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atlas: "[[Task Tracker]]"
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created: 2023-07-08 03:18:59
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modified: 2023-09-19 17:48:12
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incomplete: 512
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modified: 2024-01-20 20:10:43
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tags:
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- Task
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title: 全栈工程师
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total: 549
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total: 552
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# GitHub
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## 尚硅谷 git 快速入门
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@@ -238,7 +239,9 @@ total: 549
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# 机器学习
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## 吴恩达
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## 有监督的机器学习：回归与分类
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### 机器学习入门
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- [ ] 课程介绍
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- [ ] 机器学习应用
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@@ -260,6 +263,9 @@ total: 549
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- [ ] 学习率
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- [ ] 用于线性回归的梯度下降法
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- [ ] 运行梯度下降
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### 多元线性回归
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- [ ] 多维特征
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- [ ] 向量化（1）
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- [ ] 向量化（2）
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@@ -270,7 +276,10 @@ total: 549
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- [ ] 如何设置学习率
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- [ ] 特征工程
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- [ ] 多项式回归
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- [ ] 动机与目的
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### 分类
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- [ ] 动机
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- [ ] 逻辑回归
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- [ ] 决策边界
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- [ ] 逻辑回归中的代价函数
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@@ -281,11 +290,17 @@ total: 549
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- [ ] 正则化
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- [ ] 用于线性回归的正则方法
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- [ ] 用于逻辑回归的正则方法
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- [ ] 欢迎来到第二课
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- [ ] Andrew Ng 和 Fei-Fei Li 谈以人为中心的人工智能
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## 高级学习算法
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### 神经网络
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- [ ] 欢迎
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- [ ] 神经元和大脑
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- [ ] 需求预测
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- [ ] 【案例】图像感知
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- [ ] 神经网络中的网络层
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- [ ] 示例：图像感知
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- [ ] 神经网络层
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- [ ] 更复杂的神经网络
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- [ ] 神经网络向前传播
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- [ ] 如何用代码实现推理
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@@ -298,6 +313,9 @@ total: 549
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- [ ] 矩阵乘法
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- [ ] 矩阵乘法规则
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- [ ] 矩阵乘法代码
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### 神经网络训练
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- [ ] Tensorflow 实现
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- [ ] 模型训练细节
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- [ ] Sigmoid 激活函数的替代方案
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@@ -313,6 +331,9 @@ total: 549
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- [ ] 什么是导数
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- [ ] 计算图
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- [ ] 大型神经网络案例
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### 应用机器学习的建议
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- [ ] 决定下一步做什么
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- [ ] 模型评估
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- [ ] 模型选择和交叉验证测试集的训练方法
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@@ -330,6 +351,9 @@ total: 549
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||||
- [ ] 公平、偏见与伦理
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||||
- [ ] 倾斜数据集的误差指标
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- [ ] 精确率与召回率的权衡
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### 决策树
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- [ ] 决策树模型
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- [ ] 学习过程
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- [ ] 纯度
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@@ -343,7 +367,12 @@ total: 549
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- [ ] 随机森林
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- [ ] XGBoost
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- [ ] 何时使用决策树
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- [ ] 欢迎来到第三课
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## 无监督学习、推荐器、强化学习
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### 无监督学习
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- [ ] 欢迎
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- [ ] 什么是聚类
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- [ ] K-means 直观理解
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- [ ] K-means 算法
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@@ -356,6 +385,9 @@ total: 549
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- [ ] 开发与评估异常检测系统
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- [ ] 异常检测与监督学习对比
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- [ ] 选择使用什么特征
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### 推荐系统
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- [ ] 提出建议
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- [ ] 使用每个特征
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- [ ] 协同过滤算法
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@@ -371,22 +403,27 @@ total: 549
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- [ ] 降低特征数量
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- [ ] PCA 算法
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- [ ] PCA 代码实现
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- [ ] 【案例】火星探测器
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- [ ] 强化学习的汇报
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- [ ] 强化学习的策略
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### 强化学习
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- [ ] 什么是强化学习
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- [ ] 示例：火星探测器
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- [ ] 强化学习的回报
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- [ ] 决策：强化学习的策略
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||||
- [ ] 审查关键概念
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- [ ] 动作价值函数定义
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- [ ] 动作价值函数示例
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||||
- [ ] 贝尔曼方程
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||||
- [ ] random stochastic environment
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||||
- [ ] 【案例】连续状态空间应用
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||||
- [ ] 示例：连续状态空间应用
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- [ ] 登月器
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- [ ] 学习状态值函数
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||||
- [ ] 改进的神经网络架构
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||||
- [ ] 贪婪策略
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- [ ] ϵ贪婪策略
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- [ ] 小批量和软更新
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||||
- [ ] 强化学习的状态
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||||
- [ ] 课程总结
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||||
- [ ] 课程总结和致谢
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||||
- [ ] 吴恩达和切尔西芬谈人工智能和机器人技术
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# 深度学习
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Reference in New Issue
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