《机器学习公式详解》——读后感3
《机器学习公式详解》第7-9章概要
第七章：支持向量机与核方法
- 支持向量机（SVM）的基本原理和数学推导，包括硬间隔 SVM、软间隔 SVM等
- 核函数的类型和选择，以及核方法在非线性分类和回归问题中的应用
- SVM在文本分类、图像识别等领域的应用案例
第八章：神经网络与深度学习
- 神经网络的基本原理和数学推导，包括感知器、多层感知器等
- 深度学习的基本概念和原理，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等
- 深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用案例
第九章：强化学习
- 强化学习的基础概念和原理，包括MDP、Q-learning等
- 深度强化学习的方法，包括深度Q网络（DQN）、策略梯度方法等
- 强化学习在游戏、自动驾驶等领域的应用案例
以上是《机器学习公式详解》第7-9章的概要。这几章的内容涉及到了支持向量机、神经网络、深度学习和强化学习等机器学习领域的重要算法。
