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BigModel大模型
TAI
机器学习
神经网络
深度学习
约 25 字
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目录
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第 10 章 K-Means（K-均值）聚类算法
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第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析
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第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集
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第13章 利用 PCA 来简化数据
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第14章 利用SVD简化数据
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第15章 大数据与MapReduce
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第16章 推荐系统
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第1章 机器学习基础
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第2章 k-近邻算法
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第3章 决策树
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第4章 基于概率论的分类方法: 朴素贝叶斯
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第5章 Logistic回归
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第6章 支持向量机
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第7章 集成方法 ensemble method
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第8章 预测数值型数据: 回归
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第9章 树回归
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SVM
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莫烦 PyTorch 系列教程
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1.1 – Why PyTorch?
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1.2 – 安装 PyTorch
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2.1 – Torch vs Numpy
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2.2 – 变量 (Variable)
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2.3 – 激励函数 (Activation)
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3.1 – 关系拟合 (回归 Regression)
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3.2 – 区分类型 (分类 Classification)
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3.3 – 快速搭建回归神经网络
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3.4 – 保存和恢复模型
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3.5 – 数据读取 (Data Loader)
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3.6 – 优化器 (Optimizer)
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4.1 – CNN 卷积神经网络
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4.2 – RNN 循环神经网络 (分类 Classification)
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4.3 – RNN 循环神经网络 (回归 Regression)
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4.4 – AutoEncoder (自编码/非监督学习)
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4.5 – DQN 强化学习 (Reinforcement Learning)
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4.6 – GAN (Generative Adversarial Nets 生成对抗网络)
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5.1 – 为什么 Torch 是动态的
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5.2 – GPU 加速运算
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5.3 – Dropout 防止过拟合
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5.4 – Batch Normalization 批标准化
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高级神经网络结构
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高阶内容
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建造第一个神经网络
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PyTorch 简介
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PyTorch 神经网络基础
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Misc
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反向传递
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基础知识
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线性回归和逻辑回归的 MLE 视角
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AI常用函数说明
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CNN原理
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LSTM原理
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RNN原理
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MIT 18.06 线性代数笔记
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第八讲：求解$Ax=b$：可解性和解的结构
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第二讲：矩阵消元
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第二十八讲：正定矩阵和最小值
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第二十二讲：对角化和$A$的幂
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第二十讲：克拉默法则、逆矩阵、体积
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第二十九讲：相似矩阵和若尔当形
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第二十六讲：对称矩阵及正定性
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第二十七讲：复数矩阵和快速傅里叶变换
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第二十三讲：微分方程和$e^{At}$
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第二十四讲：马尔科夫矩阵、傅里叶级数
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第二十五讲：复习二
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第二十一讲：特征值和特征向量
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第九讲：线性相关性、基、维数
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第六讲：列空间和零空间
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第七讲：求解$Ax=0$，主变量，特解
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第三讲：乘法和逆矩阵
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第三十二讲：基变换和图像压缩
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第三十讲：奇异值分解
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第三十三讲：单元检测3复习
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第三十四讲：左右逆和伪逆
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第三十五讲：期末复习
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第三十一讲：线性变换及对应矩阵
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第十八讲：行列式及其性质
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第十二讲：图和网络
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第十讲 四个基本子空间
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第十九讲：行列式公式和代数余子式
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第十六讲：投影矩阵和最小二乘
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第十七讲：正交矩阵和Gram-Schmidt正交化法
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第十三讲：复习一
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第十四讲：正交向量与子空间
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第十五讲：子空间投影
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第十一讲：矩阵空间、秩1矩阵和小世界图
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第四讲：$A$ 的 $LU$ 分解
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第五讲：转换、置换、向量空间R
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第一讲：方程组的几何解释
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Python 自然语言处理 第二版
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1 语言处理与 Python
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10 分析句子的意思
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11 语言学数据管理
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2 获得文本语料和词汇资源
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3 处理原始文本
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4 编写结构化程序
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5 分类和标注词汇
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6 学习分类文本
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7 从文本提取信息
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8 分析句子结构
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9 构建基于特征的语法
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后记：语言的挑战
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前言
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索引
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TensorFlow 机器学习实用指南第二版
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八、使用自编码器和 GAN 做表征学习和生成式学习
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二、训练深度神经网络
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九、强化学习
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六、使用 RNN 和 CNN 处理序列
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七、使用 RNN 和注意力机制进行自然语言处理
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三、使用 TensorFlow 自定义模型并训练
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十、规模化训练和部署 TensorFlow 模型
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四、使用 TensorFlow 加载和预处理数据
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五、使用卷积神经网络实现深度计算机视觉
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一、使用 Keras 搭建人工神经网络
