研究生期间的深度学习、机器学习研习及论文复现等内容.zip

简介：
本资料包汇集了作者在研究生阶段对深度学习与机器学习领域的深入研究和探索成果，包括经典论文的复现实践和相关技术笔记。 机器学习（ML）是计算机系统为了有效地执行特定任务而使用的算法和统计模型的科学研究方法，它不依赖于明确指令，而是依靠模式识别与推理技术实现目标。作为人工智能的一个分支，机器学习通过利用样本数据构建数学模型——即所谓的“训练数据”，使系统能够在没有具体编程指引的情况下做出预测或决策。 这种类型的算法被广泛应用于各种领域中，例如电子邮件过滤和计算机视觉等场景，在这些情况下开发明确指令来执行任务是不切实际的。机器学习与计算统计学密切相关，后者侧重于使用计算机进行预测分析。此外，优化研究为该领域提供了方法、理论及应用实例。 数据挖掘也是其中一个重要的分支，它专注于探索性数据分析到无监督学习的研究方向。在各种商业问题的应用中，机器学习有时也被称作预测分析。