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机器学习，周志华

机器学习，周志华

2021-05-04 11:42:55   0  举报

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AI智能生成

作者以为, 入门阶段最需要的是理清基本概念、了解领域概貌. 这好比人们到了一个陌生的地方, 首先要去找张地图, 大致弄清哪里是山、哪里有水、自己身在何处, 然后才好到具体区域去探索.

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大数据架构

AI

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大纲/内容

概览

概念

机器学习是从数据中学习和提取有用的信息，不断提升机器的性能

算法

监督学习(Supervised Learning)

分类（Classification）

回归（Regression）

无监督学习(Unsupervised Learning)

聚类（Clustering）

半监督学习(Semi-Supervised Learning)

增强学习(Reinforcement Learning)

监督学习

分类算法<br>

Logistic Regression

Logistic Regression模型

<b>阈值函数</b>

Sigmoid函数

子主题

<b>数理统计</b>

似然估计

Softmax Regression

Factorization Machine

支持向量机

随机森林（Random Forest）

BP神经网络

KNN算法

回归算法

线性回归算法

目标函数（模型）

线性回归函数

损失函数

求误差平方和最小

优化算法

随机梯度下降

最小二乘法

逻辑回归算法

目标函数（模型）

损失函数

极大似然估计

对数似然

优化算法

随机梯度下降

牛顿法

L-BFGS

Softmax Regression算法

目标函数

损失函数

优化算法

岭回归和Lasso回归

CART树回归

无监督学习

聚类算法

K-means

Mean Shift

DBSCAN

Lable Propagation

推荐算法

协调过滤算法

基于矩阵分解的推荐算法

基于图的推荐算法

深度学习

AutoEncoder

卷积神经网络

项目实践

决策树算法

单棵树

子主题

子主题

<b>损失函数</b>

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极大似然估计

？？？

子主题

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梯度下降法（GD）

初始点

下降方向

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求偏导

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微积分

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