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fundamentals
文件夹: machine-learning/fundamentals
此文件夹下有16条笔记。
2026年5月02日
降维技术全面对比:从PCA到UMAP
dimensionality-reduction
visualization
machine-learning-fundamentals
comparison
pca
tsne
umap
2026年5月02日
t-SNE:t分布随机邻域嵌入
dimensionality-reduction
visualization
machine-learning-fundamentals
t-sne
2026年5月02日
UMAP:统一流形逼近与投影
dimensionality-reduction
visualization
machine-learning-fundamentals
umap
manifold-learning
2026年5月01日
聚类算法
clustering
unsupervised-learning
machine-learning
k-means
dbscan
hierarchical-clustering
2026年5月01日
决策树与随机森林
decision-tree
random-forest
ensemble-learning
machine-learning
2026年5月01日
特征值与深度学习
eigenvalue
linear-algebra
deep-learning
spectral-analysis
2026年5月01日
EM算法(期望最大化算法)
em-algorithm
parameter-estimation
latent-variable-models
machine-learning
probability
2026年5月01日
高斯混合模型(GMM)
gmm
clustering
em-algorithm
gaussian-mixture
machine-learning
2026年5月01日
K近邻算法
knn
machine-learning
classification
instance-based
2026年5月01日
逻辑回归
logistic-regression
machine-learning
classification
glm
2026年5月01日
最大似然估计(MLE)
mle
maximum-likelihood
parameter-estimation
frequentist
bayesian
machine-learning
2026年5月01日
朴素贝叶斯分类器
naive-bayes
machine-learning
classification
bayesian
2026年5月01日
PCA与自编码器的联系
pca
autoencoder
dimensionality-reduction
representation-learning
neural-network
2026年5月01日
主成分分析深度专题
pca
dimensionality-reduction
linear-algebra
probabilistic-models
kernel-methods
2026年5月01日
Softmax回归
softmax-regression
machine-learning
classification
multiclass
2026年5月01日
SVM(支持向量机)
svm
machine-learning
classification