Machine learning

Machine learning

Généralités

  • supervisé
  • non supervisé
  • concepts, input, attributes
  • Données d’apprentissage et données de test
  • Classification
  • Prédiction
  • Lift
  • Overlift
  • Biais et variance

Classification

  • Arbre de décision
  • Boosting
  • Classification de Bayes naive
  • K plus proches voisions
  • Decision Trees
  • Classification Trees
  • Regressions Trees
  • Random Forest

Régression

  • Régression logistique
  • Ranking
  • Régression linéaire
  • Perceptron
  • Simple Linear Regression
  • Multiple Linear Regression
  • Logistic Regression
  • Ridge Regression
  • Non-Linear Regression

Neural Networks

  • Single-Layer Perceptrons
  • Artifical Neural Networks (Multi-Layer Perceptrons)
  • Backpropogation
  • Resilient Backpropogation
  • Recurrent Neural Networks

Bayesian

Clustering / Distance-Based

Time Series

  • Auto Regressive
  • Moving Average
  • ARIMA
  • Locally-Weighted Regression

Feature Extraction

  • Latent Semantic Analysis
  • Multi-Dimensional Scaling
  • Principal Component Analysis
  • Singular Value Decomposition
  • Matrix Factorization

Linear-Mapping

  • Linear Discriminant Analysis
  • Support Vector Machines

Association Rules

Clustering

  • Clustering hiérarchique
  • K means clustering
  • Réseaux de neurones
  • sentiment analysis
  • Filtres collaboratifs
  • Tagging

 

Ensembles

  • Bagging
  • Boosting (Gradient Boosting)
  • Stacking

Cours et livres

Pour apprendre le data-mining, plusieurs livres et parcours d’apprentissage sont listés :

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