博文目录

机器学习

类别不平衡

• 机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标

• 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线

• 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法

集成学习

• 集成学习之Boosting —— AdaBoost原理
• 集成学习之Boosting —— AdaBoost实现
• 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理
• 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现
• 集成学习之Boosting —— XGBoost
• Bagging与方差

EM算法

• EM算法及其应用（一）
• EM算法及其应用（二）： K-means 与 高斯混合模型

支持向量机

• 拉格朗日乘子法 - KKT条件 - 对偶问题
• 支持向量机 (一)： 线性可分类 svm
• 支持向量机 (二)： 软间隔 svm 与 核函数
• 支持向量机 (三)： 优化方法与支持向量回归

深度学习

• 运用深度学习进行文本生成
• 运用深度学习进行艺术风格转换
• 神经网络求导
• RNN - LSTM - GRU

在线学习

• 在线优化算法 FTRL 的原理与实现

其他

• 常见回归和分类损失函数比较
• 用于超参数随机化搜索的几个分布
• 特征选择： 卡方检验、F 检验和互信息

推荐系统

• 共轭梯度法求解协同过滤中的 ALS
• Flink + 强化学习 搭建实时推荐系统

Kaggle

• Kaggle竞赛 —— 房价预测 (House Prices)
• Kaggle竞赛 —— 泰坦尼克号（Titanic） (House Prices)

数据结构 + 算法

• 普林斯顿《算法》笔记 （一）
• 普林斯顿《算法》笔记 （二）
• 普林斯顿《算法》笔记 （三）

杂

• 《经济学人 —— 人工智能专题报告》
• 关于《经济学人 —— 人工智能专题报告》的一些解读
• Python 多进程、多线程效率比较
• numpy.where() 用法详解
• Numpy 函数总结
• 使用Pandas: str.replace() 进行文本清洗
• Ubuntu 16.04系统开机紫屏的解决办法
• LibSVM文件转换为csv格式
• AWS EC2 搭建 Hadoop 和 Spark 集群
• C/C++ 存储类别

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