分类问题
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邱锡鹏
目录
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1 机器学习概述
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1.1 机器学习概述
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1.2 机器学习定义
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1.3 曲线拟合-回归和模型选择
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1.4 总结
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2 线性回归
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2.1 线性回归
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2.2 多项式回归
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2.3 线性回归的概率视角
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2.4 模型选择与偏差-方差分解
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2.5 常用的定理
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2.6 总结
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3 最近邻与决策树
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3.1 最近邻与决策树概述
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3.2 分类问题
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3.3 K近邻
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3.4 基于规则的方法
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3.5 决策树
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3.6 总结
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4 线性分类
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4.1 线性分类概述
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4.2 线性分类的定义
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4.3 Fisher线性判别
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4.4 感知器
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4.5 概率模型
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4.6 Logistic回归
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4.7 Softmax回归
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4.8 总结
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5 核方法与支持向量机
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5.1 核方法与支持向量机概述
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5.2 分类模型的对偶表示
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5.3 核技巧
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5.4 支持向量机
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5.5 优化
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5.6 不可分数据
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5.7 总结
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6 无监督学习
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6.1 无监督学习概述
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6.2 聚类
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6.3 K均值方法
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6.4 层次聚类
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6.5 （无监督）特征学习
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6.6 主成分分析
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6.7 编码与稀疏编码
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6.8 自编码器
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6.9 自监督学习
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6.10 概率密度估计
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6.11 非参密度估计
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6.12 半监督学习
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6.13 总结
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7 前馈神经网络
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7.1 前馈神经网络概述
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7.2 神经元
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7.3 神经网络
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7.4 前馈神经网络
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7.5 反向传播算法
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7.6 计算图与自动微分
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7.7 优化问题
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7.8 神经网络与深度学习
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7.9 总结
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8 卷积神经网络
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8.1 卷积神经网络概述
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8.2 卷积
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8.3 卷积神经网络
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8.4 其它卷积种类
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8.5 典型的卷积网络
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8.6 卷积网络的应用
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8.7 应用到文本数据
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8.8 总结
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9 循环神经网络
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9.1 循环神经网络概述
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9.2 给神经网络增加记忆能力
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9.3 循环神经网络
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9.4 应用到机器学习
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9.5 参数学习与长程依赖问题
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9.6 如何解决长程依赖问题
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9.7 GRU与LSTM
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9.8 深层循环神经网络
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9.9 循环网络应用
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9.10 扩展到图结构
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9.11 总结
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10 注意力机制
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10.1 注意力机制概述
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10.2 注意力机制
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10.3 人工神经网络中的注意力机制
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10.4 注意力机制的应用
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10.5 自注意力模型
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10.6 Transformer
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10.7 总结
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11 网络优化与正则化
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11.1 网络优化与正则化概述
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11.2 神经网络优化的特点
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11.3 优化算法改进
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11.4 动态学习率
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11.5 梯度估计修正
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11.6 参数初始化
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11.7 数据预处理
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11.8 逐层规范化
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11.9 超参数优化
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11.10 网络正则化
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11.11 ℓ_1和ℓ_2正则化
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11.12 暂退法（Dropout）
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11.13 数据增强
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11.14 总结
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12 前沿报告（直播）
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13 期末辅导与答疑（直播）
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14 线下考试
