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• 202306
• 202305

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  • 什么样边界是好的
  • 非线性关系如何解决
• 模型组合和树形模型
  • 模型组合的好处
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• 序言
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• 机器如何学习
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• 为什么要上大数据的战车
• 代替人工应用思考

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• 术语概念
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• 更多的优化目标
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• 术语概念
• 机器为何能学习
• 重要权衡的四张面孔
• 过拟合的成因

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• 标量-向量-矩阵-张量
• 张量
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该文作者pro-am对机器学习的一些数学基础学习并进行整理，有兴趣的跨机器学习行业的童鞋，可以听听他的知乎live跨行者如何自学机器学习并找到好工作？

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• 人工智能
• 机器学习
  • 机器学习的实现
  • 机器学习的方法论
    • 案例：牛顿第二定律
    • 确定模型参数
    • 模型结构介绍
• 深度学习
  • 神经网络的基本概念
  • 深度学习的发展历程
  • 深度学习改变了AI应用的研发模式
  • 实现了深度学习框架标准化

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这是一篇转载，由于文章对于李开复的AI未来一书的读后感及延伸，写的很不错，通俗易懂，所以备忘，如有侵权，通过站点邮箱通知，马上处理。原文阅读请看文章最后。

这里个人推荐李开复的40集《AI·未来》短视频，这里直接给出了第40集，因为我觉得这一集最精彩，也是我所追求的。

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