机器学习黄海广期末复习题
时间: 2023-09-28 11:10:58 浏览: 220
很抱歉,我不清楚您想要哪些方面的机器学习复习题目。机器学习是一个非常广泛的领域,涉及到很多不同的主题和技术。以下是一些机器学习的主题和相关的复习题目,希望对您有帮助:
1. 监督学习
- 什么是监督学习?举例说明。
- 什么是回归问题?如何解决回归问题?
- 什么是分类问题?如何解决分类问题?
- 什么是过拟合和欠拟合?如何避免过拟合和欠拟合?
2. 无监督学习
- 什么是无监督学习?举例说明。
- 什么是聚类?如何解决聚类问题?
- 什么是降维?为什么需要降维?如何进行降维?
3. 深度学习
- 什么是神经网络?如何构建神经网络?
- 什么是卷积神经网络?如何应用卷积神经网络?
- 什么是循环神经网络?如何应用循环神经网络?
- 什么是深度学习中的正则化技术?如何应用正则化技术?
4. 强化学习
- 什么是强化学习?举例说明。
- 什么是价值函数和策略函数?如何进行价值函数和策略函数的学习?
- 什么是Q学习?如何应用Q学习进行强化学习?
以上只是机器学习中的一些主题和相关的复习题目,希望能够帮助到您。如果您有具体的问题或者需要更深入的学习,欢迎随时与我交流。
相关问题
深度学习 coursera 笔记 黄海广
深度学习是一种人工智能领域的技术,它模仿人类大脑的工作方式,通过一系列的神经网络层次来学习和理解数据。Coursera是一个知名的在线教育平台,为学习者提供了丰富的课程资源,其中也包括深度学习相关的课程。这门课程由黄海广老师教授,其课程内容包括神经网络和深度学习、改善深度学习的技巧等。
在这门课程中,黄海广老师通过讲解深度学习的基础理论知识和实际案例,帮助学习者全面掌握深度学习的原理和应用技巧。学生们可以通过观看视频课程、完成编程作业和阅读相关材料来获得系统的深度学习知识。
在课程学习过程中,学生可以做一些简单的笔记来帮助自己更好地理解和记忆课程内容。通过写笔记,学生可以将课程中的关键知识点和实践经验记录下来,以便日后温习和回顾。这有助于加深对知识的理解和记忆,并在学习过程中形成自己的学习方法和思考方式。
总的来说,黄海广老师的Coursera深度学习课程是一门优质的在线学习资源,对于想要系统学习深度学习知识的学生来说,是一门不容错过的课程。通过认真学习和记录笔记,可以帮助学生更好地掌握深度学习的知识和应用技巧。
吴恩达机器学习python代码
吴恩达的机器学习课程在Python中的代码实现可以在博客中找到。这个博客提供了对基础知识进行详细解释并给出了吴恩达机器学习作业的Python实现。原来该课程使用的是Matlab代码,但是由于国内大多数人使用Python,所以作者将代码改写成了Python版本。
你可以在以下链接找到吴恩达机器学习的Python代码实现:
<<引用:网上有机器学习系列课程的很多资料,但是作业代码没有详细的解释。所以本博客给出了吴恩达机器学习作业的python实现,并且对基础知识进行详细的解释 。 引用:这是吴恩达的2014年的机器学习python代码,原来平台上使用的是matlab代码,而国内大多数使用的是python,故改之。 引用:基于吴恩达《机器学习》课程 参考黄海广的笔记 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as opt # 用于高级优化 Part1。>>
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