“機(jī)器學(xué)習(xí)課件：統(tǒng)計建模與深度學(xué)習(xí)實踐”

機(jī)器學(xué)習(xí)課件：統(tǒng)計建模與深度學(xué)習(xí)實踐在這門機(jī)器學(xué)習(xí)課程中，您將深入學(xué)習(xí)統(tǒng)計建模和深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)領(lǐng)域中的應(yīng)用，并將有機(jī)會了解行業(yè)內(nèi)使用最廣泛的算法、工具和技術(shù)。學(xué)習(xí)目標(biāo)1掌握基本概念從線性回歸到深度學(xué)習(xí)，深入了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的基本概念和算法。2學(xué)習(xí)實踐技能從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型調(diào)參，學(xué)習(xí)使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具包和編程語言，掌握實踐技能。3探討應(yīng)用場景深入探討機(jī)器學(xué)習(xí)在不同應(yīng)用場景中的應(yīng)用，并通過案例分析掌握實戰(zhàn)技能。統(tǒng)計建?；A(chǔ)知識概率論了解概率論基礎(chǔ)知識和概率密度函數(shù)的定義，掌握概率與密度函數(shù)的轉(zhuǎn)換關(guān)系。統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)掌握最大似然估計、貝葉斯估計等基本統(tǒng)計學(xué)知識，理解參數(shù)估計的方法和概念。假設(shè)檢驗掌握假設(shè)檢驗的思想和方法，理解t檢驗、方差分析、卡方檢驗等基本方法。回歸分析了解線性回歸的基本概念、假設(shè)條件和模型參數(shù)估計方法。邏輯回歸模型與分類問題1邏輯回歸分類模型掌握邏輯回歸分類模型的基本概念和相關(guān)理論知識，了解KNN、SVM等分類算法。2特征選擇與正則化學(xué)習(xí)特征選擇和正則化技術(shù)，理解L1和L2正則化模型。3多分類問題了解多分類問題的解決方法，掌握softmax回歸模型。決策樹模型與集成學(xué)習(xí)方法決策樹模型了解決策樹模型的基本原理和優(yōu)、缺點，學(xué)習(xí)集成學(xué)習(xí)方法，比如Bagging、Boosting。隨機(jī)森林學(xué)習(xí)隨機(jī)森林模型的原理和實現(xiàn)，了解如何選擇最優(yōu)的隨機(jī)森林超參數(shù)。梯度提升樹學(xué)習(xí)梯度提升樹模型，包括XGBoost和LightGBM，了解如何選擇超參數(shù)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與概率圖模型貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型了解貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的基本概念和應(yīng)用，掌握從網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行概率推理的方法。節(jié)點消除算法學(xué)習(xí)基于節(jié)點消除算法進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的方法，并了解其高效性和實用性。概率圖模型了解概率圖模型的基本理論和應(yīng)用，包括隱馬爾可夫模型、條件隨機(jī)場等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識1感知機(jī)模型學(xué)習(xí)感知機(jī)模型的基本概念和優(yōu)缺點，掌握感知機(jī)的訓(xùn)練算法和模型參數(shù)選擇。2多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了解多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和組織結(jié)構(gòu)，包括反向傳遞算法、損失函數(shù)和參數(shù)優(yōu)化。3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和應(yīng)用領(lǐng)域，包括卷積層、池化層和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練技巧。前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與反向傳播算法前向傳播算法了解前向傳播算法的計算流程和數(shù)學(xué)原理，學(xué)習(xí)如何使用前向傳播算法計算模型輸出。反向傳播算法學(xué)習(xí)反向傳播算法的原理和應(yīng)用，包括通過鏈?zhǔn)椒▌t求解偏倒數(shù)和梯度下降法等。優(yōu)化算法掌握優(yōu)化算法的主要概念和方法，包括SGD、Adam等優(yōu)化算法。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識別應(yīng)用圖像分類了解如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)圖像分類，包括數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和評估。目標(biāo)檢測學(xué)習(xí)如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)目標(biāo)檢測，包括基于R-CNN、YOLO、SSD等模型的檢測方法。圖像分割掌握使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分割的方法，熟悉FCN、UNet等分割網(wǎng)絡(luò)模型。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與語言模型應(yīng)用1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和原理，學(xué)習(xí)LSTM和GRU網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用場景和參數(shù)優(yōu)化。2語言模型掌握語言模型的基本原理和應(yīng)用，熟悉常用的語言模型模型。比如BERT、GPT等。3機(jī)器翻譯學(xué)習(xí)機(jī)器翻譯技術(shù)的基本流程和常用模型，了解翻譯性能的評價方法。端到端學(xué)習(xí)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)1端到端學(xué)習(xí)了解端到端學(xué)習(xí)的基本概念和應(yīng)用，掌握使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行端到端學(xué)習(xí)的方法。2深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念和應(yīng)用，熟悉Q-learning、Policygradient等常用算法。3實戰(zhàn)案例分析綜合應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型調(diào)優(yōu)，較為完整地實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)任