Machine Learning

StudyZoom

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關於此應用程式

這款一體化應用專為學生、專業人士和競爭性考試考生設計，幫助您輕鬆掌握機器學習。應用提供結構化、分章節的學習之旅，涵蓋關鍵概念、演算法和應用，所有學習內容均基於標準機器學習課程。

🚀 內容：

📘 單元 1：機器學習簡介
• 什麼是機器學習
• 適定學習問題
• 設計學習系統
• 機器學習的觀點與問題

📘 單元 2：概念學習與從一般到具體的排序
• 概念學習作為搜尋
• FIND-S 演算法
• 版本空間
• 歸納偏差

📘 單元 3：決策樹學習
• 決策樹表示
• ID3 演算法
• 熵與資訊增益
• 過擬合與剪枝

📘 單元 4：人工神經網絡
• 感知器演算法
• 多層網絡
• 反向傳播
• 網路設計問題

📘 單元 5：評估假設
• 動機
• 估計假設準確率
• 信賴區間
• 比較學習演算法

📘 單元 6：貝氏學習
• 貝葉斯定理
• 最大似然和最大似然估計 (MAP)
• 樸素貝葉斯分類器
• 貝葉斯信念網絡

📘 單元 7：計算學習理論
• 可能近似正確 (PAC) 學習
• 樣本複雜度
• VC 維度
• 錯誤界限模型

📘 單元 8：基於實例的學習
• K 最近鄰演算法
• 以案例為基礎的推理
• 局部加權迴歸
• 維數災難

📘 單元 9：遺傳演算法
• 假設空間搜索
• 遺傳算子
• 適應度函數
• 遺傳演算法的應用

📘 單元 10：規則集學習
• 順序覆蓋演算法
• 規則後剪枝
• 一階規則學習
• 使用 Prolog-EBG 進行學習

📘 單元 11：分析學習
•基於解釋的學習 (EBL)
• 歸納分析學習
• 相關性資訊
• 可操作性

📘 第 12 單元：融合歸納學習與分析學習
• 歸納式邏輯程式設計 (ILP)
• FOIL 演算法
• 融合解釋與觀察
• ILP 的應用

📘 第 13 單元：強化學習
• 學習任務
• Q 學習
• 時間差分方法
• 探索策略

🔍 主要特點：
• 結構化的教學大綱，依主題細分
• 包含課程大綱書籍、選擇題和測驗，幫助您全面學習
• 書籤功能，方便導航和快速訪問
• 支援水平和橫向視圖，提升易用性
• 非常適合學士、碩士和競爭性考試準備
• 輕量級設計，導航便利

無論您是初學者還是希望提升機器學習能力知識，這款應用程式是您學業和職業成功的完美伴侶。

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新功能

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• ✨ User interface with clean and intuitive design
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