速通机器学习

作者: 卢菁　著

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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 7.3GBDT 8.1BP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 9.4.2Dropout 9.4.3提前终止 9.4.4批标准化和层标准化 9.4.5Shortcut 9.4.6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Inception 12.4Depthwise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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