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浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记

浙大胡老师的-研究生机器学习课程课堂笔记


文章目录

  • ​​SVM(支持向量积)​​
  • ​​支持向量积的理论推导​​
  • ​​二次规划问题​​
  • ​​优化理论(原问题和对偶问题)​​
  • ​​将支持向量原问题转换为对偶问题​​
  • ​​SVM算法流程​​
  • ​​混淆矩阵​​
  • ​​SVM处理多类问题​​
  • ​​神经网络-感知器算法​​
  • ​​多层神经网络​​
  • ​​后向传播算法​​
  • ​​人工神经网络-参数设置​​
  • ​​参数更新策略​​

SVM(支持向量积)

支持向量积的理论推导

浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_机器学习

二次规划问题

浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_ai_02
浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_深度学习_03

优化理论(原问题和对偶问题)

浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_机器学习_04

将支持向量原问题转换为对偶问题

浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_ai_05
浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_svm_06

SVM算法流程

浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_神经网络_07

混淆矩阵

浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_svm_08

SVM处理多类问题

浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_深度学习_09

神经网络-感知器算法

浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_神经网络_10

多层神经网络

浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_深度学习_11
浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_深度学习_12

后向传播算法

浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_机器学习_13
浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_神经网络_14
浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_svm_15

人工神经网络-参数设置

浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_神经网络_16
浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_机器学习_17
浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_ai_18

参数更新策略

浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记_神经网络_19


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