学习大纲 |
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介绍 | 基本概念 | 应用 | |
机器学习(Machine Learning) | 监督学习(Supervised Learning) 分类(Classification) |
决策树(Decision Tree) | 银行信用自动评估系统 |
邻近取样(Nearest Neighbor) | 人脸识别 | ||
支持向量机(Support Vector Machine) | 图片中的红眼检测结肠癌早晚期分类 | ||
神经网络算法(Neural Network) | 手写数字识别图片分类 | ||
监督学习(Supervised Learning) 回归(Regression) |
线性回归(Linear Regression) | 销量预测、价格预测 | |
非线性回归(Non-Linear Regression) | 销量预测、价格预测 | ||
非监督学习(Unsupervised Learning) | 用K-mean算法聚类(Clustering) | 人脸分类 | |
用hierarchical clustering算法聚类 | 人脸噪音排除 | ||
深度学习(Deep Learning) | 监督学习(Supervised Learning) 分类(Classification) |
神经网络算法(Neural Network) | 手写数字识别 |
梯度下降(Gradient Descent) | 图像中的物体分类 | ||
卷积神经网络(Convolutional Neural Network) | 人脸识别 | ||
深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network) | 视频分类 | ||
非监督学习(Unsupervised Learning) | 限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine) | 图像与文字特征合并应用对图像分类 | |
自动编码(Autoencoder) | 图像中的物体识别 | ||
深度信念网络(Deep Belief Network) | 猫狗分类 |
机器学习、深度学习大纲
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转载自blog.csdn.net/qq_42198024/article/details/105311274
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