文章目录
- 前言
- 1 算法
- 2 框架
- 3 学习系统发展
- 4 维度诅咒
-
- 压缩空间
-
- 线性
- 5 深度学习系统与以前的差别
- 6 机器学习策略
前言
本文仅为个人学习记录,便于以后查看使用。
1 算法
四种:
- 穷举法
- 贪心法
- 分治法
- 动态规划
2 框架
![](https://img.laitimes.com/img/_0nNw4CM6IyYiwiM6ICdiwiIyVGduV2YfNWawNCM38FdsYkRGZkRG9lcvx2bjxiNx8VZ6l2cs0TPB10MBpXT5FEROBDOsJGcohVYsR2MMBjVtJWd0ckW65UbM5WOHJWa5kHT20ESjBjUIF2X0hXZ0xCMx81dvRWYoNHLrdEZwZ1Rh5WNXp1bwNjW1ZUba9VZwlHdssmch1mclRXY39CXldWYtlWPzNXZj9mcw1ycz9WL49zZuBnLxgjNyQDMxAjMxMTNwEjMwIzLc52YucWbp5GZzNmLn9Gbi1yZtl2Lc9CX6MHc0RHaiojIsJye.png)
只是包含关系,如表示学习只是机器学习的一部分。
3 学习系统发展
4 维度诅咒
假设1个维度上取10个样本可做到贴近实际分布,则2个维度需要102=100个样本,3个维度需要103=1000个样本……N个维度就需要10N个样本。
压缩空间
把N维空间压缩到3维。
线性
设有一个N×1的矩阵,想压缩成3×1,则需要找一个3×N的矩阵即可实现。
流形
5 深度学习系统与以前的差别
传统的机器学习中,特征学习(无标签。无监督学习中有很多都用来学习特征)和学习器(有标签)是分开学习的。
深度学习:所有的训练过程都是统一的,所以也将深度学习叫做端到端的训练过程。