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章 分类算法:知人识物 1.1 分类 1.2 特征 1.3 标签 1.4 向量 1.5 向量之间的距离 1.6 分类几何意义 1.7 K近邻算法第2章 回归:如何分析趋势 2.1 回归问题 2.2 回归算法的模型和训练过程 . 百科应用:现代曹冲称象 2.4 百科应用:去噪 2.5 小结第3章 聚类:机器学习的蓝海 3.1 聚类问题 3.2 什么是隐藏属 3.3 概率依赖关系和概率图 3.4 K均值 3.5 层次聚类 3.6 混合模型 3.7 训练预测过程 3.8 物种聚类 3.9 图像聚类 3.10 小结第4章 神经网络:通用机器学习 4.1 感知机 4.2 激活函数 4.3 神经网络 4.4 输入层、隐藏层、输出层 4.5 神经网络模型训练与应用 4.6 梯度下降法第5章 深度学习:卷积神经网络 5.1 图像在计算机中的表示 5.2 图像不变 5.3 深度学习 5.4 人工智能、机器学习、深度学习之间的关系 5.5 CNN与RNN模型 5.6 卷积神经网络 5.7 池化 5.8 ImageNet 5.9 物体检测 5.10 人脸识别 5.11 自动驾驶汽车 5.12 GPU第6章 深度学习:循环神经网络 6.1 循环与记忆 6.2 记忆与向量 6.3 长短期记忆 6.4 未来的悖论与双向网络
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