机器学习和深度学习

2024-01-14 本文已影响0人不学无术的小混混

1. 监督学习：在监督学习中，算法从有标签的训练数据中学习，目标是使算法能够对新的、未标记的数据进行准确的预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。

2. 无监督学习： 无监督学习中，算法没有标签的指导，目标是从数据中发现模式和结构。聚类和降维是无监督学习的例子，其中算法试图识别数据中的相似性或提取关键特征。

3. 强化学习：强化学习是一种学习范式，代理通过与环境的互动学习，以实现最大化累积奖励。该领域通常涉及制定决策策略，以在不同环境中取得最佳结果。

4. 特征工程：特征工程是通过选择、转换和创建特征来改善模型性能的过程。好的特征能够提高模型的泛化能力和效果。

5. 神经网络： 神经网络是一种受到人脑结构启发的模型，它由多个神经元组成，通过层次结构学习复杂的模式和表示。深度学习中的关键组成部分。

6. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，它使用深度神经网络来进行学习和决策。深度学习在处理大规模数据和复杂任务方面取得了显著的成功。

7. 过拟合：过拟合指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的数据上表现较差。过度拟合可能是由于模型过于复杂或训练数据过少引起的。

8. 交叉验证： 交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据划分为多个子集，轮流使用其中一个子集作为验证集，其余作为训练集，以综合评估模型性能。

9. 梯度下降：梯度下降是一种优化算法，通过沿着损失函数梯度的反方向更新模型参数，以最小化损失函数。这是训练神经网络等模型时常用的方法。

10. 数据集划分： 数据集划分是将数据集分为训练集、验证集和测试集的过程，目的是在训练模型时用验证集进行调优，最终用测试集评估模型的性能。

1. 卷积神经网络 (CNN): CNN是一种专门用于处理网格化数据（如图像）的深度学习架构，它通过卷积层有效地捕获数据的空间结构信息。

2. 循环神经网络 (RNN): RNN是一类适用于序列数据的神经网络，它在处理时考虑了时间步的信息，使其能够更好地处理时序依赖性问题。

3. 长短时记忆网络 (LSTM): LSTM是一种RNN的变体，专门设计用于解决传统RNN中梯度消失或梯度爆炸的问题，通过门控结构实现对长期依赖关系的学习。

4. 生成对抗网络 (GAN): GAN是由生成器和判别器组成的网络，它们相互对抗，生成器试图生成逼真的数据，而判别器试图区分真实数据和生成数据。这推动了生成模型的发展。

5. 迁移学习: 迁移学习是指在解决一个任务时，利用从另一个相关任务中学到的知识。这对于数据稀缺的情况下训练深度学习模型特别有用。

6. 批量归一化 (Batch Normalization): 批量归一化是一种用于加速神经网络训练的技术，通过对每个批次的输入进行归一化，有助于防止梯度消失或梯度爆炸。

7. 自编码器 (Autoencoder): 自编码器是一种无监督学习模型，旨在学习数据的紧凑表示，由编码器和解码器组成。

8. 迭代优化算法 (Optimization Algorithms): 包括梯度下降、Adam、RMSProp等，用于调整模型参数以最小化损失函数，促使模型收敛到最佳状态。

9. 残差网络 (Residual Network, ResNet): ResNet是一种深度神经网络结构，通过引入残差块，解决了深度网络中梯度消失和模型难以训练的问题。

10. 注意力机制 (Attention Mechanism): 注意力机制允许模型在处理序列数据时更加关注重要的部分，提高了模型对长距离依赖关系的建模能力。