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机器学****的基础
神经元网络
深层神经元网络
延伸和应用
深层学****实现架构
未来和思考
第一页,共83页。
小学生解方程
a3+b=10
a8+b=30
a=?
b=?
第二页,共83页。
高中,大学---矩阵,矢量
第三页,共83页。
线性回归及分类机器学****背景
Y是一个N维向量
XT是一转置矩阵N*(p+1)
β是一个p+1的向量
线性回归:,给定X,和Y,计算β以最佳匹配X,Y的关系。
N>>p+1。
β即为线性回归模型的参数。
βk表明对应的维度,Xk的重要性
什么为最佳匹配?
第四页,共83页。
参数估计方法一:最小化误差平方和机器学****背景
第五页,共83页。
正则化L2(Ridge)Regularization
限制参数的大小,以避免过拟合
第六页,共83页。
正则化L1Regularization(Lasso)
限制参数的大小,以避免过拟合
Noclosedformforβ
第七页,共83页。
逻辑回归
j
G
第八页,共83页。
逻辑回归-参数训练
j
G
训练目标函数:最大似然对数概率
牛顿迭代:
第九页,共83页。
目录
机器学****的基础
神经元网络
深层神经元网络
延伸和应用
深层学****实现架构
未来和思考
第十页,共83页。