机器学习高阶训练营知识点一览<二>

标签：pool   条件   阶段   激活   案例   学习   model   log   估计   

第三阶段 无监督学习与序列模型

【核心知识点】

- K-means、GMM以及EM

- 层次聚类，DCSCAN，Spectral聚类算法

- 隐变量与隐变量模型、Partition函数

- 条件独立、D-Separation、Markov性质

- HMM以及基于Viterbi的Decoding

- Forward/Backward算法

- 基于EM算法的参数估计

- 有向图与无向图模型区别

- Log-Linear Model，逻辑回归，特征函数

- MEMM与Label Bias问题

- Linear CRF以及参数估计

第四阶段 深度学习

【核心知识点】

- 神经网络与激活函数

- BP算法、卷积层、Pooling层、全连接层

- 卷积神经网络、常用的CNN结构

- Dropout与Batch Normalization

- SGD、Adam、Adagrad算法

- RNN与梯度消失、LSTM与GRU

- Seq2Seq模型与注意力机制

- Word2Vec, Elmo, Bert, XLNet

- 深度学习中的调参技术

- 深度学习与图嵌入（Graph Embedding）

- Translating Embedding (TransE)

- Node2Vec

- Graph Convolutional Network

- Graph Neural Network

- Dynamic Graph Embedding

【部分案例讲解】

- 基于Seq2Seq和注意力机制的机器翻译

- 基于TransE和GCN的知识图谱推理

- 基于CNN的人脸关键点检测

机器学习高阶训练营知识点一览<二>

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原文地址：https://www.cnblogs.com/jimchen1218/p/11842564.html