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李宏毅教授的2016年机器学习课程课件合集

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简介：
这是一份由李宏毅教授在2016年讲授的机器学习课程的完整课件集合，涵盖了广泛的理论与实践内容。 此文档是台湾李宏毅2016年机器学习课程整理后的全部课件。

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  • 李宏毅教授的2016年机器学习课程课件合集
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    这是一份由李宏毅教授在2016年讲授的机器学习课程的完整课件集合，涵盖了广泛的理论与实践内容。 此文档是台湾李宏毅2016年机器学习课程整理后的全部课件。
     
  • 李宏毅教授台大机器学习PPT
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    该资源为台湾大学李宏毅教授授课的机器学习课程PPT，内容详实丰富，涵盖理论与实践，适合深入学习和研究。 本资源是机器学习课程的讲义及PPT，由台大教授李宏毅授课。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
     
  • ML2021-Spring: 李宏毅(Hung-Yi Lee)的机器学习课程
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    ML2021-Spring是由李宏毅教授讲授的一门春季学期机器学习课程。该课程深入浅出地讲解了机器学习的核心概念和算法，适合有一定基础的学生及研究者学习参考。 国立台湾大学机器学习Machine Learning 2021 Spring （每周更新！每周更新！） 该存储库包含李宏毅（Hung-Yi Lee）指导的15项机器学习家庭作业的代码和幻灯片。 课程的所有信息可以在相关平台上找到，讲座视频也可以在相应平台获取。 15个作业内容如下： HW1：回归 HW2：分类 HW3：CNN HW4：自我关注 HW5：变压器 HW6：GAN HW7：BERT HW8：自动编码器 HW9：可解释的AI HW10：对抗性攻击 HW11：适应 HW12：强化学习 HW13：终身学习 HW14：压缩 HW15：元学习
     
  • 深度学习入门教程（一日掌握，源自李宏毅教授课件PPT）
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    本教程基于李宏毅教授课程资料，浓缩精华内容，旨在帮助初学者快速掌握深度学习核心概念与技术，一日之内奠定坚实基础。 深度学习是人工智能领域的一个关键分支，它模仿人脑的工作机制，并通过构建多层神经网络来提取数据的复杂特征进行学习。李宏毅教授是一位知名的计算机科学家，在台湾享有盛誉，他在深度学习领域的教学资源深受初学者喜爱。这份《Deep Learning Tutorial》是由李宏毅教授编写的深度学习教程课件，以PPT形式呈现，旨在帮助读者在一天内掌握深度学习的基本概念。 1. 深度学习基础： - 概念：深度学习是机器学习的一个分支，利用多层非线性变换进行特征提取和模型训练。 - 构成：包括输入层、隐藏层以及输出层。每一层级包含多个神经元，并通过调整权重和偏置来优化网络性能。 - 反向传播算法：计算损失函数的梯度并据此调整权重与偏置，以改进网络的表现。 2. 神经网络类型： - 单层感知器：最简单的二分类问题解决模型。 - 多层感知器（MLP）：具备多个隐藏层，可以处理更复杂的非线性关系。 - 卷积神经网络（CNN）：在图像识别和处理中表现出色，通过卷积操作提取特征。 - 循环神经网络（RNN）：适合处理序列数据，例如自然语言处理任务。 - 长短期记忆网络（LSTM）：解决了标准RNN中的梯度消失及爆炸问题。 3. 激活函数： - Sigmoid：在0到1之间平滑过渡的激活方式，但存在梯度消失的问题。 - Tanh：Sigmoid的改进版，在-1到1范围内运作。 - ReLU（Rectified Linear Unit）：一种广泛使用的非线性激活方式，简化了计算过程并避免了梯度消失现象。 - Leaky ReLU：解决了ReLU的部分神经元死亡问题。 - ELU（Exponential Linear Units）：尝试改进ReLU在负区间的性能。 4. 损失函数与优化器： - 常见损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵等。 - 用于更新权重的常用方法有梯度下降、随机梯度下降法（SGD）、动量法以及Adam算法等。 5. 数据预处理技术： - 归一化：使数据范围保持一致，从而加快学习过程。 - 批量标准化：提高网络训练稳定性和加速收敛速度。 - 数据增强：通过图像旋转、裁剪和翻转等方式增加样本多样性。 6. 训练与评估流程： - 利用训练集进行模型的学习，在验证集中调整参数，并使用测试集来最终评价模型性能。 - 过拟合指的是在训练数据上表现良好但在新数据上的效果不佳；欠拟合则表示对现有数据的适应性不足，未能充分捕捉其特征。 - 通过正则化和Dropout方法防止过拟合。 7. 应用场景： - 图像识别：如ImageNet竞赛中的应用场景； - 自然语言处理任务：包括机器翻译与情感分析等； - 推荐系统：根据用户行为预测偏好； - 强化学习：通过智能体与其环境的互动来寻找最优策略。 李宏毅教授的教学内容详细地讲解了上述概念，并辅以实例帮助理解。此外，该教程可能还会介绍如何利用Python和TensorFlow、PyTorch等框架实现深度学习模型及解决实际问题的方法。深入研究这份教程后，初学者能够快速建立起对深度学习领域的基本认知并具备初步的应用能力。
     
  • 李宏毅 机器学习 课程作业代码示例
    优质
    本资源提供李宏毅教授在机器学习课程中学生的作业代码实例，涵盖回归、分类、聚类等算法实践，适用于希望深入理解和应用机器学习技术的学习者。 李宏毅的机器学习课程作业代码 这段文字已经按照要求进行了简化处理，去除了重复内容和其他不必要的元素，使其更加简洁明了。如果需要进一步的信息或具体的代码示例，请提供更详细的需求或者直接查看相关公开资料获取具体的学习资源和文档。
     
  • 李宏毅2021年深度学习课程笔记.pdf
    优质
    本PDF文档包含了李宏毅教授2021年度深度学习课程的核心内容和详细笔记，适合深入研究机器学习与AI技术的学习者参考。 2021年春季李宏毅老师深度学习课程笔记涵盖了神经网络训练遇到问题的处理方法以及分类背后的数学原理。
     
  • 台湾大学李宏毅《机器学习》课程笔记.pdf
    优质
    这份PDF文档是台湾大学李宏毅教授《机器学习》课程的学习资料汇总，包含详细的课堂笔记和关键概念解析。它是学生深入理解机器学习理论与实践的宝贵资源。 本段落主要涵盖了监督学习、半监督学习、迁移学习、无监督学习以及结构化学习（属于监督学习范畴）和强化学习等内容。最重要的是文档中包含了书签功能。
     
  • 李宏毅的机器学习PPT
    优质
    这是一份由李宏毅教授编写的关于机器学习领域的教学演示文稿(PPT)，内容涵盖了机器学习的核心概念、算法和技术。 李宏毅的机器学习PPT材料非常受欢迎。
     
  • 李宏毅教授台大深度学习公开课一日速成(pdf)全集
    优质
    这是一套由台湾大学李宏毅教授主讲的深度学习课程资料，包括PDF版讲义和视频教程，适合快速掌握深度学习核心概念和技术。 台大李宏毅教授的深度学习公开课涵盖了全部课件，并提供PDF版和PPT版供下载。这些资料被公认为是入门深度学习的最佳学习资源之一。此外，还会上传李宏毅教授所有相关的视频资料。