机器学习 课件全套 胡晓 第1--11章 基础知识、 表征学习--- 强化学习.pptx

第1章基础知识;1.1什么是机器学习;1.1什么是机器学习;PowerPoint演示文稿;1.2机器学习分类;1.3模型评估;2.准确率和错误率;3.精确率、召回率和值(F-M;3.精确率、召回率和值(F-M;PowerPoint演示文稿;4.均方差和峰值信噪比;5.结构相似性(structu;1.4优化;1.损失函数;PowerPoint演示文稿;2.目标函数;3.最小二乘法;4.梯度下降法;4.梯度下降法;PowerPoint演示文稿;5.梯度修正;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;5.学习率调整;5.学习率调整;5.学习率调整;PowerPoint演示文稿;第2章表征学习;2.1表征学习的目的;2.2数据预处理;2.3主成分分析(Princ;2.3主成分分析(Princ;2.3主成分分析(Princ;2.3主成分分析(Princ;2.4线性鉴别分析(Line;2.4.2类可判别测度;2.5多维缩放(Multi-;2.6流形学习(Manifo;2.6流形学习(Manifo;2.6流形学习(Manifo;2.6流形学习(Manifo;2.6流形学习(Manifo;2.6流形学习(Manifo;2.7随机近邻嵌入(Stoc;2.8稀疏表征;2.8稀疏表征(Spars;2.8稀疏表征;2.8稀疏表征;2.8稀疏表征;2.8稀疏表征;PowerPoint演示文稿;第3章贝叶斯分类器;目录;3.1基本概念;3.1基本概念;3.1基本概念;3.2贝叶斯决策准则;3.2贝叶斯决策准则;3.3高斯混合模型;3.4未知概率密度函数估计;3.4未知概率密度函数估计;3.4未知概率密度函数估计;3.5朴素贝叶斯;3.6拉普拉斯平滑;PowerPoint演示文稿;第4章最近邻分类器;4.1最近邻规则;4.2加权最近邻分类器;4.2加权最近邻分类器;4.3加速策略;4.3加速策略;4.3加速策略;PowerPoint演示文稿;第5章线性模型;目录;5.1二类线性模型;5.1二类线性模型;5.1线性回归;5.1线性回归;5.4支持向量机;5.4支持向量机;5.4支持向量机;5.5多类线性模型;5.6类不平衡问题;PowerPoint演示文稿;第6章非线性模型;目录;6.1分段线性判别;6.2二次判别分析;6.2二次判别分析;6.3核方法;6.3核方法;6.3核方法;6.3核方法;6.3核方法;6.3核方法;6.3核方法;6.3核方法;PowerPoint演示文稿;第7章集成学习;目录;7.1集成学习理论依据;7.2集成学习机制;7.3决策树;7.3决策树;7.3决策树;7.3决策树;7.3决策树;7.3决策树;7.3决策树;7.4随机森林;7.5自适应助推;7.5自适应助推;PowerPoint演示文稿;第8章聚类;8.1聚类基本理论;8.1聚类基本理论;8.1聚类基本理论;8.1聚类基本理论;8.1聚类基本理论;8.1聚类基本理论;8.1聚类基本理论;8.2K均值聚类;8.3层次聚类;8.4密度聚类;8.4密度聚类;8.4密度聚类;PowerPoint演示文稿;第9章概率图模型;目录;9.1联合概率;9.2概率有向图;9.2概率有向图;9.2概率有向图;9.2概率有向图;9.2概率有向图;9.2概率有向图;9.2概率有向图;9.2概率有向图;9.2概率有向图;9.2概率有向图;9.2概率有向图;9.2概率有向图;9.2概率有向图;9.2概率有向图;9.3概率无向图;9.3概率无向图;9.3概率无向图;9.3概率无向图;9.3概率无向图;9.3概率无向图;9.3概率无向图;9.4因子图与和积算法;9.4因子图与和积算法;9.4因子图与和积算法;9.4因子图与和积算法;9.4因子图与和积算法;9.4因子图与和积算法;PowerPoint演示文稿;第10章人工神经网络;10.1神经元及基本模型;10.1神经元及基本模型;10.2激活函数;10.2激活函数;10.2激活函数;10.3感知机;10.4前馈神经网络;10.4前馈神经网络;10.4前馈神经网络;10.4前馈神经网络;10.4前馈神经网络;10.5卷积神经网络;10.5卷积神经网络;10.5卷积神经网络;10.5卷积神经网络;10.5卷积神经网络;10.6简单卷积神经网络;10.6