传统机器学习/统计学习方法有哪些?
传统的机器学习方法包括lr、svm、knn、libsvm、gbdt、adaboost、xgboost、lightgbm等,这些机器学习算法大多基于统计学的思想、当然还有随机森林及其变种,就nlp方向而言,lda、PCA、lsa、k means、dbscan等也是基于统计学的思想,其中还涉及协方差、狄利克雷分布等概念,矩阵的相关知识决定了你对这些算法的理解程度,包括特征值、特征向量等基础概念的扩展,具体的算法要根据不同的应用场景来决定。
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