기계학습의 공부를 위한 주제

기계학습 주제

> 선수 지식

- 베이즈 이론

   http://www.roma1.infn.it/~dagos/rpp/rpp.html

   http://inovation.tistory.com/64

   http://aistory.egloos.com/4493798

문서로 정리(영문)

   http://redwood.berkeley.edu/bruno/npb163/bayes.pdf

강의 PPT(영문)

   http://cnl.salk.edu/~schraudo/teach/ml03/ML_Class2.pdf

기타 자세하게 설명하는 사이트

Stanford University A.I. 동영상 강의 https://www.ai-class.com/home/

http://blog.sragent.pe.kr/33

http://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier
http://www.aistudy.com/pattern/naive_bayesian_classification.ht

m

> 모형화

- 인공 신경망

- 결정 트리

- 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)

- 유전자 프로그래밍

- 가우스 과정 회귀

- 선형 분별 분석

- K 근접 이웃

- 퍼셉트론

- 방사 기저 함수 네트워크

- 서포트 벡터 머신 (support vector machine)

 

> 모수 추정 알고리즘

- 동적 프로그래밍

- 예측 최대화 알고리즘(EM 알고리즘)

> 생성 모형을 이용한 확률 분포 함수의 모형화

- 베이즈 네트워크와 마르코프 임의장을 포함한 그래프 모형

> 근사 추론 기법

- 몬테 카를로 방법

[출처] 기계학습(machine learning)|작성자 녹천