“第十四章 学习策略”版本间的差异

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* AI100问:什么是遗传算法[http://166.111.134.44:7777/caiyq/ai100/pdf/AI-100-25-%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95.pdf]
 
* AI100问:什么是遗传算法[http://166.111.134.44:7777/caiyq/ai100/pdf/AI-100-25-%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95.pdf]
  
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* 百度百科:符号主义[https://baike.baidu.com/item/%E7%AC%A6%E5%8F%B7%E4%B8%BB%E4%B9%89/10570834]
  
 
==演示链接==
 
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==高级读者==
 
==高级读者==
 
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* Bayes demo[https://www.cs.cmu.edu/~15281-s20/demos/bayesNetDemo/]
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* Cranmer et al., Discovering Symbolic Models from Deep Learning with Inductive Biases [https://arxiv.org/abs/2006.11287]
 
* 王东,机器学习导论,2021,清华大学出版社 [http://mlbook.cslt.org]
 
* 王东,机器学习导论,2021,清华大学出版社 [http://mlbook.cslt.org]
 
* Pedro Domingos' Master Algorithm: How machine learning is reshaping how we live". Slate.com. Retrieved September 26, 2015 [https://www.amazon.com/s?k=9780465065707]
 
* Pedro Domingos' Master Algorithm: How machine learning is reshaping how we live". Slate.com. Retrieved September 26, 2015 [https://www.amazon.com/s?k=9780465065707]
* Bayes demo[https://www.cs.cmu.edu/~15281-s20/demos/bayesNetDemo/]
 

2022年8月4日 (四) 06:21的版本

教学资料

  • 教学参考
  • 课件
  • 小清爱提问:机器学习有哪些基本方法?[1]
  • 小清爱提问:什么是遗传算法?[2]

扩展阅读

  • AI100问:机器学习有哪些基本方法[3]
  • AI100问:什么是贝叶斯网络 [4]
  • AI100问:什么是人工神经网络[5]
  • AI100问:什么是遗传算法[6]
  • 百度百科:符号主义[7]

演示链接

  • 贝叶斯网络演示 [8]
  • 遗传算法演示 [9][10]


开发者资源

  • Python package for rule induction: Rule kit [11] imodels[12]
  • Python package for neural nets: PyTorch [13] TensorFlow[14] NeuralLab[15]
  • Python package for Bayes network: bnlearn[16]pgmpy[17]pomegranate [18]
  • Python package for evolutionary learning: PyGAD[19] geneticalgorithm2 [20] GeneAI[21]


高级读者

  • Bayes demo[22]
  • Cranmer et al., Discovering Symbolic Models from Deep Learning with Inductive Biases [23]
  • 王东,机器学习导论,2021,清华大学出版社 [24]
  • Pedro Domingos' Master Algorithm: How machine learning is reshaping how we live". Slate.com. Retrieved September 26, 2015 [25]