“第十二章 机器学习基本流程”版本间的差异

2022年8月2日 (二) 14:38的版本

教学资料

• 教学参考
• 课件
• 小清爱提问：什么是爬山法？[1]
• 小清爱提问：什么是模拟退火算法？[2]
• 小清爱提问：什么是奥卡姆剃刀准则？ [3]
• 小清爱提问：为什么说数据是人工智能的粮食？[4]

扩展阅读

• 维基百科：没有免费的午餐定理 [5]
• 维基百科：梯度下降法[6][7]
• 百度百科：梯度下降法[8][9]
• 知乎：梯度下降法[10]
• 维基百科：模拟退火算法 [11][12]
• 百度百科：模拟退火算法[13][14]
• 知乎：模拟退火详解 [15]
• 维基百科：牛顿法 [16][17]
• 维基百科：奥卡姆剃刀[18][19]
• 百度百科：奥卡姆剃刀[20][21]
• 维基百科：过拟合[22][23]

演示链接

• 优化方法在线演示 [24]
• 基于神经网络的二分类任务演示 [25]

开发者资源

高级读者

• 王东，机器学习导论,第一章“绪论”，第十一章“优化方法”[26]
• Wolpert, David (1996), "The Lack of A Priori Distinctions between Learning Algorithms", Neural Computation, pp. 1341–1390 [27]