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知識列表選自貪心科技的《機器學習高階訓練營》第5期的宣傳廣告，課程內容相比往期有大幅更新，一方面新增了對前沿主題的講解如圖神經網路（gcn,gat等），另外一方面對核心部分（如凸優化、強化學習）加大了對理論層面上的深度。除此之外，也會包含科研方**、元學習、解釋性、fair learning等系列主題。
以下知識列表可能隨著後面的期數發生變動，學習時請隨時到搜尋引擎搜尋更新。
適合人群：
01 課程大綱
第一部分：凸優化與機器學習
第一周：凸優化介紹
第二週：凸函式講解
第三週：凸優化問題
第四周：對偶（duality）
第五周：優化技術
第二部分 圖神經網路
第六周： 數學基礎
第七周：譜域的圖神經網路
第八周：空間域的圖神經網路
第九周：圖神經網路改進與應用
第三部分 強化學習
第十周：強化學習基礎
第十一周：multi-armed bandits
第十二周：路徑規劃
第十三周: 自然語言處理中的rl
第四部分 貝葉斯方法
第十四周：貝葉斯方**簡介
第十五周：主題模型
第十六周：mcmc方法
第十七周：變分法（variational method)
第十八周：其他前沿主題
機器學習 理論知識
一 混淆矩陣 confusion matrix 混淆矩陣也稱誤差矩陣，是表示精度評價的一種標準格式，用n行n列的矩陣形式來表示。具體評價指標有總體精度 製圖精度 使用者精度等，這些精度指標從不同的側面反映了影象分類的精度。在人工智慧中，混淆矩陣 confusion matrix 是視覺化工具，特別用...
9 17 高階hive 理論知識
explain select city code,count 1 as cnt from user where access wifi group by city code order by cnt desc limit 5 在sql語句前新增explain 檢視實行流程 mr job的基本過程 i...
機器學習 理論知識 實踐 KNN演算法
5knn引數說明 從訓練集合中獲取k個離待 樣本距離最近的樣本資料 根據獲取得到的k個樣本資料來 當前待 樣本的目標屬性值。在knn回歸應用中，一般採用平均值法或者加權平均值法。kd樹採用從m個樣本的n維特徵中，分別計算n個特徵取值的方差，用方差最大 的第k維特徵n kn k nk 作為根節點。對於...