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数据挖掘要刷leetcode-Knowledge_guide:常用基本知识梳理
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2021-06-30
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数据挖掘要刷leetcode 知识点罗列(复习时间节点) 机器学习及算法相关: 神经网络常用模型: RNN系列, CNN系列,attention系列, CRF等序列标注, Tensor Network与ABCNN一系列match模型; 概率语言模型: 高斯, LDA, Random walk, Word2vec, Glove, Fasttext, Deepwalk, LINE, Node2vec等一类概率模型以及采样方法(Gibbs sampling,负采样)等; 常用机器学习模型: 树形结构(C4.5, ID3), SVM; EM; RF, Adaboost, GBDT, Xgboost, LightGBM等集成模型;bagging,stacking, boosting 等模型集成思想; 数据结构基本算法: 链表操作,排序,查找,树,图,动态规划,贪心算法,网络流; 最优化理论: 线搜索准则,SGD, 牛顿法,拟牛顿法(BGFS,DFP),共轭梯度,KKT条件,凸函数性质等; 矩阵操作: 特征分解,奇异分解,矩阵正定性,矩阵求导等; 机器学习基本理论: 常用损失函数(绝对值,平方,对
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