第十二章 机器学习基本流程

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教学资料

  • 教学参考
  • 课件
  • 小清爱提问:什么是爬山法?[1]
  • 小清爱提问:什么是模拟退火算法?[2]
  • 小清爱提问:什么是奥卡姆剃刀准则? [3]
  • 小清爱提问:为什么说数据是人工智能的粮食?[4]


扩展阅读

  • 维基百科:没有免费的午餐定理 [5]
  • 维基百科:梯度下降法[6][7]
  • 百度百科:梯度下降法[8][9]
  • 知乎:梯度下降法[10]
  • 知乎:小批量梯度下降法[11]
  • 知乎:动量梯度下降法[12][]
  • 维基百科:模拟退火算法 [13][14]
  • 百度百科:模拟退火算法[15][16]
  • 知乎:模拟退火详解 [17]
  • 维基百科:牛顿法 [18][19]
  • 维基百科:奥卡姆剃刀[20][21]
  • 百度百科:奥卡姆剃刀[22][23]
  • 维基百科:过拟合[24][25]
  • 维基百科:GPT-3 [26][27]
  • 机器之心:当谈论机器学习中的公平公正时,我们该谈论些什么?[28]
  • 机器之心:数据增强 [29]
  • 知乎:数据增强 [30][31]
  • 什么是模型预训练[32]
  • 迁移学习 [33]


视频展示

  • 奥卡姆剃刀 [34]
  • 为你读书 || 你必须了解的四个概念之二:奥卡姆剃刀原理 [35]


演示链接

  • 优化方法在线演示 [36]
  • 基于神经网络的二分类任务演示 [37]

开发者资源

高级读者

  • 王东,机器学习导论,第一章“绪论”,第十一章“优化方法”[38]
  • Wolpert, David (1996), "The Lack of A Priori Distinctions between Learning Algorithms", Neural Computation, pp. 1341–1390 [39]
  • Sebastian Ruder, An overview of gradient descend algorithms,2017 [40]
  • Kirkpatrick, S.; Gelatt Jr, C. D.; Vecchi, M. P. (1983). "Optimization by Simulated Annealing". Science. 220 (4598): 671–680. [41]
  • Brown et al., Language Models are Few-Shot Learners [42]