2018年8月第二周,MARK一下
老板总说大数据大数据,没办法,学习下大数据。。。
本人所有的都是新学,在此,基于Python的大数据模型做个整理。
自己给自己定几个规矩:
1、上面的模型都想学,但是、、、先看标星的。另外,先看监督的,再看无监督的。最最后,集合所学,研究下深度学习。(这些模型参考的sklearn)
2、学习顺序:KNN、线性、岭回归、LDA、SGD、逻辑、SVM、神经网络(DNN/CNN/RNN);PCA、K-means、无监督神经网络;深度学习。
3、每个模型我基本会整理以下几个部分:算法原理、算法实现步骤、相关参数(使用SKlearn等的相关参数)、基于Python的实例、算法优缺点。
4、频率:每周一个。
好了,开始飞翔吧。
参考资源
http://scikit-learn.org/stable/
ps:这里面的模型感觉蛮好用的。