機器學習 相關算法原理及推導詳解（目錄頁）

欄目傳送(敬請期待)
1、LeetCode 學習講解
2、其它

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1、傳統機器學習

• 1.1 線性迴歸 (Linear regression)詳解
• 1.2 邏輯迴歸 (Logistic regression)詳解
• 1.3 支撐矢量機（SVM）詳解
• 1.4 決策樹 (Decision Tree) 詳解
• 1.5 隨機森林（Random Forest）詳解
• 1.6 EM算法詳解
• 1.7 AdaBoost算法，提升算法
• 1.8 GBDT
• 1.9 XGBoost

2、深度學習（敬請期待）

• 2.1 卷積神經網絡 CNN
• 2.2 循環神經網絡 RNN
• 2.3 循環神經網絡 LSTM
• 2.4 強化學習網絡 DQN
• 2.5 生成式對抗網絡 Generative Adversarial Nets (GAN)
• 2.6 [Encoder-Decoder模型]
• …

3、自然語言處理NLP（敬請期待）

• 3.1 Word2Vector
• 3.2 Encoder-Decoder模型
• 3.3 ELMo
• 3.4 Transformer （Attention Is All You Need) 詳解
• 3.5 Bert 詳解
• …

4、自然語言處理實戰（敬請期待）

• 4.1 序列標註
• 4.2 文本分類
• 4.3 文本改寫
• 4.4 text2Sql, NL2SQL
• …

5、搜索推薦Learning to rank (LTR) 實戰

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