人工智能课程：机器学习与深度学习全解析

" 知识点: 1. 概率论与数理统计：这是机器学习的理论基础，主要研究随机事件和随机变量的统计规律。概率论提供了计算不确定性的工具，而数理统计则是概率论在数据上的应用。 2. 线性代数与矩阵论：线性代数是研究向量空间、线性映射以及这两个概念的基本性质的数学分支。矩阵论是线性代数的一个重要部分，主要研究矩阵的性质和运算。 3. 凸优化初步：凸优化是研究如何求解凸函数在约束条件下的最小值问题。它是机器学习中常用的优化方法，可以帮助我们找到最佳的模型参数。 4. 最大熵模型与EM算法：最大熵模型是一种基于熵最大原则的概率模型，而EM算法是一种迭代方法，用于含有隐变量的概率模型参数的最大似然估计。 5. 决策树、随机森林、GBDT、XGBoost：这些都是机器学习中常用的分类和回归模型。决策树是一种简单的树形结构，随机森林是一种集成学习方法，GBDT和XGBoost是基于梯度提升树的算法。 6. 机器学习中的特征工程：特征工程是指从原始数据中提取特征，以提高机器学习模型的性能。 7. 机器学习调优与模型融合：机器学习调优是指通过调整模型的参数来提高模型的性能，模型融合则是将多个模型的预测结果结合起来，以提高预测的准确性。 8. 推荐系统原理与应用：推荐系统是通过分析用户的行为和偏好，向用户推荐可能感兴趣的商品或服务。 9. 排序与CTR预估问题：排序问题是指将物品按照一定的顺序排列，CTR预估问题是指预测用户点击某个广告的概率。 10. 聚类和社交网络算法：聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集分成多个组，而社交网络算法则用于分析和理解社交网络中的关系和结构。 11. 机器学习算法之图模型初步：图模型是一种用图来表示数据的模型，它可以表示数据之间的复杂关系。 12. 主体模型：主体模型是一种用于模拟和理解主体行为的模型，它在社会科学、经济学等领域有广泛的应用。 13. 人工神经网络：人工神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，它可以用于分类、预测等任务。 14. 计算机视觉与卷积神经网络：计算机视觉是一种使计算机能够理解图像和视频的技术，卷积神经网络是计算机视觉中的常用模型。 15. 循环神经网络与自然语言处理：循环神经网络是一种可以处理序列数据的神经网络，自然语言处理是使计算机能够理解和处理人类语言的技术。 16. 深度学习框架与应用：深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的工具，例如TensorFlow、PyTorch等。 17. 采样与变分：采样是一种从概率分布中生成样本的方法，变分是一种寻找概率分布的近似方法。