百面机器学习
2019-03-19 18:19:04 1 举报AI智能生成
百面机器学习
作者其他创作
大纲/内容
8 采样
1 采样的作用
2 均匀分布随机数
3 常见的采样方法
4 高斯分布的采样
5 马尔可夫蒙特卡洛采样法
6 贝叶斯网络的采样
7 不均衡样本集的重采样
9 前向神经网络
1 多层感知机与布尔函数
2 深度神经网络中的激活函数
3 多层感知机的反向传播算法
4 神经网络训练技巧
5 深度卷积神经网络
6 深度残差网络
10 循环神经网络
1 循环神经网络和卷积神经网络
2 循环神经网络的梯度消失问题
3 循环神经网络中的激活函数
4 长短期记忆网络
5 Seq2Seq模型
6 注意力机制
11 强化学习
1 强化学习基础
2 视频游戏里的强化学习
3 策略梯度
4 探索与利用
12 集成学习
1 集成学习的种类
2 集成学习的步骤和例子
3 基分类器
4 偏差与方差
5 梯度提升决策树的基本原理
6 XGBoost与GBDT的联系和区别
13 生成式对抗网络
1 初识GANs的秘密
2 WGAN：抓住低维的幽灵
3 DCGAN：当GANs遇上卷积
4 ALI：包揽推断业务
5 IRGAN：生成离散样本
6 SeqGAN：生成文本序列
14 人工智能的热门应用
1 计算广告
2 游戏中的人工智能
3 AI在自动驾驶中的应用
4 机器翻译
5 人机交互中的智能计算
1 特征工程
1 特征归一化
2 类别型特征
3 高维组合特征的处理
4 组合特征
5 文本表示模型
6 Word2Vec
7 图像数据不足时的处理方法
2 模型评估
1 评估指标的局限性
2 ROC曲线
3 余弦距离的应用
4 A/B测试的陷阱
5 模型评估的方法
6 超参数调优
7 过拟合与欠拟合
3 经典算法
1 支持向量机
2 逻辑回归
3 决策树
4 降维
1 PCA最大方差理论
2 PCA最小平方误差理论
3 线性判别分析
4 线性判别分析与主成分分析
5 非监督学习
1 K均值聚类
2 高斯混合模型
3 自组织映射神经网络
4 聚类算法的评估
6 概率图模型
1 概率图模型的联合概率分布
2 概率图表示
3 生成式模型与判别式模型
4 马尔可夫模型
5 主题模型
7 优化算法
1 有监督学习的损失函数
2 机器学习中的优化问题
3 经典优化算法
4 梯度验证
5 随机梯度下降法
6 随机梯度下降法的加速
7 L1正则化与稀疏性
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