MLCC笔记 - Google机器学习速成课程 - 笔记汇总

MLCC笔记 - Google机器学习速成课程

https://www.cnblogs.com/anliven/p/6107783.html

• MLCC简介
• 前提条件和准备工作
• 完成课程的下一步

MLCC笔记01 - 框架处理(Framing)

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• 机器学习基本术语。
• 了解机器学习的各种用途。

MLCC笔记02 - 深入了解机器学习 (Descending into ML)

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• 直线拟合知识。
• 将机器学习中的权重和偏差与直线拟合中的斜率和偏移关联起来。
• 大致了解“损失”，详细了解平方损失。

MLCC笔记03 - 降低损失 (Reducing Loss)

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• 了解如何使用迭代方法来训练模型。
• 全面了解梯度下降法和一些变体，包括：小批量梯度下降法、随机梯度下降法、尝试不同的学习速率。

MLCC笔记04 - 使用TensorFlow的起始步骤 (First Steps with TensorFlow)

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• 了解如何在 TensorFlow 中创建和修改张量。
• 了解 Pandas 的基础知识。
• 使用 TensorFlow 的一种高级 API 开发线性回归代码。
• 尝试不同的学习速率。

MLCC笔记05 - 泛化 (Generalization)

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• 直观理解过拟合。
• 确定某个模型是否出色。
• 将数据集划分为训练集和测试集。

MLCC笔记06 - 训练集和测试集 (Training and Test Sets)

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• 了解将数据集分成训练集和测试集的优势。

MLCC笔记07 - 验证 (Validation)

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• 使用验证集评估训练集的效果。

MLCC笔记08 - 表示法 (Representation)

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• 将日志和 Protocol Buffer 中的字段映射到实用的机器学习特征。
• 判断哪些特性可用作合适的特征。
• 处理离群值特征。
• 调查数据集的统计属性。
• 使用 tf.estimator 训练并评估模型。

MLCC笔记09 - 特征组合 (Feature Crosses)

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• 了解特征组合。
• 在 TensorFlow 中实施特征组合。

MLCC笔记10 - 正则化：简单性 (Regularization for Simplicity)

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• 了解复杂度与泛化之间的权衡。
• 使用 L2 正则化进行实验。

MLCC笔记11 - 逻辑回归 (Logistic Regression)

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• 了解逻辑回归。
• 了解逻辑回归的损失和正则化函数。

MLCC笔记12 - 分类 (Classification)

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• 评估逻辑回归模型的准确率和精确率。
• 了解 ROC 曲线和曲线下面积。

MLCC笔记13 - 正则化：稀疏性 (Regularization for Sparsity)

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• 了解如何使信息缺乏的系数值正好为 0，以便节省 RAM。
• 了解 L2 正则化之外的其他类型的正则化。

MLCC笔记14 - 神经网络简介 (Introduction to Neural Networks)

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• 对神经网络有一定的了解，尤其是了解：隐藏层、激活函数。

MLCC笔记15 - 训练神经网络 (Training Neural Networks)

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• 在一定程度上了解反向传播算法。

MLCC笔记16 - 多类别神经网络 (Multi-Class Neural Networks)

https://www.cnblogs.com/anliven/p/10347273.html

• 理解多类别分类问题，尤其是 Softmax。
• 在 TensorFlow 中制定 Softmax 解决方案。

MLCC笔记17 - 嵌套 (Embedding)

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• 嵌套的定义和用途。
• 嵌套如何编码语义关系。
• 如何使用嵌套。
• 如何训练有意义的嵌套（例如使用 word2vec）。

MLCC笔记18 - 生产机器学习系统(Production ML Systems)

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• 了解生产环境机器学习系统中组件的跨度范围。
• 识别静态训练与动态训练的优缺点。
• 了解静态推理和动态推理的优缺点。
• 评估现实世界情形的训练和应用需求。
• 了解生产机器学习系统中的数据依赖关系。

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