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大数据文摘出品 作者：蒋宝尚 作为数据科学比赛平台，Kaggle丰富的算法、模型、项目等资源是巨大的宝藏。 为了使Kaggle上的资源获得最大化的利用，一位来自印度的数据科学家sban设计了一个数据科学模型、技术和工具的项目索引表。 在这里你可以查找到你所需要的数据科学资源，并超链接到项目页，附有代码展示。 整个数据科学表，一共提供了十个类别，每个类别里面都有分支，分支里的“词汇”在根据投票数量排列的同时，也在右侧说明了作者，项目实现所使用的编程语言以及阅读数，评论以及获得的投票数量。 另外，这个“索引表”还一直在更新，所以非常具有收藏的价值。 下面文摘菌简单带大家浏览一下这10个类别，想要具体了解的同学请点击： https://www./shivamb/data-science-glossary-on-kaggle/ 1.回归算法 在本类别中，包括线性回归和逻辑回归两个部分，其中每个部分分别给出了10个示例。 2.正则化算法 此类别下，包含三个分支，分别是Ridge、Lasso、Elasticnet。其中Ridge分支下有10个示例，Lasso分支下有9个，Elasticnet有4个。 3.树形结构模型 此类别下的分支包含Decision Tree、Random Forest、Lightgbm Xgboost Catboost。每个分支下各有10个分支。 4.神经网络和深度学习模型 此类别下包含神经网络、自动编码、深度学习、卷积神经网络、胶囊神经网络等分支，每个分支所下都有所对应的词汇。 5.聚类算法 此类别包含Kmeans、层次聚类 、Dbscan密度聚类等。 6.Misc - Models 此类别包括朴素贝叶斯、支持向量机、临近算法、推荐引擎等的应用和相关示例。 7.重要的数据科学工具 此类别是一个超级类别，其下属包括处理、 维数约减、后建模技术以及模型融合这四个小类别，每个类别下包含若干分支。 8.文本数据 在这一目录下包含了自然语言、主题模型、词嵌入向量。 9.数据科学工具 Scikit、Tensorflow等众多框架和工具都包含在此类别下。 10.数据可视化 Seaborn、D3.Js、Bokeh等著名的数据可视化库和工具都能在此类别下找到。
最后文摘菌再次给出链接，大家请尽情享用吧！ https://www./shivamb/data-science-glossary-on-kaggle/ 【今日机器学习概念】 Have a Great Definition |
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