KeyyofMoyiveprmof Ch 机器学习的类型 Unsupervised Supervised Continuous 聚类和降维(Clustering& 回a(Regression) Dimensionality Reduction) Linear SVD ·Nonlinear PCA ·决策树(Decision Tree) K-means ·随机森林(Random Forest) Categorical 关联分析(Association 。分美(Classification) Analysis) KNN ·Apriori Trees FP-Growth Logistic Regression 隐马可夫摸型(Hidden Markov Naive-Bayes Model) SVM 李振华制 数理统计在化学中的应用 11
李 振 华 制 造 机器学习的类型 数理统计在化学中的应用 11 Unsupervised Supervised Continuous • 聚类和降维(Clustering & Dimensionality Reduction) • SVD • PCA • K-means • 回归(Regression) • Linear • Nonlinear • 决策树(Decision Tree) • 随机森林(Random Forest) Categorical • 关联分析(Association Analysis) • Apriori • FP-Growth • 隐马可夫模型(Hidden Markov Model) • 分类(Classification) • KNN • Trees • Logistic Regression • Naive-Bayes • SVM
KLaooy fMoayiveDerme of Ch 深度学习 神经网辂算法(neural network.)中的一种，众多机器学习 算法中的一种 李振华制 数理统计在化学中的应用 12
李 振 华 制 造 深度学习 神经网络算法（neural network）中的一种，众多机器学习 算法中的一种 数理统计在化学中的应用 12
hngthiKLhortayofMdealrCathssndhmoraireMhteiak,DeratnetofChsanity 机器学习与统计模型的比较 Machine Learning Statistics Network,graphs Model Weights Parameters Learning Fitting Generalization Test set performance Supervised learning Regression/classification Unsupervised learning Density estimation,clustering 数理统计在化学中的应用 N
李 振 华 制 造 机器学习与统计模型的比较 数理统计在化学中的应用 13 Machine Learning Statistics Network, graphs Model Weights Parameters Learning Fitting Generalization Test set performance Supervised learning Regression/classification Unsupervised learning Density estimation, clustering
ihangtaiKyLhorryofMdleohrCassndhmoratreMtei冰Depat恤etofChetit 怎样学习机器学习 基础学习 ■数理统计 ■ 线性代数 最优化方法 计算机编程 ■动手解决实际问题 模伤，“抄袭” ■书籍、网站资源 ■Machine Learning An Introduction to Statistical Learning ■斯坦佛大学公开课 ■Github Don't invent the wheels! 振华制 数理统计在化学中的应用 14造
李振华制造 怎样学习机器学习 基础学习 数理统计 线性代数 最优化方法 计算机编程 动手解决实际问题 模仿，“抄袭” 书籍、网站资源 Machine Learning An Introduction to Statistical Learning 斯坦佛大学公开课 Github Don’t invent the wheels! 数理统计在化学中的应用 14
ihanghaiKeyLabortryofMdlsarCatsandhnowatireMateil,Depat恤eatofChiemiy 机器学习流程 数据收集、预处理 ■ 特征选掉、模型构建 ■评估、预测 李振华制 数理统计在化学中的应用 15
李 振 华 制 造 机器学习流程 数据收集、预处理 特征选择、模型构建 评估、预测 数理统计在化学中的应用 15