高清无码视频直接看,日本无码色情三级播放,大桥未久亚洲无av码在线,免费人成视频在线播放,国产亚洲精品久久久久久大师

機器學習培訓

第一章 引言

1. 機器學習定義

2. 機器(qi)學習的分類

3. 機器學習算法(fa)的過(guo)程

4. 沒有免費午餐定理

第二章 支持向量機

1. 支持向量(liang)機（線性可分定(ding)義）

2. 支持向量(liang)機(ji)（問題描述）

3. 支持向量(liang)機（優化問題(ti)）

4. 支持向(xiang)量機(ji)（線性(xing)不可分情(qing)況）

5. 支(zhi)持向量機(ji)（低維(wei)到高維(wei)的(de)映(ying)射）

6. 支(zhi)持向(xiang)量機（核函數的定義）

7. 支持向量機（原問題(ti)和對偶問題(ti)）

8. 支(zhi)持向量機（轉化為對偶問(wen)題）

9. 支持向量機（算法流(liu)程）

10. 支持(chi)向(xiang)量機（兵王問題描述(shu)）

11. 支持向量(liang)機（兵王問題程序設計）

12. 支(zhi)持向量機（兵王問題MATLAB程序(xu)）

13. 支持向(xiang)量機（識別系統的性能度量）

14. 支持向(xiang)量(liang)機（多類情況）

第二章節討論區

第(di)三(san)章 人工神經網絡(luo)

1. 人工神經網絡（章(zhang)節總(zong)覽(lan)）

2. 人工神經網絡（感知(zhi)器(qi)算(suan)法）

3. 人(ren)工神(shen)經網絡（感(gan)知(zhi)器算法的意義）

4. 人(ren)工(gong)神經網絡（第一次寒冬）

5. 人(ren)工神(shen)經網(wang)絡（多(duo)層神(shen)經網(wang)絡）

6. 人工神經網絡（梯度下降算法(fa)）

7. 人工神經網絡（后向傳播(bo)算法 上）

8. 人(ren)工神經網絡（后向傳(chuan)播(bo)算法 下）

9. 人工神經網絡(luo)（后向傳播算法的應(ying)用）

10. 人工神經網絡(luo)（兵(bing)王問(wen)題(ti)MATLAB程序）

11. 人工神經網(wang)絡（參數(shu)設置(zhi)）

第三章節討論區

第四章 深度學習

13. 人臉識別介紹

12. 深度學習(xi)的(de)編程工具PYTORCH

章節簡介及資源匯總

2. 深(shen)度學習（自編碼(ma)器）

3. 深(shen)度學習（卷(juan)積神經網絡LENET）

4. 深度學習（卷積神經網絡ALEXNET）

5. 深度學習的編程(cheng)工具(ju)Tensorflow

6. 深(shen)度學(xue)習(xi)的編程(cheng)工具CAFFE

7. 深(shen)度學習(xi)（近(jin)年來流(liu)行的卷積神經網絡）

8. 目標檢測與(yu)分(fen)割上

9. 目標檢測與分割下

10. 時間序列的深度學(xue)習模型（RNN和LSTM）

11. 生成對抗網絡

第五章 強化學習

1. 強化學習（Q-Learning和epsilon-greedy算法）

2. 強化學習（深(shen)度強化學習）

3. 強化學習 (policy gradient 和 actor-critic算(suan)法）

4. 強(qiang)化(hua)學(xue)習 (AlphaGo 上）

5. 強化學習(xi) (AlphaGo 下）

第六(liu)章 傳統機器(qi)學習

4. ADABOOST

5. 人工智能(neng)中的(de)哲學

1. 主成分分析

2. K-均值聚類

3. 高斯混合模型