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大纲/内容

8 采样

1 采样的作用

2 均匀分布随机数

3 常见的采样方法

4 高斯分布的采样

5 马尔可夫蒙特卡洛采样法

6 贝叶斯网络的采样

7 不均衡样本集的重采样

9 前向神经网络

1 多层感知机与布尔函数

2 深度神经网络中的激活函数

3 多层感知机的反向传播算法

4 神经网络训练技巧

5 深度卷积神经网络

6 深度残差网络

10 循环神经网络

1 循环神经网络和卷积神经网络

2 循环神经网络的梯度消失问题

3 循环神经网络中的激活函数

4 长短期记忆网络

5 Seq2Seq模型

6 注意力机制

11 强化学习

1 强化学习基础

2 视频游戏里的强化学习

3 策略梯度

4 探索与利用

12 集成学习

1 集成学习的种类

2 集成学习的步骤和例子

3 基分类器

4 偏差与方差

5 梯度提升决策树的基本原理

6 XGBoost与GBDT的联系和区别

13 生成式对抗网络

1 初识GANs的秘密

2 WGAN：抓住低维的幽灵

3 DCGAN：当GANs遇上卷积

4 ALI：包揽推断业务

5 IRGAN：生成离散样本

6 SeqGAN：生成文本序列

14 人工智能的热门应用

1 计算广告

2 游戏中的人工智能

3 AI在自动驾驶中的应用

4 机器翻译

5 人机交互中的智能计算

1 特征工程

1 特征归一化

2 类别型特征

3 高维组合特征的处理

4 组合特征

5 文本表示模型

6 Word2Vec

7 图像数据不足时的处理方法

2 模型评估

1 评估指标的局限性

2 ROC曲线

3 余弦距离的应用

4 A/B测试的陷阱

5 模型评估的方法

6 超参数调优

7 过拟合与欠拟合

3 经典算法

1 支持向量机

2 逻辑回归

3 决策树

4 降维

1 PCA最大方差理论

2 PCA最小平方误差理论

3 线性判别分析

4 线性判别分析与主成分分析

5 非监督学习

1 K均值聚类

2 高斯混合模型

3 自组织映射神经网络

4 聚类算法的评估

6 概率图模型

1 概率图模型的联合概率分布

2 概率图表示

3 生成式模型与判别式模型

4 马尔可夫模型

5 主题模型

7 优化算法

1 有监督学习的损失函数

2 机器学习中的优化问题

3 经典优化算法

4 梯度验证

5 随机梯度下降法

6 随机梯度下降法的加速

7 L1正则化与稀疏性

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