机器学习技法笔记13：深度学习

最新推荐文章于 2025-12-07 12:00:22 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-07 12:00:22 发布 · 211 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习

本节课聚焦信息技术领域，主要讲解了深度学习部分的预训练方法，同时介绍了PCA降维方法，帮助学习者掌握相关技术要点。

本节课主要讲解深度学习部分的预训练方法，以及PCA降维方法
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述

机器学习技法讲义和笔记
07-10
4. **第8讲**、**第七讲**、**第11讲**、**第10讲**、**第12讲**：这些章节可能深入到更复杂的机器学习技法，例如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、神经网络或深度学习等。 5. **第14讲**：可能涵盖评估与验证，...
机器学习技法原始讲义和课程笔记
08-19
《机器学习技法》是台湾大学林轩田教授的知名课程，涵盖了从理论到实践的广泛内容。本资源包含了课程的讲义和学员笔记，主要针对机器学习的实际算法部分。以下是对这些讲义和笔记中涉及的关键知识点的详细解读： 1....
渡课2018.8.13学习笔记
博客
08-13 284
学习评价：还行 作业完成情况：完成账号信息管理表，编程素养题，复习，剩下时间做账号新增
深度学习课程笔记（十三）深度强化学习 --- 策略梯度方法（Policy Gradient Methods）...
a1424262219的博客
07-17 463
深度学习课程笔记（十三）深度强化学习 --- 策略梯度方法（Policy Gradient Methods） 2018-07-1716:50:12 Reference:https://www.youtube.com/watch?v=z95ZYgPgXOY&t=512s 转载于:https://www.c...
《机器学习技法》学习笔记13——深度学习
08-04 1066
http://blog.youkuaiyun.com/u011239443/article/details/76692801深度神经网络 浅层神经网络 深层神经网络 更加有效的训练 难以训练 更简单的结构选择 复杂的结构选择 更具有理论依据，但可能难以提取特征 更加武断的依据，简化特征提取 适合多项式组合比较明确的情况下 适合多项式组合复杂未知的情况下 深度学习面临的挑战
《机器学习技法》第13课笔记 深度学习
数据产品笔记
07-10 247
课程来源：林轩田《机器学习技法》课程地址：https://www.bilibili.com/video/av12469267/?p=11. 深度学习面临的问题1）结构构造问题：可以引入领域知识，如CNN实际上就是认为，两个像素相邻太远，它们之间的关联就没有太大意义，所以两个神经元不用相连2. pre-train1）从浅层开始，一层一层训练，每训练好一层就把权重固定住，这样得到整个深层网络的初始值。...
机器学习技法笔记
xiaochengJF的博客
12-03 656
1 – Linear Support Vector Machine Large-Margin Separating Hyperplane 三条直线都是由PLA/pocket算法不断修正错误点而最终产生的，都满足分类要求，但第三条直线对数据误差容忍度明显更高，距离数据点最远（margin最大），所以第三条直线最robust 所以要得到一条最robust直线，要满足： 目标就变成了： Stand...
机器学习算法笔记：SVM支持向量机
xiaochengJF的博客
05-29 351
参考文献 【】机器学习算法实践-SVM中的SMO算法
Python深度学习：从入门到精通
最新发布
weixin_45747731的博客
12-07 916
亲爱的读者，欢迎您翻开这本书。我们即将探索的，是深度学习的宇宙——一个由数据、算法与算力构筑的奇妙世界。它既是严谨的科学，也是创造的艺术，更是一条通往未来智慧的修行之路。本书将带您从最基础的数学原理出发，亲手搭建神经网络，驾驭Transformer等前沿模型，最终将智慧转化为现实世界的价值。请放下畏惧，保持好奇。这不仅是一次知识的学习，更是一场思维的远行。来，随我一起，开启这趟非凡的旅程吧。
机器学习：42篇林轩田老师ML基石+技法笔记汇总
全性保真，不以物累形。
04-27 4680
林轩田老师机器学习基石+技法笔记汇总。
学习机器学习笔记（十一）
qq_51963033的博客
01-26 506
深度学习 多层神经网络的劣势：数学不漂亮，优化算法只能获取局部极值，算法性能与初始值有关。不可解释。训练神经网络获得的参数与实际任务的关联性非常模糊。模型可调整的参数很多，使得训练神经网络变成了一门“艺术”。如果要训练相对复杂的网络，需要大量的训练样本。 自编码器 采用的是分层初始化的思想 步骤1：先训练这个网络： 假设：X的维度是4维，第一层有3个神经元 通过第一层Layer1后4维变成3维，而这三维数据通过后面一层能够大致恢复原有的四维数据X，这三维数据浓缩了原有的四维数据信息...
台湾大学林轩田机器学习基石+技法笔记
04-02
台湾大学林轩田教授的《机器学习基石》与《机器学习技法》是两门深受学习者欢迎的在线课程，旨在帮助学生深入理解机器学习的基本概念和应用技巧。这些笔记整理了课程中的关键知识点，便于复习和理解。 在《机器学习...
Machine-Learning-Techniques:台大林轩田老师-机器学习技法（笔记+作业代码）
03-17
机器学习技法（笔记+作业代码） 这是林轩田老师的机器学习课程的第二部分（机器学习技法） 第一部分（机器学习基石）在这里： CH1：线性SVM.md CH2：双支持向量机 CH3：内核支持向量机 CH4：软边际支持向量机 测验...
林轩田《机器学习技法》课程笔记13 -- Deep Learning1
08-03
在《机器学习技法》课程笔记13中，我们探讨了深度学习的概念，特别是与浅层神经网络的区别以及深度学习在解决复杂问题上的优势。深度学习是神经网络的一个分支，其特征在于包含多层结构，这使得它能处理更为复杂的...
机器学习技法笔记4：Soft-Margin SVM
wang_buaa的博客
09-06 1875
之前几篇见： 4-1 Motivation and Primal Problem 上节课我们主要介绍了Kernel SVM。先将特征转换和计算内积这两个步骤合 并起来，简化计算、提高计算速度，再用Dual SVM的求解方法来解决。 Kernel SVM不仅能解决简单的线性分类问题，也可以求解非常复杂甚至是无 限多维的分类问题，关键在于核函数的选择，例如线性核函数、多项式核函数 和高斯核函数...
机器学习技法笔记6：support vector regression（SVR）
wang_buaa的博客
09-08 1795
6-1 Kernel Ridge Regression 上节课我们主要介绍了Kernel Logistic Regression，讨论如何把SVM的技巧 应用在soft-binary classification上。方法是使用2-level learning，先利用 SVM得到参数b和w，然后再用通用的logistic regression优化算法，通过 迭代优化，对参数b和w进行微调，得到最佳...
机器学习技法笔记总结（一）SVM系列总结及实战
wang_buaa的博客
09-20 1514
本篇文章对于SVM的一系列原理进行了总结，其中涉及了线性SVM，SVM的对偶形式，soft-margin SVM，SVR等等一系列相关知识，并且使用sklearn进行了实战，给出的一个人脸识别的例子
机器学习技法笔记5：Kernel 逻辑回归
wang_buaa的博客
09-06 1189
5-1 Soft-Margin SVM as Regularized Model 上节课我们主要介绍了Soft-Margin SVM，即如果允许有分类错误的点存在， 那么在原来的Hard-Margin SVM中添加新的惩罚因子C，修正原来的公式， 得到新的αn值。最终的到的αn有个上界，上界就是C。Soft-Margin SVM权 衡了large-margin和error point之前的关系，...
机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式
wang_buaa的博客
09-05 995
2 SVM的对偶形式 1、上次学习过 上一节课我们说过，使用SVM得到large-margin，减少了有效的VC Dimension，限制了模型复杂度；另一方面，使用特征转换，目的是让模型更 复杂，减小Ein。所以说，非线性SVM是把这两者目的结合起来，平衡这两者 的关系。那么，特征转换下，求解QP问题在z域中的维度设为d~+1，如果 模型越复杂，则d~+1越大，相应求解这个QP问题也变得...
机器学习技法：支持向量机SVM深度解析
"这篇笔记主要记录了林轩田教授的《机器学习技法》课程，特别是关于支持向量机（SVM）的讲解。笔记内容包括视频截图和公式解析，涉及机器学习的基础工具、SVM、AdaBoost以及深度学习的相关概念。" 在机器学习领域，...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值