CS 229 - Học máy

Anh trai sinh đôi của tôi Afshine và tôi đã tạo ra bộ tài liệu tóm tắt Học máy có minh họa này, bao gồm nội dung của lớp CS 229 mà tôi đã làm trợ giảng (TA) vào mùa thu năm 2018 tại Stanford. Hy vọng rằng chúng sẽ hữu ích cho tất cả các sinh viên tương lai của khóa học này cũng như bất kỳ ai khác quan tâm đến Học máy.

Tài liệu tóm tắt

Học có giám sát
Học có giám sát
  • Hàm tổn thất, hạ gradient, xác suất hợp lý
  • Mô hình tuyến tính, máy vectơ hỗ trợ, học tạo sinh
  • Phương pháp cây và ensemble, k-NN, lý thuyết học tập
PDF Web
Học không giám sát
Học không giám sát
  • Kỳ vọng-Tối đa hóa, k-means, phân cụm phân cấp
  • Các chỉ số đánh giá phân cụm
  • Phân tích thành phần chính, phân tích thành phần độc lập
PDF Web
Học sâu
Học sâu
  • Kiến trúc, hàm kích hoạt, lan truyền ngược, dropout
  • Lớp convolutive, chuẩn hóa theo lô, các loại cổng
  • Quá trình quyết định Markov, phương trình Bellman, học Q
PDF Web
Mẹo và thủ thuật
Mẹo và thủ thuật
  • Ma trận nhầm lẫn, độ chính xác, độ chuẩn xác, độ triệu hồi, điểm F1, ROC
  • R bình phương, Mallow's CP, AIC, BIC
  • Kiểm chứng chéo, chuẩn hóa, đánh đổi thiên kiến/phương sai, phân tích lỗi
PDF Web

Ôn tập kiến thức

Xác suất và thống kê
Xác suất và thống kê
  • Các tiên đề xác suất, hoán vị, quy tắc Bayes, tính độc lập, xác suất có điều kiện
  • Biến ngẫu nhiên, kỳ vọng, phương sai
  • Định lý giới hạn trung tâm, ước lượng tham số
PDF Web
Đại số tuyến tính và giải tích
Đại số tuyến tính và giải tích
  • Các ma trận chính, phép nhân, chuyển vị, nghịch đảo, vết, định thức
  • Giá trị riêng, vectơ riêng, chuẩn, gradient, Hessian
  • Ma trận nửa xác định dương, định lý phổ, phân tách giá trị suy biến
PDF Web

Bạn có muốn xem bộ tài liệu tóm tắt này bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của mình không? Bạn có thể giúp chúng tôi dịch thuật trên GitHub!