李宏毅机器学习笔记,李宏毅机器学习笔记——浅显易懂了解机器学习原理

1. 知乎：李宏毅机器学习课程笔记，涵盖了机器学习概论、回归、深度学习等内容。你能够经过以下链接检查具体内容：。

2. 博客园：李宏毅2022年学习笔记合集，更新到第六篇，包括Introduction、Tips for Training、CNN、注意力机制、Transformer和图神经网络等内容。你能够经过以下链接检查具体内容：。

3. CSDN：2021年李宏毅机器学习课程笔记，涵盖了深度学习、CNN、Transformer、GAN、BERT等多个主题。笔记翔实且结构明晰，适宜不同层次的学习者。你能够经过以下链接检查具体内容：。

4. GitHub：李宏毅机器学习笔记（LeeMLNotes），包括最全的收拾和在线阅览。这个资源由Datawhale收拾，涵盖了李宏毅教师课堂上讲的一切内容，并加入了一些相关的学习弥补材料和参考材料。你能够经过以下链接检查具体内容：。

期望这些资源能协助你更好地学习和了解李宏毅教授的机器学习课程内容。

李宏毅机器学习笔记——浅显易懂了解机器学习原理

一、机器学习概述

二、监督学习

监督学习是机器学习中最常见的一种类型。李宏毅教授在课程中具体介绍了线性回归、逻辑回归、支撑向量机（SVM）、决议计划树、随机森林、梯度提高树（GBDT）等常见算法。

三、无监督学习

无监督学习在处理大规模数据集时具有重要作用。李宏毅教授介绍了聚类算法（如K-means、层次聚类）、降维算法（如PCA、t-SNE）和相关规矩发掘等无监督学习技能。

四、强化学习

强化学习是机器学习的一个分支，它经过智能体与环境之间的交互来学习最优战略。李宏毅教授讲解了马尔可夫决议计划进程（MDP）、Q学习、深度Q网络（DQN）等强化学习算法。

五、深度学习

深度学习是机器学习的一个子范畴，它经过构建深层神经网络来模仿人脑的神经网络结构，然后完成杂乱的特征提取和模式识别。李宏毅教授介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期回忆网络（LSTM）等深度学习模型。

六、实践与优化

在机器学习实践中，怎么挑选适宜的算法、调整参数以及优化模型功能是至关重要的。李宏毅教授共享了模型挑选、参数调整、穿插验证等实践技巧，协助读者在实践使用中获得更好的作用。

经过学习李宏毅教授的机器学习课程，咱们能够了解到机器学习的原理、算法和使用。本文收拾的学习笔记旨在协助读者更好地把握机器学习常识，为往后的研讨和作业打下坚实的根底。