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小小林熬夜学编程
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机器学习分类及算法
作者:小小林熬夜学编程 | 2024-06-14 02:21:25
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机器学习分类及算法
1. 深度学习
1.1学习算法
1.2基本术语和概念
1.3机器学习分类常用算法
1.3.1线性回归
1.3.2逻辑回归
1.3.3决策树
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1.3.5支持向量机SVM
1.3.6K-最近临邻KNN
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1.4超参数和验证集
1.4.1参数估计
1.4.1.1最大似然估计
1.4.1.2贝叶斯估计
2. 深度学习概览
2.1神经网络定义与发展
2.1.1感知器及其训练法则
2.1.1.1感知器
2.1.1.2感知器的训练法则
2.1.1.3梯度下降与损失函数
2.1.1.3.1损失函数的极值
2.1.1.3.2线性单元全局梯度下降算法
2.1.1.3.3随机梯度下降算法和在线学习
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2.1.2激活函数
2.1.2.1 Sigmoid函数
2.1.2.2 tanh函数
2.1.2.3 Softsign函数
2.1.2.4 ReLU函数
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2.1.2.6 激活函数设计需考虑的因素
2.2神经网络的种类
2.2.1多层全连接人工神经网络
2.2.2前馈神经网络
2.2.3反向传播算法
2.2.4卷积神经网络
2.2.5循环神经网络
2.3深度学习中的正则化
2.3.1参数惩罚
2.3.2数据集合扩充
2.4优化器
2.4.1动量优化器
2.4.2Adam优化器
3.深度学习的应用
3.1计算机视觉
3.2图像分类
3.3场景识别
3.4人脸检测与人脸识别
3.5物体检测与识别
3.6语义分割
3.7风格化
3.8超分辨率
3.9OCR
3.10自然语言处理
3.11知识挖掘
3.12机器翻译
3.13情感分析
3.14语音识别
3.15推荐系统
声明:
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