【全面讲解】100个超强机器学习模型
你好，我是cos大壮，联合另外两位大厂算法大佬，发布了《100个超强机器学习算法模型》！ 最近，全网突破20w读者。更多机器学习算法er都加入到了阵营中。 小册共有 6 个专栏：监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、正则化和优化技术、其他算法和技术。 购买后加微信（置顶文章扫码），添加后带小报童截图备注【ML】，我送机器学习和面试资料（也是付费内容）同时拉入学习群，大家可以互相探讨！ 原价199，现29.9元永久买断，每涨500人，涨价10元。 现已更新完毕！
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哈喽，我是cos大壮~
最近两个月，我这边联合另外两个大厂的算法工程师一直在整理一些东西，有的内容免费发布了出来。收到了太多同学的正反馈！
另外呢，我们想要给到大家更加完整、更加有价值的内容；
我们今天发布了《100个超强机器学习算法模型》！！
购买后：
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编写此专栏的原因
很多初学者是有这么一个痛点，就是案例，案例的完整性直接影响同学的兴致。
因此，我们整理了 100个最最常见的算法模型，在你的学习路上助推一把！
案例介绍
算法原理
数据集
计算步骤
Python代码示例
代码细节解析
所有的算法模型都是按照这样的节奏进行表述，所以是一套完完整整的案例库。
一、监督学习
线性回归（Linear Regression）
多项式回归（Polynomial Regression）
岭回归（Ridge Regression）
Lasso回归（Lasso Regression）
弹性网络回归（Elastic Net Regression）
逻辑回归（Logistic Regression）
决策树回归（Decision Tree Regression）
随机森林回归（Random Forest Regression）
支持向量机（SVM）
非线性支持向量机
多类别支持向量机
核函数支持向量机
稀疏支持向量机
核贝叶斯支持向量机
不平衡类别支持向量机
K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）
AdaBoost
梯度提升树（Gradient Boosting Trees）
XGBoost（极端梯度提升）
LightGBM（轻量级梯度提升机）
CatBoost
贝叶斯Ridge回归
贝叶斯Lasso回归
二、无监督学习
K均值聚类（K-Means Clustering）
层次聚类（Hierarchical Clustering）
密度聚类（Density-Based Clustering）
谱聚类（Spectral Clustering）
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）
EM聚类（Expectation-Maximization Clustering）
模糊聚类（Fuzzy Clustering）
主成分分析（PCA, Principal Component Analysis）
线性判别分析（LDA, Linear Discriminant Analysis）
t-分布随机邻域嵌入（t-SNE, t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）
独立成分分析（ICA, Independent Component Analysis）
自编码器（Autoencoder）
关联规则学习
Apriori算法
Eclat算法
FP-growth算法
三、强化学习
Q学习（Q-learning）
深度Q网络（DQN）
政策梯度（Policy Gradients）
Actor-Critic方法
深度确定性策略梯度（DDPG）
优势行动者-评论家（A2C）
优势行动者-评论家（A3C）
信任区域策略优化（TRPO）
近端策略优化（PPO）
自我博弈学习（如AlphaGo）
四、深度学习
前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNNs）
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）
循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）
长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）
门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）
自注意力模型（Transformer）
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）
变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）
深度置信网络（Deep Belief Networks, DBNs）
深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine, DBM）
残差网络（ResNet）
Inception网络
U-Net
YOLO（实时对象检测）
Mask R-CNN（实例分割）
Siamese网络（用于相似性学习）
Triplet网络（用于相似性学习）
多任务学习网络
迁移学习和微调模型
神经样式转换
循环生成对抗网络（CycleGAN）
五、正则化和优化技术
L1 正则化（Lasso 正则化）
L2 正则化（岭正则化）
弹性网络正则化（Elastic Net 正则化）
Dropout 正则化
Batch Normalization
Gradient Clipping
Early Stopping
Hyperparameter Tuning（如网格搜索，随机搜索）
模型集成技术
Bagging（Bootstrap Aggregating）
Boosting
Stacking
Voting（投票）
深度学习集成
数据增强
六、其他算法和技术
ID3 (Iterative Dichotomiser 3)
C4.5
CART (Classification and Regression Trees)
随机森林（Random Forest）
多输出树（Multi-output Trees）
特征选择（Feature Selection）
核方法降维
高斯过程（Gaussian Processes）
贝叶斯优化（Bayesian Optimization）
变分贝叶斯（Variational Bayesian Methods）
贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning）
朴素贝叶斯（Naive Bayes）
贝叶斯网络（Bayesian Networks）
自然语言处理（NLP）特定算法（如BERT，GPT）
图神经网络（Graph Neural Networks）
以上！
常见问题
为什么有小报童专栏精选站(本站)？
自从人类发现了工业化制糖的方法后，很多人患上了一种“糖瘾病🍬”。 自从信息时代获取信息让呼吸一样容易，我们很多人也患上了“信息糖瘾”。人们不缺富足的信息，人们缺的是符合身体所需的“信息糖🍬”。 小报童的付费专栏给了很多人丰富的“合胃口”的信息饮食，但是一直都缺乏一个让我们这些信息老餮挑选的“精品信息超市”，所以才有本站的缘起。 --XiaoBot.Store，一个小报童专栏“精品超市”。
小报童专栏是什么？
小报童是一个付费内容服务(newsletter)，由 “@少楠” 和 “@light” 主理制作。目标在于帮助创作者把洞察内容转化为价值，在小报童，体面地用心创作，并获得体面的收入。 --XiaoBot.Store
小报童怎么订阅？
小报童是一个微信公众号“小报童投递”，没有app提供下载，也没有小程序。你可以在本站首页 https://xiaobot.store 寻宝，找到适合自己的小报童专栏，付费订阅后，官方微信公众“小报童投递”会给你发送订阅订单通知。 --XiaoBot.Store
小报童专栏不是什么？
小报童不是： 1️⃣不是社群工具: 专注帮助内容创作，无社群。如需社群工具请考虑: 知识星球 2️⃣不做广告变现: 不提供广告变现模式。如需广告变现请考虑: 头条号、公众号、百家号 3️⃣不做算法推荐: 不通过算法博取大众眼球, 如需算法推荐请考虑: 小红书、B站、知乎 --XiaoBot.Store
小报童专栏可以开通什么付费模式？
每个创作者可以开通多个付费专栏。 小报童有两种付费模式: 1️⃣订阅制模式，适合和读者建立长期联系。 2️⃣买断制模式，适合把知识广泛持续传播。 --XiaoBot.Store
小报童专栏为什么必须付费？
付费专栏有时不是为了挣钱💰，而是让买的人投入注意力，让专栏创作者也有履约的压力。当然，如果创作者因此有一份体面的收入，也是很好的事情，对吧。🙋
怎么设置小报童的投递频率？
为了及时地获取课程更新内容，建议你将小报童的投递频次设置为“每天汇总”。 1.进入”小报童投递“公众号。 2.在右下角“我的”找到“投递设置”。 3.将投递频次修改为'每天汇总'。 --XiaoBot.Store