Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 4 olvasói szavazat alapján történt.
Applied Machine Learning
1. Tanuljunk osztályozni.
- 2. SVM-ek és véletlen fák. - 3.
Egy kis tanuláselmélet.
- 4. Nagy dimenziós adatok.
- 5. Főkomponens-elemzés. - 6.
Alacsony rangú közelítések. - 7. Kánonikus korrelációelemzés.
- 8. Klaszterezés.
- 9. Klaszterezés valószínűségi modellekkel. - 10.
Regresszió.
- 11. Regresszió: Modellek kiválasztása és kezelése. - 12.
Boosting. - 13. Rejtett Markov-modellek.
- 14. Sorozatmodellek diszkriminatív tanulása. - 15.
Mean Field Inference. - 16. Egyszerű neurális hálózatok.
- 17. Egyszerű képosztályozók. - 18.
Képek osztályozása és objektumok felismerése. - 19. Kis kódok nagy jelekhez.
- Index.
