速通机器学习
作者: 卢菁 著12.65万字48人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (90章)
倒序
正文
1.1机器学习概述1.2特征提取1.3向量距离计算第2章线性回归2.1线性回归的基本概念2.2损失函数和梯度下降法2.3训练集和测试集2.4多项式回归2.5.1特征敏感性研究2.5.2损失函数的选择第3章逻辑回归3.1逻辑回归的基本原理3.2.1KL距离3.2.2梯度下降法3.2.3上采样和下采样3.3线性不可分及其解决方案3.4L1正则和L2正则3.5分类模型的评价标准3.6.1特征归一化3.6.2特征分段3.7深入理解损失函数和逻辑函数4.1.1基本原理4.1.2特征交叉简化4.1.3参数学习4.2因子分解模型和矩阵分解5.1.1支持向量机的基本原理5.1.2支持向量机和逻辑回归的比较5.2.1核函数5.2.2核函数在支持向量机中的应用5.3.1朴素贝叶斯原理5.3.2朴素贝叶斯的参数估计5.4维数灾难5.5奥卡姆剃刀定律的应用5.6经验风险、期望风险和结构风险第6章无监督学习6.1.1K-Means算法的基本原理6.1.2改进型K-Means算法6.1.3K-Means算法和逻辑回归的结合应用6.2主题模型6.2.1LDA模型的原理6.2.2LDA模型的训练7.1决策树7.2随机森林7.3GBDT8.1BP神经网络的基本原理8.2多分类与Softmax函数8.3梯度下降法和链式法则8.4度量学习第9章神经网络调优9.1激活函数选型9.2权重初始化9.3改进型梯度下降法9.3.1随机梯度下降法9.3.2鞍点问题9.3.3梯度下降法的优化9.4.1正则化9.4.2Dropout9.4.3提前终止9.4.4批标准化和层标准化9.4.5Shortcut9.4.6标签平滑9.4.7人工制造数据10.1自然语言处理模型10.2one-hot编码和embedding技术10.3.1哈夫曼树10.3.2负采样10.4Word2vec的应用10.5fastText模型的原理及应用11.1卷积层和池化层11.2卷积神经网络在图像处理中的应用11.3卷积神经网络中的批标准化11.4TextCNN的原理及应用第12章深入卷积层12.11×1卷积12.2小尺寸卷积12.3宽度卷积和Inception12.4Depthwise卷积和Pointwise卷积12.5特征通道加权卷积13.1.1循环神经网络的基本原理13.1.2循环神经网络存在的一些问题13.2LSTM模型详解13.3LSTM模型的改进和应用13.4CTC算法14.1.1注意力机制的基本原理14.1.2Attention模型概述14.1.3Attention模型的改进形式14.1.4Self-Attention模型14.1.5Multi-HeadAttention模型14.2Transformer模型原理14.3BERT模型及应用
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