详解机器学习的凸优化、图神经网络、强化学习、贝叶斯方法等四大主题
1. 凸优化部分凸优化在人工智能领域有着举足轻重的地位，对于模型的训练实际上等同于对模型的优化。我们平时使用的sgd, adam, adagrad, l-bfgs这类算法均属于优化范畴。在AI的应用中，当我们构造了目标函数之后，接下来的工作就是优化部分。那为什么凸优化这么重要呢？设想一下，如果你想设计一个新的模型，或者在原有的模型基础做一些创新，那对于新构造的目标函数，你需要懂得如何去优化，以及....
机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测（1）
一，本文将基于“独立重复试验---抛硬币”来解释贝叶斯理论中的先验概率、似然函数和后验概率的一些基础知识以及它们之间的关系。 本文是《A First Course of Machine Learning》的第三章的学习笔记，在使用贝叶斯方法构造模型并用它进行预测时，总体思路是：在已知的先验知识(先验概率分布)的条件下，根据实际观察到的数据(现有的训练样本)尽可能最大化似然函数，然后，使用边界似然....
机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测（2）
在 机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测（1） 文章中介绍了先验分布和似然函数，接下来，将重点介绍后验概率，即通过贝叶斯定理，如何根据先验分布和似然函数，求解后验概率。 在这篇文章中，我们通过最大化似然函数求得的参数 r 与硬币的抛掷次数(抛掷次数是10，求得的r=0.9)有关，为了更好地描述 参数 r 与 抛...
机器学习中的贝叶斯方法---当后验分布无法计算时如何求得预测模型？
在前面两篇文章中： 机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测（1） 机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测（2） 我们以抛硬币作为示例，介绍了如何使用概率论的方法来构造机器学习中的预测模型---通过概率论理论来求解模型参数。 用到的概率论知识主要是贝叶斯理论：要想求出预测模型中的参数...
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