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课程介绍：8 o3 |" W) l$ d' A/ \# O
5 j/ t' D9 F+ P/ {4 T- Q
在这里我们介绍了什么是机器学习, 还有机器学习包含了哪些方法. 通常来说, 机器学习的方法包括:
! z5 {9 a! o" ]9 H! B+ k$ k2 E& x& u2 c/ P4 _8 r1 h% f
1、监督学习
/ S/ E$ F# h; s: G8 U( _2、非监督学习$ K9 q0 j$ w+ y( \. c
3、半监督学习
$ `/ f. y) W+ D9 G7 ^4、强化学习 K$ m! k% A: K' n5 A
5、遗传算法
, K# B' ?5 X/ T$ H. Y
0 j7 ]0 p2 |. D1 |课程目录：
, P% Y/ k# s) x; [% g% k. s3 X7 Y% p( n. j/ f3 b% s* k
一、机器学习方法
8 {7 y [/ u. n0 T! l- g" K
2 c6 E( Q8 M) G8 R& N1.1 机器学习 (Machine Learning)
$ A. P, N5 \4 B- J$ g; C$ \
8 }" z( F9 J: T- M二、神经网络, J( a- p: Y! {6 b
4 Z' r) S$ d$ e/ Y3 Z2.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络$ \/ D8 M5 e( T+ B9 V1 t
2.2 神经网络 (Neural Network)
: R% J8 l O1 i& W+ c; @2.3 卷积神经网络 CNN (Convolutional Neural Network)1 _3 J* ^" E0 Q$ e5 H9 K
2.4 循环神经网络 RNN (Recurrent Neural Network)
* R3 }3 t) n& A% t D8 @2.5 LSTM RNN 循环神经网络 (LSTM)( a% a' _* A- j+ O+ p8 D( D
2.6 自编码 (Autoencoder)
+ O+ q0 r6 x/ _, B3 k2.7 生成对抗网络 (GAN)
3 o& X ^% D {6 h: C& |7 r2.8 科普: 神经网络的黑盒不黑" X) k- z% V9 Y+ i7 s# N1 J: h; z
2.9 神经网络 梯度下降
8 ~5 V9 o9 u& ~) `5 z% u2.10 迁移学习 Transfer Learning$ B$ r8 I0 Z! d# Y" \# X a( G3 N' m- Y
* l) {: w, @' W L三、神经网络技巧
8 C7 H) J/ d4 a! G) z( C4 u; C- x2 s* r. K+ r x9 J
3.1 检验神经网络 (Evaluation)
& |2 P# e' z3 H4 M7 T3.2 特征标准化 (Feature Normalization)' P" b m# V1 z- D
3.3 选择好特征 (Good Features)7 ^2 h. x3 K" f0 L' E1 R: {/ G6 {) V
3.4 激励函数 (Activation Function)" B( q. e( l% K0 K. ?0 g
3.5 过拟合 (Overfitting)" u( j. W* p4 y Z: \' ^- M
3.6 加速神经网络训练 (Speed Up Training), g: x, g% a' V" @! w5 o
3.7 处理不均衡数据 (Imbalanced data)
' D' X7 B) O3 }, v1 r3.8 批标准化 (Batch Normalization)
/ _1 N8 U( h6 K* [: E7 ?' g- S3.9 L1 / L2 正规化 (Regularization)
( P( m$ J% x6 P) f- N/ M; D# ?7 k/ }" F- F$ H# B+ P" w5 n
四、强化学习
0 \; z( |5 @+ N( ?
5 D, e0 _9 ^8 o4 T2 p4.1 强化学习 (Reinforcement Learning)
3 y- Z3 O, ~' P. e. ?4.2 强化学习方法汇总 (Reinforcement Learning)
X" W Y" V' b" _3 K' D4.3 Q Leaning% S4 K* \$ N, N9 X) ?+ n
4.4 Sarsa
4 I- _* a4 T' t1 U# e* d4.5 Sarsa(lambda)
( \- H" w( h! s/ g4.6 DQN
. ]7 ~0 u" K* z0 N2 v% ~4.7 Policy Gradients* b- q. J$ c* R; z/ j
4.8 Actor Critic
0 X$ W- K5 d. F4.9 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
/ V3 w, m. @+ o+ n4.10 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)- f: {0 Y( d7 H+ w- d
4.11 AlphaGo Zero 为什么更厉害?2 ?0 e, j( ?# G& W- H0 |$ Q
! g& J7 \2 i# r4 D# y
五、进化算法/ x% f0 ?% B3 L( ~- R6 p7 ?. L; `; A
; ?' s6 m! D4 Z3 Z. ]4 ]5.1 遗传算法 (Genetic Algorithm)$ J9 S9 A4 p* x k
5.2 进化策略 (Evolution Strategy)
z) W6 [8 n4 `% v' A0 u5.3 神经网络进化 (Neuro-Evolution)9 J+ Y) h/ f" L6 e# m! v8 j
5 h6 S" {! r5 m资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
7 d7 ]$ o% |2 p9 j) R8 i
7 Y! |# k% u; @1 M' h, F. c z* p' E! {& \
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发表于 2022-6-18 19:51:01
