【学习笔记】天元西南中心的线上课程《理解神经网络》

机器学习介绍

introduction machine learning

deep learning

statistics vs. machine learning

区别:是否存在模型依赖;模型实质由参数组成。

statistics: model based

用训练数据来构建模型,是为了获取模型的参数,参数就是模型本身

Gauss-Markov theorem

machine learning: modef free

用数据来训练,模型是基于数据产生的。

暴力美学、数据驱动、误差最小

generalization

supervised learning

unsupervised learning

reinforcement learning

notation is important

GD for neural networks

back propagation

main issue

failure

维度灾难 ------ 蒙特卡洛方法

相关推荐
Darken0312 分钟前
基于C语言的学习---if语句
c语言·学习·if语句
LiYingL33 分钟前
LAMIC:一种无需学习、布局可控的多参考图像生成方法
学习
小严家34 分钟前
Java基础教程大全完整学习路径
java·开发语言·学习
yesyesyoucan1 小时前
在线魔方解谜站:从零入门到精通的智能魔方学习平台
学习·算法
聊询QQ:276998851 小时前
大厂量产光伏逆变器原理图
神经网络
HyperAI超神经2 小时前
【vLLM 学习】Prefix Caching
人工智能·深度学习·学习·大语言模型·cpu·gpu·vllm
.小墨迹2 小时前
C++学习之std::move 的用法与优缺点分析
linux·开发语言·c++·学习·算法·ubuntu
黑客思维者2 小时前
机器学习007:监督学习【回归算法】(线性回归)--股票背后的预测学
学习·机器学习·回归·线性回归·监督学习
EniacCheng2 小时前
【RUST】学习笔记-整型
笔记·学习·rust
断剑zou天涯2 小时前
【算法笔记】树状数组IndexTree
java·笔记·算法