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📂 笔记目录
标签: machine-learning
此标签下有66条笔记。
2026年7月24日
线性分类器
machine-learning
moc
ml-ch2
2026年7月24日
支持向量机
machine-learning
moc
ml-ch3
2026年7月24日
聚类算法
machine-learning
moc
ml-ch4
2026年7月24日
经典神经网络
machine-learning
moc
ml-ch5
2026年7月24日
自监督学习
machine-learning
moc
ml-ch6
2026年7月24日
注意力机制与Transformer
machine-learning
moc
ml-ch7
2026年7月24日
迁移学习
machine-learning
moc
ml-ch8
2026年7月24日
强化学习
machine-learning
moc
ml-ch9
2026年7月24日
生成模型
machine-learning
moc
ml-ch10
2026年7月24日
大语言模型关键技术
machine-learning
moc
ml-ch11
2026年7月24日
回归
machine-learning
moc
ml-ch1
2026年7月20日
1.1 线性回归
ml-ch1
machine-learning
回归
线性回归
梯度下降
2026年7月20日
1.2 逻辑回归
ml-ch1
machine-learning
回归
逻辑回归
交叉熵损失
2026年7月20日
1.3 Softmax回归
ml-ch1
machine-learning
回归
softmax
多分类
2026年7月20日
1.4 正则化
ml-ch1
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回归
正则化
过拟合
稀疏解
2026年7月20日
2.1 线性判别函数
ml-ch2
machine-learning
线性分类器
判别函数
2026年7月20日
2.2 最小距离准则
ml-ch2
machine-learning
线性分类器
最小距离
2026年7月20日
2.3 最小平方误差准则
ml-ch2
machine-learning
线性分类器
最小平方误差
2026年7月20日
2.4 感知器函数准则
ml-ch2
machine-learning
线性分类器
感知器
2026年7月20日
2.5 二分类解决多分类
ml-ch2
machine-learning
线性分类器
多分类
二分类
2026年7月20日
3.1 线性可分支持向量机
ml-ch3
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SVM
硬间隔
2026年7月20日
3.2 线性支持向量机
ml-ch3
machine-learning
SVM
软间隔
松弛变量
2026年7月20日
3.3 非线性支持向量机
ml-ch3
machine-learning
SVM
核函数
核技巧
2026年7月20日
4.1 数据标准化
ml-ch4
machine-learning
聚类
标准化
2026年7月20日
4.2 K-均值聚类
ml-ch4
machine-learning
聚类
K-means
无监督学习
2026年7月20日
4.3 层次聚类
ml-ch4
machine-learning
聚类
层次聚类
2026年7月20日
4.4 聚类评估
ml-ch4
machine-learning
聚类
评估
2026年7月20日
5.1 卷积神经网络
ml-ch5
machine-learning
CNN
卷积层
池化层
2026年7月20日
5.2 循环神经网络
ml-ch5
machine-learning
RNN
序列
2026年7月20日
5.3 LSTM
ml-ch5
machine-learning
LSTM
遗忘门
输入门
输出门
2026年7月20日
5.4 GRU
ml-ch5
machine-learning
GRU
门控循环单元
循环神经网络
2026年7月20日
5.5 深度自编码器
ml-ch5
machine-learning
自编码器
编码
解码
2026年7月20日
6.1 自监督学习概述
ml-ch6
machine-learning
自监督学习
预训练
2026年7月20日
6.2 BERT
ml-ch6
machine-learning
BERT
掩码语言模型
预训练
2026年7月20日
6.3 GPT
ml-ch6
machine-learning
GPT
自回归
生成式
2026年7月20日
6.4 微调与语境学习
ml-ch6
machine-learning
微调
语境学习
prompt
2026年7月20日
7.1 序列到序列模型
ml-ch7
machine-learning
Seq2Seq
编码器
解码器
2026年7月20日
7.2 自注意力模型
ml-ch7
machine-learning
注意力
自注意力
QKV
2026年7月20日
7.3 多头注意力模型
ml-ch7
machine-learning
注意力
多头注意力
2026年7月20日
7.4 Transformer架构
ml-ch7
machine-learning
Transformer
编码器-解码器
注意力机制
2026年7月20日
7.5 Transformer编码器
ml-ch7
machine-learning
Transformer
编码器
位置编码
2026年7月20日
7.6 Transformer解码器
ml-ch7
machine-learning
Transformer
解码器
掩码
2026年7月20日
8.1 迁移学习概述
ml-ch8
machine-learning
迁移学习
领域
任务
2026年7月20日
8.2 微调
ml-ch8
machine-learning
迁移学习
微调
2026年7月20日
8.3 多任务学习
ml-ch8
machine-learning
迁移学习
多任务学习
共享表示
2026年7月20日
8.4 自我学习
ml-ch8
machine-learning
迁移学习
自我学习
2026年7月20日
8.5 零样本学习
ml-ch8
machine-learning
迁移学习
零样本
2026年7月20日
8.6 领域对抗训练
ml-ch8
machine-learning
迁移学习
领域对抗
2026年7月20日
8.7 领域泛化
ml-ch8
machine-learning
迁移学习
领域泛化
2026年7月20日
9.1 强化学习基础
ml-ch9
machine-learning
强化学习
智能体
奖励
2026年7月20日
9.2 基于价值的学习
ml-ch9
machine-learning
强化学习
Q学习
DQN
2026年7月20日
9.3 基于策略的学习
ml-ch9
machine-learning
强化学习
策略梯度
2026年7月20日
9.4 Actor-Critic方法
ml-ch9
machine-learning
强化学习
Actor-Critic
策略梯度
2026年7月20日
10.1 变分自编码器
ml-ch10
machine-learning
生成模型
VAE
变分推断
2026年7月20日
10.2 生成对抗网络
ml-ch10
machine-learning
GAN
生成器
判别器
2026年7月20日
10.3 扩散模型
ml-ch10
machine-learning
生成模型
扩散模型
去噪
2026年7月20日
11.1 大语言模型概述
ml-ch11
machine-learning
LLM
大语言模型
规模
2026年7月20日
11.2 关键技术概览
ml-ch11
machine-learning
LLM
架构
训练
2026年7月20日
11.3 后训练范式
ml-ch11
machine-learning
大语言模型
后训练
对齐
RLHF
2026年7月20日
11.4 基于人类反馈的强化学习
ml-ch11
machine-learning
RLHF
人类反馈
奖励模型
PPO
2026年7月20日
11.5 近端策略优化算法
ml-ch11
machine-learning
PPO
策略优化
裁剪
2026年7月20日
11.6 组相对策略优化算法
ml-ch11
machine-learning
GRPO
组策略
相对优化
2026年7月20日
11.7 大模型安全合规
ml-ch11
machine-learning
AI安全
合规
著作权
2026年7月20日
11.8 ChatGPT大模型
ml-ch11
machine-learning
ChatGPT
大语言模型
GPT
InstructGPT
2026年7月20日
11.9 DeepSeek
ml-ch11
machine-learning
DeepSeek
MoE
推理
2026年7月20日
Machine Learning
machine-learning
map-of-content
root