人工智能课程:机器学习与深度学习全解析
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更新于2024-09-28
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资源摘要信息:"本资源为《AI人工智能课程 机器学习算法班》的全部优质PPT课件,包含了17个章节,内容涉及概率论与数理统计、线性代数与矩阵论、凸优化、最大熵模型与EM算法、决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、机器学习中的特征工程、机器学习调优与模型融合、推荐系统原理与应用、排序与CTR预估问题、聚类和社交网络算法、图模型初步、主体模型、人工神经网络、计算机视觉与卷积神经网络、循环神经网络与自然语言处理、深度学习框架与应用、采样与变分等多个重要领域,并附有Python和MATLAB源代码。"
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。
2019-08-13 上传
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2024-03-21 上传
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