哈喽，大家好～
前一段时间，终于在不断的坚持下，200个算法模型更新完毕！
从过去的100个强大算法模型，扩充到如今的的200个，经历了大概 9 个月的是时间。
每一个算法，我们会从 5 方面进行讲解帮助大家理解：
-
简单举例说明 -
原理详解 -
完整案例代码 -
优缺点和适用场景 -
与类似算法对比
也就是，会从方方面面进行对比，供大家学习。
整个内容，我们会给到飞书、PDF供大家学习。
涉及到 21 个方面：
加入的方式，目前有2种
第一种：知识星球
第二种：小报童
希望带给大家两个有价值的方面：
-
知识价值，有价值的内容，高质量的干货，给读者带来知识层面的价值； -
精神价值，大家看到我坚持学习并持续产出，对于知识的态度，希望带给越来越多精神价值给读者朋友。
在一定程度上，希望努力被人看到，感染到读者朋友们，同样重要。一起加油！~~
小报童
目前，已经超2700读者！
优惠券后，到手49.9。
相当于，学习一个模型的成本是0.25元，可是模型本身的价值无法衡量。
后续，人数越来越多，为了更好的服务大家，价格逐步上涨~
200个算法模型列表
1. 回归算法
-
线性回归 -
Ridge回归 -
Lasso回归 -
弹性网络回归 -
多项式回归 -
支持向量回归 -
决策树回归 -
随机森林回归 -
梯度提升回归 -
贝叶斯回归 -
K近邻回归 -
高斯过程 -
广义线性模型 -
多项式核回归 -
局部加权回归
2. 分类算法
-
逻辑回归 -
决策树 -
ID3 -
C4.5 -
随机森林 -
支持向量机 -
K近邻 -
朴素贝叶斯 -
XGBoost -
LightGBM -
高斯混合模型 -
多层感知机分类器
3. 集成算法
-
袋装法Bagging -
提升法 -
堆叠 -
投票法 -
极端随机森林 -
梯度提升 -
随机森林 -
Adaboost -
XGBoost -
梯度提升决策树 -
LightGBM
4. 概率分布
-
正态分布 -
均匀分布 -
二项分布 -
泊松分布 -
指数分布 -
几何分布 -
伽玛分布 -
卡方分布 -
t分布 -
伯努利分布 -
多项分布 -
Beta分布 -
Dirichlet分布
5. 统计检验方法
-
t检验 -
卡方检验 -
方差分析 -
非参数检验 -
F检验 -
贝叶斯检验 -
皮尔逊相关系数检验 -
正态性检验 -
方差齐性检验
6. 特征选择方法
-
方差阈值法 -
单变量特征选择 -
基于树模型的特征选择 -
L1 正则化 -
L2 正则化 -
嵌入法 -
主成分分析 -
相关系数法 -
信息增益 -
互信息法
7. 降维技术
-
主成分分析 -
线性判别分析 -
独立成分分析 -
因子分析 -
局部线性嵌入 -
Isomap -
奇异值分解 -
t-SNE -
UMAP -
核PCA -
多维尺度分析（MDS）
8. 优化算法
-
梯度下降法 -
批量梯度下降法 -
随机梯度下降 -
动量法 -
AdaGrad -
RMSProp -
Adam -
牛顿法 -
共轭梯度法 -
BFGS -
超参数优化 -
贝叶斯优化 -
网格搜索
9. 聚类算法
-
K-means -
层次聚类 -
DBSCAN -
GMM -
均值漂移 -
谱聚类 -
Mini-Batch K-means -
Birch -
模糊C均值 -
期望最大化算法
10. 强化学习算法
-
Q-learning -
SARSA
11. 数据预处理方法
-
数据标准化 -
数据归一化 -
类别编码 -
特征选择 -
特征缩放 -
特征构造 -
降维 -
数据增强 -
数据平衡 -
数据编码 -
数据拆分 -
数据转换
12. 时间序列分析方法
-
自回归 -
移动平均 -
自回归滑动平均 -
自回归积分滑动平均 -
向量自回归 -
向量自回归滑动平均 -
Prophet -
Holt-Winters -
LSTM时间序列 -
时间序列的XGBoost模型
13. 核方法
-
核函数 -
线性核 -
多项式核 -
高斯核 -
拉普拉斯核 -
Sigmoid核 -
ANOVA核 -
多核学习 -
谱核
14. 损失函数
-
均方误差 -
均方根误差 -
平均绝对误差 -
交叉熵损失 -
二元交叉熵损失 -
平方合页损失 -
对数似然损失 -
Huber 损失 -
KL 散度 -
余弦相似性损失
15. 正则化方法
-
正则化 -
弹性网络正则化
16. 信息论
-
相对熵 -
互信息 -
交叉熵 -
信息增益
17. 机器学习模型评估方法
-
交叉验证 -
混淆矩阵 -
准确率 -
精确率 -
召回率 -
F1 分数 -
ROC 曲线 -
AUC -
均方误差
18. 归一化方法
-
最小-最大缩放 -
数据标准化 -
最大绝对值缩放 -
数据归一化 -
Z-score 标准化 -
分位数缩放 -
二值化 -
对数变换 -
平方根变换 -
Box-Cox 变换
19. 参数估计方法
-
最大似然估计 -
贝叶斯估计 -
最小二乘估计 -
最小化均方误差 -
EM算法
20. 异常值处理方法
-
分箱法处理 -
均值填充 -
中位数填充 -
剪尾法 -
标准差法 -
Z-Score 标准化 -
IQR（四分位距）法 -
箱线图分析 -
聚类法
21. 神经网络
-
感知机 -
多层感知机 -
人工神经网络 -
卷积神经网络 -
循环神经网络 -
长短期记忆网络 -
门控循环单元 -
生成对抗网络 -
自编码器 -
注意力机制 -
Transformer -
残差网络 -
DenseNet -
AlexNet