李宏毅2021机器学习深度学习笔记PPT作业

《李宏毅2021机器学习深度学习笔记PPT作业》是一份涵盖了现代人工智能领域核心知识的资源，主要集中在机器学习和深度学习这两个关键分支上。这份资料可能包括了李宏毅教授在2021年课程中的讲义、课后作业以及相关的PPT演示文稿，为学习者提供了深入理解这两个主题的宝贵材料。 让我们来看看机器学习这一部分。机器学习是人工智能的一个子领域，它允许计算机系统通过经验进行自我改进，而无需明确编程。此笔记可能包含了监督学习、无监督学习和半监督学习的基本概念，例如线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、聚类算法（如K-means）等。此外，强化学习也可能有所涉及，它是通过与环境的交互来优化策略的过程，如Q-learning和Deep Q-Network (DQN)。 深度学习是机器学习的一个子领域，它受到人脑神经网络的启发，构建了多层非线性模型，能够处理复杂的数据表示。在"machineLearningDeepLearning-main"这个文件夹中，我们可以预期找到关于人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、自编码器（Autoencoder）、生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等主题的详细讲解。这些模型在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。 此外，笔记可能还会涉及特征工程、模型评估与调优、正则化、梯度下降等训练技巧。在实际应用中，数据预处理、特征选择和超参数调整对于模型性能至关重要。同时，可能会讲解如何使用Python编程语言，特别是通过库如TensorFlow、Keras和PyTorch来实现这些模型。 在深度学习部分，损失函数、反向传播算法以及优化器（如SGD、Adam、RMSprop）的原理和使用方法也会被详细讨论。另外，模型的保存与加载、模型集成、模型泛化能力的提升也是深度学习实践中不可忽视的部分。 这份笔记可能还包括了一些实践项目或作业，让学习者有机会将理论知识应用于实际问题，如图像分类、文本情感分析、推荐系统等，这有助于加深对机器学习和深度学习的理解，并提升解决实际问题的能力。 《李宏毅2021机器学习深度学习笔记PPT作业》是一份全面且深入的学习资源，涵盖了从基础概念到高级技术的广泛内容，对于想要在人工智能领域深化学习的人来说，无疑是一份宝贵的参考资料。