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2017
- 监督学习Supervised Learning
- 非监督学习Unsupervised Learning
- 分类Classification
- 回归Regression
线性回归linear regression;
逻辑回归logistic regression;
- 决策树
- 生成模型Generative Model
生成模型包括:Naive Bayes, Latent Dirichlet Allocation 和 Gaussian Mixture Model. - 判别模型Discriminative Model
具体有: Logistic Regression, SVMs 和 Neural Networks. - 深度学习Deep Learning
- 神经网络neural networks
- 交叉验证cross validation
- 保真性fidelity
- 采样sampling
- 验证集validation set
- 训练集training set
- 测试集testing set
- 测试误差testing error
- 过拟合overfitting
- 欠拟合underfitting
- 精度accuracy
- 误差error
- 泛化误差generalization error
- 经验误差empirical error
- 留出法hold-out
- 自助法bootstrapping
- 调参parameter tuning
- 性能度量performance measure
- 混淆矩阵confusion matrix
- 平衡点Break-Event Point, BEP
- 误差平方和SSE,Sum of Squared Error
- 求解模型中的参数。统计学中常用的一种方法是最大似然估计,即找到一组参数,使得在这组参数下,我们的数据的似然度(概率)越大。