李宏毅机器学习知识索引

本文为【李宏毅机器学习】知识索引

文章目录

李宏毅机器学习知识索引
- 1.【李宏毅机器学习】01：机器学习介绍 Introduction
- 2.【李宏毅机器学习】02：回归Regression
- 3.【李宏毅机器学习】03：误差Error
- 4.【李宏毅机器学习】04：梯度下降Gradient Descent
- 5.【李宏毅机器学习】05：概率生成模型Probabilistic Generative Model

1.【李宏毅机器学习】01：机器学习介绍 Introduction

【李宏毅机器学习】01：机器学习介绍 Introduction

一、机器学习步骤
二、机器学习框架
三、机器学习学习地图
四、总结

2.【李宏毅机器学习】02：回归Regression

【李宏毅机器学习】02：回归Regression

一、回归(Regression)的定义
- 1.Regression: Output a scalar
- 2.Example of Regression
二、回归的实现(机器学习的步骤)
- Step 1: define a set of function - Linear Model
- Step 2: goodness of function - Loss Function
- Step 3: pick the best function - Gradient Descent
三、回归的优化
- 1.Select another model 选择另一个模型
- 2.Consider the hidden factors 考虑其他隐藏因素
- 3.Regularization 正则化

3.【李宏毅机器学习】03：误差Error

【李宏毅机器学习】03：误差Error

一、Bias & Variance 偏差和方差
- 1.误差的来源
- 2.偏差和方差的理解
- 3.偏差和方差出现的原因
- 4.模型的偏差和方差
二、What to do with error 误差的处理
- Bias v.s. Variance 偏差和方差对比
- 1.Large bias - underfitting偏差大 - 欠拟合
- 2.Large variance - Overfitting 方差大 - 过拟合
三、Model Selection模型的选择
- 1.Cross Validation 交叉验证
- 2.K-fold Cross Validation k折交叉验证

4.【李宏毅机器学习】04：梯度下降Gradient Descent

李宏毅机器学习04：梯度下降Gradient Descent

一、梯度下降方法
二、梯度下降的改进方法
- Tip 1: Tuning your learning rates 调整学习率
- Tip 2: Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降
- Tip 3: Feature Scaling 特征缩放
三、Gradient Descent Theory梯度下降的数学理论
四、梯度下降的限制

5.【李宏毅机器学习】05：概率生成模型Probabilistic Generative Model

【李宏毅机器学习】05：概率生成模型Probabilistic Generative Model

一、分类Classification的概念
二、分类Classification的实现
- (1)不能用回归实现分类
- (2)其他模型
- (3)概率生成模型 Probabilistic Generative Model
  - 1.预备概率知识
  - 2.分类问题转化为概率问题
  - 3.总结概率生成模型的三步
  - 4.概率生成模型的数学推导

（未完待续…）

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