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机器学习实战之数据预处理、监督算法、无监督算法、模型评估与改进-思维导图拆分篇

2025/3/26 16:34:09 来源:https://blog.csdn.net/2302_80425184/article/details/146462966  浏览:    关键词:机器学习实战之数据预处理、监督算法、无监督算法、模型评估与改进-思维导图拆分篇

20250323,接上一篇,思维导图太大,将其拆分成8张图片。

涉及数据预处理、监督算法、无监督算法、模型评估与改进四大部分。

数据预处理包括:数据处理、转换、特征工程、降为可视化、管道;

监督算法包括:线性回归、梯度下降回归、岭回归、lasoo、逻辑回归、决策树、k近邻、朴素贝叶斯、支持向量机(线性、核函数)、多分类模型OVO\OVR、梯度提升树、XGBoost、随机森林、极端随机数、stacking;

无监督算法包括:k均值聚类、凝聚聚类、DBSCAN以及聚类评估方法;

模型评估与改进:不平衡数据的处理、二分类、多分类评估指标、交叉验证、网格搜索

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涉及内容太多,如有错误之处,请见谅。

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