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一文总结学习机器学习的12张思维导图 开学第一课人工智能思维导图

一文总结学习机器学习的12张思维导图

【磐创AI导读】本文以思维导图的方式,为大家介绍了机器学习的主要知识内容,涵盖了包含机器学习算法、特征工程、机器学习实战项目、深度学习等知识。本文的主要知识内容源于七月在线的《机器学习第九期》课程,另感谢学员海阔天空同学的学习笔记。想了解更多关于该机器学习课程的信息,请点击文末阅读原文,了解获取100G机器学习干货资源。公众号后台回复关键字“0621”获取已经打包好的全部导图文件。

1.思维导图总览

本知识导图涵盖了机器学习的主要核心知识,具体包括:基本模型(回归、决策树与随机森林、SVM、最大熵与EM算法)、特征工程、工业实战(Skearn与机器学习实战、高级工具库xgboost/lightGBM与建模实战、推荐系统原理及应用、聚类算法)、深入机器学习(贝叶斯网络、隐马可夫链HMM、主题模型)、迈入深度学习(深度学习模型与应用、循环神经网络与应用、卷积神经网络与计算机视觉)等。(公众号中回复关键字“0621”获取为大家打包好的全部清晰导图文件)

2.特征工程

特征工程其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。本特征工程思维导图涵盖的知识点包括:特征工程的意义、数据的采集、数据的处理(数据的清洗和采样)、数值型、类别型、时间型、文本型、统计型、组合型特征的处理、特征的选择和降维。

3.多算法组合与模型最优

多算法组合和模型调优也是特征工程重要的一部分。本多算法组合与模型调优思维导图包含:模型选择(模型选择的准备工作、模型参数和超参数的选择)、模型效果的优化(模型状态分析、线性模型的权重分析、Bad-case分析、模型融合)。

4.多算法组合与模型最优Skearn与机器学习实战 

我们知道sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库,它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。本导图从skearn的基本概念出发再到完整的实战项目,为大家介绍了当面对实际机器学习项目时,如何分析项目、划定问题,如何对数据集分类、进行数据分析、数据处理,最后如何去选择模型、进行模型的评估和优化。

5.高级工具库xgboostLightGBM与建模实战 

XGBoost 是boosting算法的其中之一,是处理标准表格类数据的主要模型,在目前的许多Kaggle比赛中占据主导地位。而LightGBM则是针对XGboost训练耗时很长,内存占用比较大的缺点,通过使用基于分布式学习算法的决策树,比xgboost训练更快、内存占用更低,还支持并行学习。本思维导图为大家详细的介绍了xgboost和LightGBM的特点、参数、用法、实战等内容。

6.推荐系统原理与应用

推荐系统是一个相当火热的研究方向,在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。本导图为大家详细介绍了推荐系统的概述与评估、经典的推荐系统案例:Netflix、推荐算法精讲(基于内容推荐、协同过滤推荐、隐语义模型、用户行为序列与Word2vector),最后是一些关于推荐系统的细节知识。

7.聚类算法

聚类算法是把距离作为特征,通过自下而上的迭代方式(距离对比),快速地把一群样本分成几个类别的过程。本导图为大家介绍了K-means、层次聚类、GMM三种聚类算法。

8.贝叶斯网络

贝叶斯网络是一种信念网,基于有向无环图来刻画属性之间的依赖关系的一种网络结构,并使用条件概率表(CPT)来描述联合概率分布。本导图从网络的概念讲起,为大家介绍了贝叶斯网络的优点、例子(朴素贝叶斯和隐马尔科夫模型),最后又为大家补充了有关条件独立和有向分割的知识点。

9.隐马可夫链(HMM)

马尔可夫链是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程,而隐马可夫模型是一种统计模型,用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程,并在自然语言处理和语音识别中都有着极其广泛的应用。具体内容如下所示:

10.主题模型LDA

主题模型是一种无监督的贝叶斯模型,常用来做文本分类,在机器学习领域占有重要的地位。本导图介绍了LDA的概念、从三个方面帮大家深入理解了LDA,最后是一个有趣的实战:一眼帮助看穿希拉里的邮件。具体内容如下:

11.深度学习初步

主要包括:深度学习的应用(图像方面和NLP方面)、深度学习基础知识(线性分类器、通用学习框架)以及神经网络的基础知识。具体的思维导图如下所示:

12.卷积神经网络与计算机视觉

本导图详细的讲解了CNN层级结构(数据输入层、卷积计算层、激励层、池化层、全连接层)、训练算法、如何防止过拟合、训练调优和模型评价,最后为大家介绍了七种典型的模型结构:

Lenet  ALexnet  ZFNet  GoogleLeNet  VGG  ResNet和DenseNet。

【写在最后】本文内容源自七月在线《机器学习第九期》整理所得,通过12张思维导图为大家详细介绍了机器学习的主要内容(公众号后台回复关键字”0621“获取打包好的12张思维导图)。更详细的内容介绍与课程相关“机器学习课件”,已给大家打包好,具体获取方式点击了解:AI算法工程师学习路线总结机器学习篇|粉丝福利。另外,还给大家争取了些福利,免单券与价值3299的VIP会员等等。具体获得方式亦可点击上方链接了解。

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开学第一课,激扬青年志

“成大事者必先立大志……”2月28日,一堂别开生面的“开学第一课”在线上线下同步“开讲”。中华女子学院(全国妇联干部培训学院)党委书记李明舜以《立志成为堪当民族复兴大任的时代新人》为题,为近3000名学生上了一堂生动而深刻的思政课。 

中华女子学院“开学第一课”现场

本次春季“开学第一课”是全面宣传贯彻党的二十大精神,加强对广大学生的思想政治引领,落实立德树人根本任务的重要举措。李明舜向记者介绍,今年的“开学第一课”结合当下疫情形势变化,为学生们精心准备、量身打造,希望借此激励学生立志成为堪当民族复兴大任的时代新人。

李明舜在“开学第一课”中鼓励广大学生要立大志、明大德,成大才、担大任。他提出要克服疫情带来的消极心理,反对躺平心态,摒弃啃老做法,拒绝无所事事的空耗,做到在平凡岗位上奋斗奉献,在急难险重任务中冲锋在前,在基层一线经受磨砺,在创新创业中走在前列,在社会文明建设中引风气之先,在实现民族复兴的伟大实践中放飞青春梦想、展现青春担当。

这不仅是一堂振奋精神、激扬斗志的“开学第一课”,更是一堂沟通心灵、启智润心的沉浸式“大思政课”。文化传播与艺术学院大三学生沈钰冰在课后深感振奋,她说:“作为新时代的大学生,要更加积极健康地走进新学期,新生活,怀抱梦想,脚踏实地。”

近年来,中华女子学院不断丰富思政实践活动,立足女院特色优势,通过鼓励学生积极参加冬奥会志愿服务等各项重大会议或活动,激发广大学生的爱国情怀与实践报国之志。管理学院辅导员孙可介绍:“学院同时注重将思政教育与学业辅导、就业辅导相结合,引导同学们形成积极阳光的生活态度,引导毕业生形成正确的人生观、价值观和择业观,涵养家国情怀,扎根祖国深处,真正做到成大才、担大任。”

《2023开学第一课》 20230901

本期节目主要内容:本期《开学第一课》以“理想照亮未来”为主题,通过一个又一个真挚动人的故事,抒写了一幅可歌可泣的百年画卷:从坚持真理、坚守理想的李大钊、毛泽东、陈望道,到不怕牺牲、英勇斗争的革命烈士方志敏、蓝蒂裕;从立志用知识建设祖国的核动力专家彭士禄,到三代传承为国守边的拉齐尼一家;从践行初心的闽宁第一批移民谢兴昌,到用教育改变大山女孩命运的“七一勋章”获得者张桂梅校长,以及奋力拼搏、为国争光的航天员、飞行员、奥运健儿等新时代奋进者群像,无不用榜样的力量激励着广大青少年坚定理想、发愤图强。(《2021开学第一课》20210901)

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