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龙星计划机器学习视频教程

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龙星计划的机器学习课程,具体的课程资料参考见附录。本课程选讲了写ML中的基本模型,同时还介绍了最近几年比较热门,比较新的算法,另外也将ML理论和实际问题结合了起来,比如将其应用在视觉上,web上的等。总之,虽然课程内容讲得不是特别细(毕竟只有那么几节课),但是内容还算比较新和比较全的。学完这些课后,收获还算不少的,至少了解到了自己哪方面的知识比较弱,下面是课程中做的一些简单笔记。

 

第1课  绪论课

机器学习中3个比不可少的元素,数据,模型和算法。现在数据来源比较广泛,每天都可以产生T级以上的数据。模型的话就是机器学习课程中需要研究的各种模型,算法就是怎样通过数据和模型来学习出模型中的参数。但是余老师在课堂上提出一个观点就是这3个元素都不重要,最重要的是需求,一旦有了需求,就会采用各种方法取求解问题了。另外机器学习的主要应用场合包括计算机视觉,语音识别,自然语音处理,搜索,推荐系统,无人驾驶,问答系统等。

 

第2课 线性模型

线性回归模型需要解决下面3个问题:

1. 怎样从训练数据估计线性模型的参数?即截距和斜率。

2. 学习到的线性模型性能怎样?我们是否可以找到更好的模型?

3. 模型中2个参数的重要性怎么估计?

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