“第十三章 学习方法”版本间的差异

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*小清爱提问：监督学习和无监督学习有什么不同？[]
 
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*小清爱提问：什么是强化学习？[]
 
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*小清爱提问：机器学习里有哪些回归模型[]
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*小清爱提问：机器学习里有哪些分类模型[https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0NjIzMzI2MQ==&mid=2247486850&idx=1&sn=313502e7f4533d70fc627240df7fc4db&chksm=c3080740f47f8e56dbb88a8f9bdbf4486843b3a6a5b4a6dd31061cbcbca1f5f0f97cfbee87b6&scene=178#rd]
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==扩展阅读==
 
==扩展阅读==
  
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* 维基百科：没有免费的午餐定理 [http://aigraph.cslt.org/courses/12/No_free_lunch_theorem.pdf]
 
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* 维基百科：梯度下降法[http://aigraph.cslt.org/courses/12/梯度下降法.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/12/Gradient_descent.pdf]
 
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* 百度百科：梯度下降法[https://baike.baidu.com/item/%E6%A2%AF%E5%BA%A6%E4%B8%8B%E9%99%8D/4864937][http://baike.baidu.com/l/FdY9mFXE]
 
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* 知乎：梯度下降法[https://zhuanlan.zhihu.com/p/36902908]
 
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* 知乎：小批量梯度下降法[https://zhuanlan.zhihu.com/p/72929546]
 
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* 知乎：动量梯度下降法[https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/d6ee5e5b-43ff-4c41-87ff-f34c234d0e32][]
 
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* 维基百科：模拟退火算法 [http://aigraph.cslt.org/courses/12/模拟退.pdf火][http://aigraph.cslt.org/courses/12/Simulated_annealing.pdf]
 
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* 百度百科：模拟退火算法[https://baike.baidu.com/item/%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E9%80%80%E7%81%AB%E7%AE%97%E6%B3%95/355508][http://baike.baidu.com/l/Smyp3NfN]
 
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* 知乎：模拟退火详解 [https://zhuanlan.zhihu.com/p/266874840]
 
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* 维基百科：牛顿法 [http://aigraph.cslt.org/courses/12/Newton's_method.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/12/牛顿法.pdf]
 
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* 维基百科：奥卡姆剃刀[http://aigraph.cslt.org/courses/12/奥卡姆剃刀.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/12/Occam's_razor.pdf]
 
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* 百度百科：奥卡姆剃刀[https://baike.baidu.com/item/%E5%A5%A5%E5%8D%A1%E5%A7%86%E5%89%83%E5%88%80%E5%8E%9F%E7%90%86/10900565][http://baike.baidu.com/l/HUkXrXzT]
 
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* 维基百科：过拟合[http://aigraph.cslt.org/courses/12/Overfitting.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/12/過適.pdf]
 
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* 维基百科：GPT-3 [http://aigraph.cslt.org/courses/12/GPT-3-zh.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/12GPT-3-zh.pdf/]
 
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* 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？[https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-06-03-11]
 
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* 机器之心：数据增强 [https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-12-04-10]
 
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* 知乎：数据增强 [https://zhuanlan.zhihu.com/p/38345420][https://zhuanlan.zhihu.com/p/41679153]
 
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* 什么是模型预训练[https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/pretrain_model/pretrain_model_description.html]
 
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* 迁移学习 [https://baike.baidu.com/item/%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0/22768151]
 
  
  
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* 优化方法在线演示 [https://www.benfrederickson.com/numerical-optimization/]
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* 优化方法在线演示(回归任务演示） [https://www.benfrederickson.com/numerical-optimization/]
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* 基于神经网络的二分类任务演示 [https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/classify2d.html]
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* 基于神经网络的二分类任务演示 （分类任务演示）  [https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/classify2d.html]
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==开发者资源==
 
==开发者资源==

2022年8月3日 (三) 09:26的版本

教学资料

  • 教学参考
  • 课件
  • 小清爱提问：监督学习和无监督学习有什么不同？[]
  • 小清爱提问：什么是强化学习？[]
  • 小清爱提问：什么是聚类？ [1]
  • 小清爱提问：什么是流形学习？[]
  • 小清爱提问：机器学习里有哪些回归模型[]
  • 小清爱提问：机器学习里有哪些分类模型[2]


扩展阅读

演示链接

  • 优化方法在线演示(回归任务演示） [3]
  • 基于神经网络的二分类任务演示 （分类任务演示） [4]

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”[5]
  • Wolpert, David (1996), "The Lack of A Priori Distinctions between Learning Algorithms", Neural Computation, pp. 1341–1390 [6]
  • Sebastian Ruder, An overview of gradient descend algorithms,2017 [7]
  • Kirkpatrick, S.; Gelatt Jr, C. D.; Vecchi, M. P. (1983). "Optimization by Simulated Annealing". Science. 220 (4598): 671–680. [8]
  • Brown et al., Language Models are Few-Shot Learners [9]
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