Machine Learning

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关于此应用

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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新变化

🚀 What’s New in Machine Learning App v1.0

• ✨ User interface with clean and intuitive design
• 🔖 Added bookmark feature for easy access to important topics
• 📱 Supports horizontal and landscape views for flexible studying
• 📚 Complete syllabus content, MCQs, and quizzes for better learning
• ⚡ Faster performance and smoother navigation

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