ML实验室 这是一个机器学习实验室，旨在通过练习，小型项目和教程来探索一些概念：) 话题 描述 关联 决策树 构建基于数据中属性的实际值制定的决策模型 贝叶斯 将贝叶斯定理应用于分类和回归等问题 聚类 描述问题的类别和方法的类别 人工神经网络 它们受到生物神经网络的结构和/或功能的启发 降维 寻求并利用数据中的固有结构，以使用较少的信息来汇总或描述数据。 深度学习 人工神经网络的现代更新，可利用大量廉价计算 基于实例 有关模型重要或必需的训练数据实例或示例的决策问题 其他参考