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动手学:机器学习
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动手学:机器学习
吾辈亦有感ᵃⁱ
2025-06-11 17:25:53
课程名称
适应人群
动手学:机器学习
1、研发工程师:明确学习方向,用代码详解降低学习理论的门槛,快速成为合格的AI算法工程师 2、LLM 开发者:通过动手实践深入理解从RNN、Transformer到LLM的技术演进细节,突破"调包侠"的瓶颈 3、AI 在校生:打通理论到实践的任督二脉,将理论转化为可验证的代码实现,打破"理论懂代码难"的困境
《动手学:机器学习》会从零构建第一个AI模型(Hello,AI World!),帮助程序员快速掌握机器学习的本质。
《动手学
AI
》是专为程序员学习大语言模型技术而设计的实践性课程。
本系列课程基于"从零开始构建"的理念,通过一系列代码实战,帮助程序员快速入门大语言模型并深刻理解其技术原理,在AI相关的学习、面试、工作中建立巨大的相对优势。
课程设计上具有以下亮点:
「图解」复杂理论,一图胜千言
「代码」破解公式,清除绊脚石
...全文
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课程名称适应人群动手学:机器学习1、研发工程师:明确学习方向,用代码详解降低学习理论的门槛,快速成为合格的AI算法工程师 2、LLM 开发者:通过动手实践深入理解从RNN、Transformer到LLM的技术演进细节,突破"调包侠"的瓶颈 3、AI
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第一章:
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概论
本系列以《
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》书本为基础,结合老师上课提到的内容,提炼涵盖的基础概念,穿插有意思的练习题适合复习和入门使用。
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习】1.3. 各种
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问题
"回归"指的是通过建立输入变量(自变量)与输出结果(因变量)之间的数
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关系模型,来预测一个具体的数值结果。比如,给定一组用户的网页浏览记录,我们能否将具有相似行为的用户聚类呢?与环境互动的
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从静态预测迈向动态决策,解决更复杂的现实问题,但需应对环境反馈、动态变化及策略影响等挑战。:输入是音频录音,输出是对应的文本记录,音频帧数远多于文本字符数,属于输出比输入短得多的序列到序列
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习的模型”中,使用模型的输出作为相应标签的预测。
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的基本思想+习题
后面这项叫作正则化项,可以对需要求出的参数θ的大小进行抑制加入L2正则化项后,线性规划问题的解析解前面不再是X.T与X的乘积,加上λI后,从半正定变成了正定矩阵,从而确保了矩阵有逆我们有时希望得到的模型参数更稀疏,即参数中的数量尽可能多。由于L0范数衡量的是向量中非零元素的个数,因此,我们可以选用L0范数来进行正则化,最小化范数就会使向量中的非零元素尽可能少。然而,L0范数中含有示性函数II,并不可导,无论是解析求解还是梯度下降都比较困难。因此,我们常用L1范数代替L0范数作为约束。
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北京大学硕士,前中国电信算法专家。希望用我的经验,让“程序猿”的AI学习之路走的更容易些,若我的经验能为你前行的道路增添一丝轻松,我将倍感荣幸!共勉~
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北京大学硕士,前中国电信算法专家。希望用我的经验,让“程序猿”的AI学习之路走的更容易些,若我的经验能为你前行的道路增添一丝轻松,我将倍感荣幸!共勉~
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