面试刷题+算法强化训练营第三期

『课程目录』:  
02-前向传播】.
$ N- l8 x  U$ m3 v
03-损失函数选用.
! o( F1 E, }# D  Z0 t3 h
04-反向传播1
05-反向传播2
110
3 D4 i0 y6 z& I9 B/ B) ~
144
160
167
169
17
1
2.均匀采样、逆变换采样、拒绝采样
2.梯度下降简单的数学原理
! _# }( o+ r. c6 f4 N: K  B
208
" }. T; q5 t9 r6 b
215
230
: v+ c. i/ b0 E$ {* i; L* q
232
, T3 R; Y4 H+ v: W
241
; ~: o+ Q; N6 Z' B) a% [3 q
242
. W1 ~1 U* I- `/ o' V1 Q: Z
260
! a2 W2 X# {$ o$ X7 K4 M1 {
279
3. 随机梯度下降和小批量随机梯度下降
( {' X" I1 [6 `8 ]5 m
3.MCMC采样
7 z+ f" F4 |6 I
303
309
  Y8 d9 S* @" K1 o( j
343
347
378
  F2 J# W5 G+ n3 }
409
: z7 n7 x4 d1 m4 z
416
455
462
' w4 N) z+ ]% A3 X
5.常见的一些改进的优化算法
9 U% V5 j6 e. e$ V& q5 d
504
513
583
9 B- \4 V/ z7 y" o+ P
64
695
7 e8 A2 {+ n; S1 J/ G
69
  z3 o% s6 T, G* P9 r: O  F5 E
70
9 a1 t2 K& Z0 `
75
) ]# i3 b5 r9 W" l; @" q: m- K7 m5 Z
crf具体介绍
  I( T1 P8 A3 c; O  `4 P' V
crf的一些基础概念
  i. t2 P8 V" K$ @9 q3 a
GRU和LSTM
GRU&LSTM
# m, t; s' U* Z" |7 u
HMM
8 I1 W8 T; f) m. X& k/ P1 v
hmm的引出和问题的介绍
5 b9 `" a5 M$ }0 z
HMM预测问题之维特比算法
k-means
PCA和LDA
; p: \2 H$ K+ I; ?; C( }9 w
RNN
# c. R  B' w1 w, ?' Q0 U' N
【SVM】smo算法
【SVM】SVM最优化问题
【SVM】几个重要的概念
【SVM】核函数
【SVM】线性可分SVM
决策树
动量法
吉布斯采样
开营仪式——班主任部分
开营仪式——老师部分买课程$ k8 w, t5 e; p' y, |" s/ P9 d
深度学习中的优化问题
硬间隔SVM最优化问题的推导, E" F1 y: I/ r7 E
绪论
逻辑回归( v! D9 a3 h3 U2 @/ Y
采样4

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