????該手冊只有130頁，整理了幾乎所有關(guān)機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、模型、基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)，它將幫助讀者快速回顧關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的核心知識(shí)點(diǎn)和重要公式、模型、概念。涉及概率模型、處理離散數(shù)據(jù)的生成模型、高斯模型、貝葉斯模型、統(tǒng)計(jì)模型、現(xiàn)性回歸、邏輯回歸、有向圖模型、現(xiàn)性生成模型、隱馬爾科夫模型、核模型等等，非常適合正在準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的工作面試的讀者。

????書籍來源：https://github.com/soulmachine/machine-learning-cheat-sheet

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與之相對應(yīng)的中文書周志華老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)》也是相當(dāng)好（最近坐公交車一直在啃這本書，系統(tǒng)學(xué)習(xí)下）。

轉(zhuǎn)載自：深度學(xué)習(xí)與NLP

機(jī)器學(xué)習(xí)系列教程

從隨機(jī)森林開始，一步步理解決策樹、隨機(jī)森林、ROC/AUC、數(shù)據(jù)集、交叉驗(yàn)證的概念和實(shí)踐。

文字能說清的用文字、圖片能展示的用、描述不清的用公式、公式還不清楚的寫個(gè)簡單代碼，一步步理清各個(gè)環(huán)節(jié)和概念。

再到成熟代碼應(yīng)用、模型調(diào)參、模型比較、模型評估，學(xué)習(xí)整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)需要用到的知識(shí)和技能。

• 一圖感受各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法

• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 - 隨機(jī)森林之決策樹初探（1）

• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法-隨機(jī)森林之決策樹R 代碼從頭暴力實(shí)現(xiàn)（2）

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• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法-隨機(jī)森林之理論概述

• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法-隨機(jī)森林初探（1）

• 機(jī)器學(xué)習(xí) - 隨機(jī)森林手動(dòng)10 折交叉驗(yàn)證

• 機(jī)器學(xué)習(xí) 模型評估指標(biāo) - ROC曲線和AUC值

• 機(jī)器學(xué)習(xí) - 訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測試集

• 一個(gè)函數(shù)統(tǒng)一238個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)R包，這也太贊了吧

• 基于Caret和RandomForest包進(jìn)行隨機(jī)森林分析的一般步驟 （1）

• Caret模型訓(xùn)練和調(diào)參更多參數(shù)解讀(2)

• 基于Caret進(jìn)行隨機(jī)森林隨機(jī)調(diào)參的4種方式

• 機(jī)器學(xué)習(xí)第17篇 - 特征變量篩選（1）

• 機(jī)器學(xué)習(xí)第18篇 - Boruta特征變量篩選（2）

• 機(jī)器學(xué)習(xí)第19篇 - 機(jī)器學(xué)習(xí)系列補(bǔ)充：數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備和更正YSX包

• 機(jī)器學(xué)習(xí)第20篇 - 基于Boruta選擇的特征變量構(gòu)建隨機(jī)森林

• 機(jī)器學(xué)習(xí)第21篇 - 特征遞歸消除RFE算法 理論

• 機(jī)器學(xué)習(xí)第22篇 - RFE篩選出的特征變量竟然是Boruta的4倍之多

• 機(jī)器學(xué)習(xí)第23篇 - 更多特征變量卻未能帶來隨機(jī)森林分類效果的提升

• 機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)書籍分享

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• 機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能、深度學(xué)習(xí)有什么關(guān)系？終于有人講明白了

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• 隨機(jī)森林預(yù)測發(fā)現(xiàn)這幾個(gè)指標(biāo)對公眾號(hào)文章吸粉最重要

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總結(jié)

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