摘要：
Transfer Learning 1、什么是迁移学习 2、如何实现迁移学习 1）source有label，target有label 一、model fine-tuning（模型微调） 方法一、conservative training（保守训练） 方法二、layer transfer（层迁移） 二 阅读全文
摘要：
Ensemble 1、什么是集成学习 2、Bagging（决策树+随机森林） 3、Boosting Adaboost、Gradient boost 4、Stacking 1、什么是集成学习 人多力量大！ 世上没有一个分类器解决不了的分类问题 如果有，就多用几个！ 集成学习分为两大类：Bagging和 阅读全文
摘要：
Structured Learning 1、什么叫结构化学习 2、结构化学习统一框架 3、结构化学习的三个问题 4、线性模型解决结构化学习的三个问题 1、什么叫结构化学习 之前的input and output 都是vectors 结构化学习：输入输出都是一种带有结构的对象（sequence,lis 阅读全文
摘要：
Recurrent Neural Network (RNN) 1、什么是RNN 2、LSTM 一、什么是LSTM 二、LSTM框架 3、RNN分析 RNN 1、什么是RNN RNN可以处理序列的信息（即前面的输入对后面是有关系的） 下面通过一个订票系统的例子去说明什么是RNN： 1）、目标：假设我们 阅读全文
摘要：
Reinforcement Learning 1、什么是强化学习 2、如何实现强化学习（方法） Policy-based：（learn a actor） 代表算法：Policy-Gradient Value-based：（learn a critic） 代表算法：Deep-Q-Learning Ac 阅读全文