Posted at 2023-10-30 学AI/DS  ML Benchmark 

ML领域常见评估指标与方法：留出法（Hold-Out）、交叉验证法（Cross Validation）、自助法（Bootstrap）、Accuracy、Precision、Recall、Fβ-Score、F1-Score、真正例率（TPR）、假正例率（FPR）、ROC曲线、AUC值、PR曲线。

Posted at 2023-10-29 学AI/DS  ML 

【无监督学习】降维算法：主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、UMAP、t-SNE、自编码器(AutoEncoder)

Posted at 2023-10-28 学AI/DS  ML 

【无监督学习】聚类算法：K-Means、K-Medoids、Single-linkage、Complete-linkage、DB-SCAN

Posted at 2023-10-27 学AI/DS  ML 

【监督学习】逻辑回归(Logistic Regression)、K近邻(K-Nearest Neighbors)、支持向量机(Support Vector Machine)、朴素贝叶斯(Naive Bayesian)、决策树(Decision Tree)、XGBoost、LightGBM等。

Posted at 2023-10-25 学AI/DS  ML 

【监督学习】线性回归（Linear Regression）、多重线性回归（Multiple Linear Regression）、套索回归（Lasso Regression）、岭回归（Ridge Regression）、逐步回归（Stepwise Regression）、弹性网络回归（Elastic Net Regression）、多项式回归（Polynomial Regression）、分位数回归（Quantile Regression）、决策树回归（Decision Tree Regression）、随机森林回归（Random Forest Regression）、梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）、支持向量回归（Support Vector Regression）、XGBoost回归、 LightGBM回归、神经网络回归（Neural Network Regression）、K最近邻回归（K-Nearest Neighbors Regression）。

Posted at 2023-10-20 学AI/DS  ML 

各种熵Entropy的概念与计算公式汇总。