西安电子科大《深度学习》学习记录
创始人
2024-06-03 00:40:38
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某天闲逛起图书馆，发现了之前上课学过的小黄书系列，拿起来看了看，很对胃口，下面将自己学习时的一些心得记录一下，感觉是很好的一本书！
目录
第一章 绪论
1.3 监督学习
1.3.1 支持向量机
1.3.2 决策树
1.4 无监督学习
1.4.1 主成分分析
1.5 机器学习
第一章 绪论
绪论部分简要记录，讲了一些机器学习的方法，感觉可以回顾一下，简要记录。
1.3 监督学习
1.3.1 支持向量机
1.3.2 决策树
决策树太简单，直接过，主要是记住它需要用到熵，还有几种决策树的类型
1.4 无监督学习
1.4.1 主成分分析
1.5 机器学习
这一部分我们主要看的是什么是机器学习和表示学习和深度学习，这边有篇文章讲的很好，引用过来存一下：
机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习_表示学习和深度学习_Efred.D的博客-CSDN博客
简洁说来，就是：深度学习的本质就是表示学习, 同时深度学习通过在输入数据和输入数据中加入了中层特征, 就是把输入数据的特征经过很多次非线性转化,进一步解决了语义鸿沟问题 (引用文章里面的一句话）
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