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周志华《机器学习》手推笔记正式开源!可打印版本附pdf下载链接
本文介绍了一阶优化方法及其在机器学习中的应用。这不是一门关于机器学习的课程(特别是它不涉及建模和统计方面的考虑),它侧重于使用和分析可以扩展到具有大量参数的大型数据集和模型的廉价方法。这些方法都是围绕“梯度下降”的概念而变化的,因此梯度的计算起着主要的作用。本课程包括最优化问题的基本理论性质(特别是凸分析和一阶微分学)、梯度下降法、随机梯度法、自动微分、浅层和深层网络。
参考地址:
https://mathematical-tours.github.io
end
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博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第二章“模型评估与选择”
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