????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

????文末附本書免費(fèi)下載地址。

本書目錄

部分章節(jié)內(nèi)容節(jié)選

本書免費(fèi)pdf下載地址

????微信公眾號“生信寶典”回復(fù)關(guān)鍵字“ml2020”獲取下載地址

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簡單代碼，一步步理清各個環(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)整個機(jī)器學(xué)習(xí)需要用到的知識和技能。

• 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）

• 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)（3）

• 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

• 一個函數(shù)統(tǒng)一238個機(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

• UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

• 送你一個在線機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)站，真香！

• 多套用于機(jī)器學(xué)習(xí)的多種癌癥表達(dá)數(shù)據(jù)集

• 這個統(tǒng)一了238個機(jī)器學(xué)習(xí)模型R包的參考手冊推薦給你

• 莫煩Python機(jī)器學(xué)習(xí)

• 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

• 一套完整的基于隨機(jī)森林的機(jī)器學(xué)習(xí)流程（特征選擇、交叉驗(yàn)證、模型評估））

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

• 樣本分布不平衡，機(jī)器學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率高又有什么用？

• 值得思考，機(jī)器學(xué)習(xí)模型做出的決策是你想要的嗎？

• 33萬字！深度學(xué)習(xí)筆記在線版發(fā)布!

• ROC和AUC也不是評估機(jī)器學(xué)習(xí)性能的金標(biāo)準(zhǔn)

往期精品(點(diǎn)擊圖片直達(dá)文字對應(yīng)教程)

機(jī)器學(xué)習(xí)

后臺回復(fù)“生信寶典福利第一波”或點(diǎn)擊閱讀原文獲取教程合集

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的短小精悍-机器学习核心概念、模型、基础知识点简明手册-免费分享的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。