机器学习实战之数据预处理、监督算法、无监督算法、模型评估与改进-思维导图拆分篇
20250323，接上一篇，思维导图太大，将其拆分成8张图片。
涉及数据预处理、监督算法、无监督算法、模型评估与改进四大部分。
数据预处理包括：数据处理、转换、特征工程、降为可视化、管道；
监督算法包括：线性回归、梯度下降回归、岭回归、lasoo、逻辑回归、决策树、k近邻、朴素贝叶斯、支持向量机（线性、核函数）、多分类模型OVO\OVR、梯度提升树、XGBoost、随机森林、极端随机数、stacking；
无监督算法包括：k均值聚类、凝聚聚类、DBSCAN以及聚类评估方法；
模型评估与改进：不平衡数据的处理、二分类、多分类评估指标、交叉验证、网格搜索。
可以下载下来查看
涉及内容太多，如有错误之处，请见谅。