Machine Learning

Machine Learning

完整的机器学习指南:主题、算法和应用

应用信息


1.0
August 09, 2025
14
Everyone
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应用描述


Android应用分析和审查:Machine Learning,由StudyZoom开发。在教育类别中列出。当前版本为1.0,在 09/08/2025 上更新。根据用户在Google Play上的评论:Machine Learning。超过14的安装。 Machine Learning目前有1评论,平均评分为5.0星

这款一体化应用专为学生、专业人士和竞争性考试考生设计,助您轻松掌握机器学习。应用提供结构化、分章节的学习之旅,涵盖关键概念、算法和应用,所有学习内容均基于标准机器学习课程。

🚀 内容:

📘 单元 1:机器学习简介
• 什么是机器学习
• 适定学习问题
• 设计学习系统
• 机器学习的视角与问题

📘 单元 2:概念学习与从一般到具体的排序
• 概念学习作为搜索
• FIND-S 算法
• 版本空间
• 归纳偏差

📘 单元 3:决策树学习
• 决策树表示
• ID3 算法
• 熵与信息增益
• 过拟合与剪枝

📘 单元 4:人工神经网络
• 感知器算法
• 多层网络
• 反向传播
• 网络设计问题

📘 单元 5:评估假设
• 动机
• 估计假设准确率
• 置信区间
• 比较学习算法

📘 单元 6:贝叶斯学习
• 贝叶斯定理
• 最大似然和最大似然估计 (MAP)
• 朴素贝叶斯分类器
• 贝叶斯信念网络

📘 单元 7:计算学习理论
• 可能近似正确 (PAC) 学习
• 样本复杂度
• VC 维度
• 错误界限模型

📘 单元 8:基于实例的学习
• K 最近邻算法
• 基于案例的推理
• 局部加权回归
• 维数灾难

📘 单元 9:遗传算法
• 假设空间搜索
• 遗传算子
• 适应度函数
• 遗传算法的应用

📘 单元 10:规则集学习
• 顺序覆盖算法
• 规则后剪枝
• 一阶规则学习
• 使用 Prolog-EBG 进行学习

📘 单元 11:分析学习
•基于解释的学习 (EBL)
• 归纳分析学习
• 相关性信息
• 可操作性

📘 第 12 单元:融合归纳学习和分析学习
• 归纳逻辑编程 (ILP)
• FOIL 算法
• 融合解释和观察
• ILP 的应用

📘 第 13 单元:强化学习
• 学习任务
• Q 学习
• 时间差分方法
• 探索策略

🔍 主要特点:
• 结构化的教学大纲,按主题细分
• 包含教学大纲书籍、选择题和测验,助您全面学习
• 书签功能,方便导航和快速访问
• 支持水平和横向视图,提升易用性
• 非常适合学士、硕士和竞争性考试备考
• 轻量级设计,导航便捷

无论您是初学者还是希望提升机器学习能力知识,这款应用是您学业和职业成功的完美伴侣。

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