文件名称：机器学习思维导图
文件大小：562KB
文件格式：RAR
更新时间：2021-04-09 17:33:15
机器学习 思维导图 统计机器学习
常用机器学习算法的思维导图，梳理了所有相关知识，很适合对各部分的整体把握与补遗。推荐使用MindManager思维导图软件查看 目录： 1.机器学习基础.mmap 2.k-近邻算法.mmap 3.决策树.mmap 4.基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯.mmap 5.Logistic回归.mmap 6.SVM.mmap 7.利用AdaBoost元算法提高分类性能.mmap 8.预测数值型数据：回归.mmap 9.树回归.mmap 10.利用k-均值聚类算法对未标注数据分组.mmap 11.使用Apriori算法进行关联分析.mmap 12.使用FP-growth算法来高效发现频繁项集.mmap 13.利用PCA来简化数据.mmap 14.利用SVD简化数据.mmap 15.大数据与MapReduce.mmap
【文件预览】：
机器学习思维导图
----9.树回归.mmap(35KB)
----2.k-近邻算法.mmap(32KB)
----7.利用AdaBoost元算法提高分类性能.mmap(45KB)
----1.机器学习基础.mmap(34KB)
----10.利用k-均值聚类算法对未标注数据分组.mmap(33KB)
----3.决策树.mmap(36KB)
----6.SVM.mmap(63KB)
----5.Logistic回归.mmap(44KB)
----13.利用PCA来简化数据.mmap(31KB)
----8.预测数值型数据：回归.mmap(52KB)
----15.大数据与MapReduce.mmap(34KB)
----12.使用FP-growth算法来高效发现频繁项集.mmap(33KB)
----4.基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯.mmap(42KB)
----14.利用SVD简化数据.mmap(42KB)
----11.使用Apriori算法进行关联分析.mmap(32KB)