随笔分类 - 71-机器学习
摘要:<! +++ title = "优化器 SDG: batch_size的选择" description = "1. 划分batch的意义; 2. 数值选择; 3. 结合PC内存选择batch数值" date = "2021 12 19" tags = [] categories = ["7 理论知识
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摘要:<! +++ title = "【笔记】机器学习的数学基础" description = "1. 相似度的度量; 2. 距离的表示法; 3. 概率论; 4. 特征间的相关性; 5. 空间变换; 6. 向量组的空间变换——理解矩阵乘法; 7. 数据的归一化" date = "2021 12 21" t
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摘要:<! +++ title = "【入门】机器学习基础理论" description = "1. 线性回归; 2. 其他概念; 3. 岭回归(Ridge Regression); 4. 逻辑回归; 5. KNN; 6. 决策树; 7. 集成学习; 8. 贝叶斯分析; 9. 聚类算法" date = "
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摘要:<! +++ title = "深度学习的典型网络结构" description = "1. 神经元的连接; 2. 全连接神经网络; 3. 卷积神经网络; 4. 循环神经网络" date = "2021 12 20" tags = [] categories = ["7 理论知识","71 机器学习
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摘要:<! +++ title = "PaddleHub: 简单易用的迁移学习框架" description = "1. PaddleHub 提供的深度学习简化流程; 2. 深度学习为何能够代替机器学习; 3. 领域模型; 4. 调参; 5. PaddleHub Samples" date = "2021
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摘要:<! +++ title = "激活函数,损失函数,优化器" description = "1. 激活函数; 2. 损失函数; 3. 反向传播; 4. Dropout函数" date = "2021 12 20" tags = [] categories = ["7 理论知识","71 机器学习"]
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摘要:<! +++ title = "深度学习里的卷积运算" description = "1. 卷积运算; 2. 卷积核(kernel, or filter); 3. 卷积计算" date = "2021 12 20" tags = [] categories = ["7 理论知识","71 机器学习"
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摘要:<! +++ title = "深度学习里的交叉熵" description = "1. 什么是熵(Entropy); 2. 总结" date = "2021 12 20" tags = [] categories = ["7 理论知识","71 机器学习"] series = [] keyword
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摘要:<! +++ title = "【入门】AI模型与模式" description = "1. 机器学习算法; 2. 聚类算法(无监督式学习)" date = "2021 12 20" tags = [] categories = ["7 理论知识","71 机器学习"] series = [] ke
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摘要:<! +++ title = "程序员的数学2 概率统计" description = "对概率论不感兴趣?是因为大学教授们从不讲授这些应用案例……" date = "2021 12 20" tags = [] categories = ["7 理论知识","71 机器学习"] series = [
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摘要:<! +++ title = "程序员的数学3 线性代数" description = "线性代数的28法则:作为程序员掌握这些API就够用了……" date = "2021 12 20" tags = [] categories = ["7 理论知识","71 机器学习"] series = []
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