《鬼仔带你学算法》专题

强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，也是最老的领域之一。自从 1950 年被发明出来后，它被用于一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和机器控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，在多数游戏中，比人类玩的还好，它仅

强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后，它在这些年产生了一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和及其控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了一项 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，甚至多数比人类玩的还要好，它

这本书的论点是，复杂性科学是一种“新型科学”，我借鉴自 Stephen Wolfram。 2002年，Wolfram 发表了 “新科学”一文，在这里介绍了他和其他人在细胞自动机上的工作，并描述了一种用于计算系统研究的科学方法。在之后的章节中，我们会回顾 Wolfram，但是现在我打算将他的标题用于更广泛的东西。 我认为复杂性是新的，不是因为它将科学工具应用到一个新的主题，而是因为它使用不同的工具，

我们在查看vue-js的文档的时候，会发现它跟我们真正使用的项目的代码完全不一样。 例如，vuejs的官方文档的讲解，都是这样： （完全是把所有代码都写在了js中） var Child = { template: ' A custom component! ' } new Vue({ // ... components: { // 将只在父模板可用 'my-compo

本节的内容有些趣味性，涉及到很多人为什么会选择Python，为什么会喜欢这门语言。我带大家膜拜下Python作者的Python之禅，然后再来了解下Python的编程规范。 2.1.1 Zend Of Python 在Kali中启动终端，输入Python，进入交互模式。 图2 输入命令 import this “一首诗”呈现在我们眼前。 图3 内容如下： Beautiful is better th

11.2 生物信息学 计算生物学（computational biology）研究如何用计算机来解决生物学问题，主要研究内 容包括对生物系统的数学建模、对生物数据的分析、模拟等。本节介绍计算生物学的一个分 支——生物信息学①。 生物信息学（bioinformatics）主要研究生物信息的存储、获取和分析，这里所说的生物 信息主要是指基因组信息。近年来，通过庞大的项目合作，生物学家对人类基因组和其他

问题列表 《深度学习》 8.4 参数初始化策略 一般总是使用服从（截断）高斯或均匀分布的随机值，具体是高斯还是均匀分布影响不大，但是也没有详细的研究。 但是，初始值的大小会对优化结果和网络的泛化能力产生较大的影响。 一些启发式初始化策略通常是根据输入与输出的单元数来决定初始权重的大小，比如 Glorot and Bengio (2010) 中建议建议使用的标准初始化，其中 m 为输入数，n 为输出

加速训练的方法 内部方法 网络结构 比如 CNN 与 RNN，前者更适合并行架构 优化算法的改进：动量、自适应学习率 ./专题-优化算法 减少参数规模 比如使用 GRU 代替 LSTM 参数初始化 Batch Normalization 外部方法 深度学习训练加速方法 - CSDN博客 GPU 加速 数据并行 模型并行 混合数据并行与模型并行 CPU 集群 GPU 集群

相关专题 《深度学习》整理 CNN 专题 RNN 专题 优化算法专题 随机梯度下降 动量算法 自适应学习率算法 基于二阶梯度的优化算法 《深度学习》 5.2 容量、过拟合和欠拟合 欠拟合指模型不能在训练集上获得足够低的训练误差； 过拟合指模型的训练误差与测试误差（泛化误差）之间差距过大； 反映在评价指标上，就是模型在训练集上表现良好，但是在测试集和新数据上表现一般（泛化能力差）； 降低过拟合风险的

Reference CS229 课程讲义（中文） - Kivy-CN - GitHub 超参数选择 Grid Search 网格搜索 在高维空间中对一定区域进行遍历 Random Search 在高维空间中随机选择若干超参数 相关库（未使用） Hyperopt 用于超参数优化的 Python 库，其内部使用 Parzen 估计器的树来预测哪组超参数可能会得到好的结果。 GitHub - https

偏差与方差 《机器学习》 2.5 偏差与方差 - 周志华 偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面； 模型的偏差，指的是模型预测的期望值与真实值之间的差； 模型的方差，指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和； 在监督学习中，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。 偏差用于描述模型的拟合能力； 方差用于描述模型的稳定性。 导致偏差和方差的原因 偏差通常是由于我们对学习算法做了错

机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及

机器学习是人工智能的一个分支，它是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。机器学习的精确定义为： It’s a computer program learning from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T as measur

你可能已经接触过编程，并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道，尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字：人工智能。实际上，或者说幸运的是，大部分程序并不需要深度学习或者是更广义上的人工智能技术。例如，如果我们要为一台微波炉编写一个用户界面，只需要一点儿工夫我们便能设计出十几个按钮以及一系列能精确描述微波炉在各种情况下的表现的规则。再比如，假设我们要编写一个电子邮件客

Visual C++提供了一个名为Enroll的例子来作为学习MFC数据库编程的教程．Enroll分为四步，本节的任务就是指导读者完成前三步的Enroll例程，并对其进行较彻底的剖析．通过学习这三步例程，读者将掌握用AppWizard和ClassWizard创建MFC数据库应用程序的方法． 在开始学习Enroll例程时，读者也许会感到用AppWizard创建数据库应用很容易，似乎不用学习前面几节的