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[toc] 一、深度学习基础 从本次开始，我们将开启新的篇章：深度学习系列。主要涉及三个部分，一是，深度学习基础：包括深度学习历史及基本概念，感知机，BP神经网络，神经网络等初步介绍；过程中会引入一些基础概念：反向传播，随机梯度下降，学习率衰减，损失函数等；二是，深度学习典型算法第一部分：包括深 阅读全文
posted @ 2020-03-13 18:12
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强化学习 值函数近似和策略梯度 [toc] 前两节内容都是强化学习的一些基础理论 ，只能解决一些中小规模的问题，实际情况下很多价值函数需要一张大表来存储，获取某一状态或动作价值的时候通常需要一个查表操作，这对于某些状态或动作空间很大的问题几乎无法求解，而许多实际问题拥有大量状态或动作，甚至是连续的状 阅读全文
posted @ 2020-03-12 08:57
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强化学习基础算法 [toc] 上节中讲到，强化学习可以按有无模型进行分类，即智能体是否对环境进行建模；如果将强化学习问题建模成马尔可夫决策过程（MDP）的话（即五元组$$），那么，有无模型可以根据MDP五元组（尤其是$P$和$R$）是否已知进行判断；若已知表明智能体对环境进行了建模，能模拟出与环境相 阅读全文
posted @ 2020-03-11 18:39
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强化学习入门基础 [toc] 1. 强化学习基础知识 强化学习（reinforcement learning）是受行为心理学启发的一个机器学习领域，其研究的是智能体（agent）如何在一个环境（environment）中采取动作（action）以最大化我们想要的奖励（reward）。这是一个涵盖领域 阅读全文
posted @ 2020-03-11 18:07
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Boosting&kmeans&特征工程 [TOC] 1 Boosting 1.1 Boosting的由来 古语云：三个臭皮匠，顶一个诸葛亮。而在机器学习领域，集成算法Boosting就是一个活生生的实例。Boosting和之前介绍过的Bagging相似，都是集成算法之一。Boosting通过整合多 阅读全文
posted @ 2020-03-11 18:01
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统计学习基础算法 KNN&SVM&决策树 [toc] 上一章给大家介绍了统计学习基础算法，本节会给大家介绍三个统计学习基础算法： KNN 、 SVM 和 决策树 。 1. KNN（k Nearest Neighbor） KNN可以说是最简单的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法。KN 阅读全文
posted @ 2020-03-11 17:51
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统计学习基础知识 [toc] 现在我们开始统计学习系列课程的学习，首先先给大家介绍一下统计学习的基础知识。 1. 统计学习种类 统计学习一般分为两个主要类别：监督学习（ predictive learning, supervised learning ）以及非监督学习（ descriptive le 阅读全文
posted @ 2020-03-11 09:34
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搜索引擎之倒排索引及性能优化 [toc] 本文主要介绍搜索引擎的一般线上架构，并详细介绍引擎核心的基础结构之倒排索引的实现原理，倒排性能优化相关的算法和数据结构，最后会提出搜索引擎所面对的一些最新的技术挑战。 1. 搜索引擎的一般线上架构 当我们在类似百度/谷歌的搜索引擎中输入一个query，后台服 阅读全文
posted @ 2020-03-11 08:44
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对抗搜索 [toc] 1 为什么要学习对抗搜索？ 上文开篇我们说了为什么要学习一点算法： 不求能~~上天~~飞黄腾达，但至少得知道将来干掉自己的是谁，不能走的不明不白，是不？ 李开复曾经把基础课程比拟为“内功”，把新的语言、技术、标准比拟为“外功”。 整天赶时髦的人最后只懂得招式，没有功力，是不可能 阅读全文
posted @ 2020-03-11 08:35
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通过搜索来解决问题 [toc] 狄更斯的《双城记》中第一句话是： 这是最好的时代，也是最坏的时代。 这本首次出版于1859年的书距离我们已经150多年了。如果狄更斯来到今天，我们可以坚定地告诉他：“这是最好的时代，也是最坏的时代。” 因为我们正在从信息时代跨入智能时代。曾经，我们要学习如何操作机器， 阅读全文
posted @ 2020-03-11 08:27
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