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机器学习 Machine Learning (基本术语 (数据集data set, 示例instance 样本sample,…
机器学习
Machine Learning
定义：研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能
计算机的“经验”以“数据”形式存在
“学习算法”（Learning Algorithm)：从“数据”中产生“模型”(model)的算法
基本术语
数据集data set
示例instance
样本sample
属性attribute
特征feature
属性值attribute value
属性空间attribute space
样本空间sample space
输入控件
特征向量feature vector
维数dimensionality
学习learning
训练training
神经网络
Neural Network
深度学习
Deep Learning
训练神经网络
监督学习
将输入[x1,x2,……]映射到输出y
目前为止，神经网络的经济价值都来自于监督学习
结构化数据
非结构化数据
规模驱动深度学习进程
神经网络规模越大，标记数据越多，表现越好
Labeled Data
标记数据
（m）
（x,y）
如何创建深度神经网络
如何通过数据训练
优化神经网络
Hyperparameter tuning
Regularization
diagnose price and variants
高级优化算法
momtentum armrest prop
ad authorization algorithm
如何创建神经网络
架构机器学习项目
train/dev/test
holdout cross-validation set
test set
end to end deep learning
什么时候该用
什么时候不用
convolutional neural network
卷积神经网络
CNN
应用于图像
sequence model
如何应用于自然语言处理及其他问题
RNN
recurrent neural networks
LSTM
long short term memory