深度学习

国科大模式识别和机器学习考试提纲

这个是19年考试前整理的考试范围提纲， 因为19年的考试题目变化较大，取消了选择题，这里只是一个提纲，请大家酌情下载。

东南大学 崇志宏：东南大学数据与智能实验室深度学习应用问题暑期讨论提纲

在理论讨论的基础上提出应用领域出现的一般性和前瞻性问题，包括：深度学习的工程问题、数据问题、任务问题和一些具体应用领域。对每一类问题进行细化，形成应用问题的知识图谱的schema。

机器学习大纲、路线指导

 Python 基础与科学计算库 numpy  数据分析处理库与数据可视化库  回归算法  案例实战信用卡欺诈检测  决策树与随机森林  Kaggle 机器学习案例实战  支持向量机算法  神经网络模型  mnist 手写字体识别  聚类与集成算

DeepLearning的机器学习基础

第⼆二章 机器器学习基础 2.1 各种常⻅见算法图示 2.2 监督学习、⾮非监督学习、半监督学习、弱监督学习? 2.3 监督学习有哪些步骤 2.4 多实例例学习? 2.5 分类⽹网络和回归的区别? 2.6 什什么是神经⽹网络? 2.7 理理解局部最优与全局最优 2.8 分类算法 2.8.1 常⽤用分类算法的优缺点? 2.8.2 正确率能很好的评估分类算法吗? 2.8.3 分类算法的评估⽅方法? 2.8.4 什什么样的分类器器是最好的? 2.9 逻辑回归 2.9.1 理理解逻辑回归 2.9.2 逻辑回归与朴素⻉贝叶斯有什什么区别? 2.9.3线性回归与逻辑回归的区别?(贡献者:⻩黄钦建-华南理理⼯工⼤大学) 2.10 代价函数 2.10.1 为什什么需要代价函数? 2.10.2 代价函数作⽤用原理理 2.10.3 为什什么代价函数要⾮非负? 2.10.4 常⻅见代价函数? 2.10.5 为什什么⽤用交叉熵代替⼆二次代价函数 2.11 损失函数 2.11.1 什什么是损失函数? 2.11.2 常⻅见的损失函数 2.11.3 逻辑回归为什什么使⽤用对数损失函数? 2.11.4 对数损失函数是如何度量量损失的? 2.12 梯度下降 2.12.1 机器器学习中为什什么需要梯度下降? 2.12.2 梯度下降法缺点? 2.12.3 梯度下降法直观理理解? 2.12.4 梯度下降法算法描述? 2.12.5 如何对梯度下降法进⾏行行调优? 2.12.7 随机梯度和批量量梯度区别? 2.12.8 各种梯度下降法性能⽐比较 2.13 计算图的导数计算图解? 2.14 线性判别分析(LDA) 2.14.1 线性判别分析(LDA)思想总结 2.14.2 图解LDA核⼼心思想 2.14.3 ⼆二类LDA算法原理理? 2.14.4 LDA算法流程总结? 2.14.5 LDA和PCA区别? 2.14.6 LDA优缺点? 2.15 主成分分析(PCA) 2.15.1 主成分分析(PCA)思想总结 2.15.2 图解PCA核⼼心思想 2.15.3 PCA算法推理理 2.15.4 PCA算法流程总结 2.15.5 PCA算法主要优缺点 2.15.6 降维的必要性及⽬目的 2.15.7 KPCA与PCA的区别? 2.16 模型评估 2.16.1 模型评估常⽤用⽅方法? 2.16.2 机器器学习中的Bias，Error和Variance有什什么区别和联系? 2.16.3 经验误差与泛化误差 2.16.4 图解⽋欠拟合、过拟合 2.16.5 如何解决过拟合与⽋欠拟合? 2.16.6 交叉验证的主要作⽤用? 2.16.7 k折交叉验证? 2.16.8 混淆矩阵 2.16.9 错误率及精度 2.16.10 查准率与查全率 2.16.11 ROC与AUC 2.16.12 如何画ROC曲线? 2.16.13 如何计算TPR，FPR? 2.16.14 如何计算Auc? 2.16.15 为什什么使⽤用Roc和Auc评价分类器器? 2.16.17 直观理理解AUC 2.16.18 代价敏敏感错误率与代价曲线 2.16.19 模型有哪些⽐比较检验⽅方法 2.16.20 偏差与⽅方差 2.16.21为什什么使⽤用标准差? 2.16.22点估计思想 2.16.23 点估计优良性原则? 2.16.24 点估计、区间估计、中⼼心极限定理理之间的联系? 2.16.25 类别不不平衡产⽣生原因? 2.16.26 常⻅见的类别不不平衡问题解决⽅方法 2.17 决策树 2.17.1 决策树的基本原理理 2.17.2 决策树的三要素? 2.17.3 决策树学习基本算法 2.17.4 决策树算法优缺点 2.17.5熵的概念以及理理解 2.17.6 信息增益的理理解 2.17.7 剪枝处理理的作⽤用及策略略? 2.18 ⽀支持向量量机 2.18.1 什什么是⽀支持向量量机 2.18.2 ⽀支持向量量机解决的问题? 2.18.3 核函数作⽤用? 2.18.4 对偶问题 2.18.5 理理解⽀支持向量量回归 2.18.6 理理解SVM(核函数) 2.18.7 常⻅见的核函数有哪些? 2.18.8 软间隔与正则化 2.18.9 SVM主要特点及缺点? 2.19 ⻉贝叶斯 2.19.1 图解极⼤大似然估计 2.19.2 朴素⻉贝叶斯分类器器和⼀一般的⻉贝叶斯分类器器有什什么区别? 2.19.3 朴素与半朴素⻉贝叶斯分类器器 2.19.4 ⻉贝叶斯⽹网三种典型结构 2.19.5 什什么是⻉贝叶斯错误率 2.19.6 什什么是⻉贝叶斯最优错误率 2.20 EM算法解决问题及实现流程 2.21 降维和聚类 2.21.1 为什什么会产⽣生维数灾难? 2.21.2 怎样避免维数灾难 2.21.3 聚类和降维有什什么区别与联系? 2.21.4 四种聚类⽅方法之⽐比较 2.21.5 SOM聚类算法 2.21.6 FCM聚类算法 2.22 GBDT和随机森林林的区别 2.23 ⼤大数据与深度学习之间的关系

机器学习+深度学习笔记.pdf

从0基础初学人工智能的一些笔记，后续会及时更新，希望对有需要的人能有帮助！

机器学习复习提纲，机器学习概述

第一章 机器学习概述 1、显著式编程与非显著编程的区别？ 显著式编程：要帮机器人把他所处的环境调查的一清二楚。 非显著式编程： -规定机器人可以采取的一系列行为 -规定在特定环境下，机器人做这些行为所带来的收益，称之为收益函数 -规定行为和收益函数之后，让计算机自己去找最大化收益函数的行为通过数据和经验的自动学 习，完成我们交给的任务 1. 机器学习的定义 机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如 何在经验学习中改善具体算法的性能 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究 机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准 1. 根据监督学习、非监督学习、半监督学习与强化学习的定义与特点判断问题的解决方式 PPT 第一章第 25 页-29 页 第二章 k 近邻算法

机器学习大全

nltk等等的使用，以及一些常见的机器学习方面的库的代码使用

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山东大学软件学院机器学习期末考试

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山东科技大学2022年人工智能期末复习提纲+提纲内容答案整理

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java技术体系和学习提纲 是我们PM整理的,还不错。

GRE issue所有提纲

**GRE Issue写作提纲详解** GRE（Graduate Record Examination）是全球广为接受的研究生入学考试，其中的Issue部分是一项重要的考察项目，旨在测试考生的批判性思维和书面表达能力。Issue部分要求考生就给定的议题...

deep learning state of the art(MIT深度学习各领域最新突破PPT)

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东南大学 崇志宏：数据与智能暑期研讨班提纲

在东南大学崇志宏教授所主导的“数据与智能暑期研讨班提纲”中，我们可以看到一系列高度专业化的IT领域知识点，其中深度学习作为核心，串联起认知计算、数据处理、符号与联结、以及多个前沿技术模型。以下是对这些...