ML复习大纲

文章目录 @[toc] 大纲 记忆性考点： 小型计算考点： 大型计算考点： 1、线性降维： 2、非线性降维： 3、特征选择： 决策树 knn性质 文本分类有哪些方法 多分类的方法 交叉验证，偏差计算 梯度降低算法的理解 bp神经网络 训练集，测试集的划分经常使用划分方法 集成学习的特色[仅供参考] 经常使用距离测量方法 条件熵的计算 决策树id3,c4.5,cart,剪枝 拉格朗日优化，对偶问题

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