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入驻申请
【THU深圳研究院】大数据机器学习(袁老师)
第108任务: 19.4 深度学习的正则化方法(二)
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任务列表
第1任务: 1.1 机器学习定义和典型应用
第2任务: 1.2 机器学习和人工智能的关系
第3任务: 1.3 深度学习方法和其它人工智能方法的共性和差异
第4任务: 1.4 机器学习和数据挖掘的关系
第5任务: 1.5 机器学习和统计学习的关系
第6任务: 1.6 机器学习的发展历程
第7任务: 1.7 大数据机器学习的主要特点
第8任务: 2.1 机器学习的基本术语
第9任务: 2.2 监督学习
第10任务: 2.3 假设空间
第11任务: 2.4 学习方法三要素
第12任务: 2.5 奥卡姆剃刀定理
第13任务: 2.6 没有免费的午餐定理
第14任务: 2.7 训练误差和测试误差
第15任务: 2.8 过拟合与模型选择
第16任务: 2.9 泛化能力
第17任务: 2.10 生成模型和判别模型
第18任务: 3.1 留出法
第19任务: 3.2 交叉验证法
第20任务: 3.3 自助法
第21任务: 3.4 性能度量
第22任务: 3.5 PR曲线
第23任务: 3.6 ROC和AUC曲线
第24任务: 3.7 代价敏感错误率
第25任务: 3.8 假设检验
第26任务: 3.9 T检验
第27任务: 3.10 偏差和方差
第28任务: 4.1 感知机模型
第29任务: 4.2 感知机学习策略
第30任务: 4.3 感知机学习算法
第31任务: 5.1 原型聚类描述
第32任务: 5.2 性能度量
第33任务: 5.3.1 原型聚类 k均值算法
第34任务: 5.3.2 原型聚类 学习向量算法
第35任务: 5.3.3 原型聚类 密度聚类
第36任务: 5.3.4 原型聚类 层次聚类
第37任务: 6.1 综述
第38任务: 6.2 概率图模型
第39任务: 6.3 贝叶斯网络
第40任务: 6.4 朴素贝叶斯分类器
第41任务: 6.5 半朴素贝叶斯分类器
第42任务: 6.6 贝叶斯网络结构学习推断
第43任务: 6.7 吉布斯采样
第44任务: 7.1 本章简介
第45任务: 7.2 决策树模型与学习基本概念
第46任务: 7.3 信息量和熵
第47任务: 7.4 决策树的生成
第48任务: 7.5 决策树的减枝
第49任务: 7.6 CART算法
第50任务: 7.7 随机森林
第51任务: 8.1 本章简介
第52任务: 8.2 逻辑斯谛回归模型
第53任务: 8.3 最大熵模型
第54任务: 8.4 模型学习的最优化方法
第55任务: 9.1 本章简介
第56任务: 9.2 SVM简介
第57任务: 9.3 线性可分支持向量机
第58任务: 9.4 凸优化问题的基本概念
第59任务: 9.5 支持向量的确切定义
第60任务: 9.6 线性支持向量机
第61任务: 10.1 本章简介
第62任务: 10.2 泛函基础知识
第63任务: 10.3 核函数和非线性支持向量机
第64任务: 10.4 序列最小最优化算法
第65任务: 11.1 本章简介
第66任务: 11.2 k近邻学习
第67任务: 11.3 降维嵌入
第68任务: 11.4 主成分分析
第69任务: 11.5 核化线性降维
第70任务: 11.6 流型学习和度量学习
第71任务: 12.1 提升方法Adaboost算法
第72任务: 12.2 Adaboost算法的训练误差分析
第73任务: 12.3 Adaboost算法的解释
第74任务: 12.4 Adaboost的实现
第75任务: 13.1 本章简介
第76任务: 13.2 问题提出
第77任务: 13.3 EM算法的引入
第78任务: 13.4 EM算法的收敛性
第79任务: 13.5 EM算法在高斯混合模型学习中的应用
第80任务: 13.6 EM算法的推广
第81任务: 14.1 本章简介
第82任务: 14.2 计算学习理论的基础知识
第83任务: 14.3 概率近似正确学习理论
第84任务: 14.4 有限假设空间
第85任务: 14.5 VC维
第86任务: 14.6 学习稳定性
第87任务: 15.1 本章简介
第88任务: 15.2 隐马尔科夫模型的基本概念
第89任务: 15.3 概率计算算法
第90任务: 15.4 学习算法
第91任务: 15.5 预测算法
第92任务: 16.1 本章简介
第93任务: 16.2 概率无向图模型
第94任务: 16.3 条件随机场的定义与形式
第95任务: 16.4 条件随机场的计算问题
第96任务: 16.5 条件随机场的学习算法
第97任务: 16.6 条件随机场的预测算法
第98任务: 17.1 本章简介
第99任务: 17.2 精确推断法:变量消去法和信念传播法
第100任务: 17.3 近似推断法:MCMC和变分推断
第101任务: 18.2 神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一)
第102任务: 18.3 神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二)
第103任务: 18.4 玻尔兹曼机
第104任务: 18.5 深度学习
第105任务: 19.1 深度学习简介和架构设计
第106任务: 19.2 计算图形式的反向传播算法
第107任务: 19.3 深度学习的正则化方法(一)
第108任务: 19.4 深度学习的正则化方法(二)
第109任务: 20.1 深度学习的优化问题
第110任务: 20.2 神经网络优化的挑战
第111任务: 20.3 神经网络的优化算法
第112任务: 20.4 相关策略
学
习
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