周志华 机器学习 西瓜书 全书16章 ch

1、现代机器学习理论大作业（基于深度学习的图像特征提取）基于深度学习的图像特征提取摘要： 大数据时代的来临，为深度学习理论的发展创造了良好的条件。本文介绍了深度学习的发展背景， 主要讨论了深度学习中的自编码的方法， 对自编码方法实现仿真应用，期望在以后能应用到 SAR 图像上进行自动特征提取，最后阐述该理论的目前遇到的困难。关键词： 深度学习 autoencoder convolution pooling一 引言机器学习是人工智能的一个分支， 而在很多时候， 几乎成为人工智能的代名词。 简单来说， 机器学习就是通过算法， 使得机器能从大量历史数。

2、普适机器学习普适机器学习 (Pervasive Machine Learning)(Pervasive Machine Learning) 周志华 Email: zhouzh 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 机器学习是人工智能的核心研究领域之一 任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个 真正的智能系统 经典定义：利用经验改善系统自身的性能 随着该领域的发展，主要做智能数据分析 并已。

3、“PythonPython 机器学习（深度学习）核心技术培训班机器学习（深度学习）核心技术培训班” 各企事业单位各企事业单位、高等院校及科研院所、高等院校及科研院所： 国务院关于新一代人工智能（新一代人工智能（AIAI）发展规划）发展规划的提出，到 2020 年，我们人工智能产业实现人工 智能核心产业规模达 1500 亿元，到 2025 年达 4000 亿，到 2030 年达 1 万。

4、动态第 9 卷 第 7 期 2013 年 7 月64工智能领域的重要影响力他是人工智能的奠基人之一、并于1969年获得图灵奖，这本书令人工神经网络的研究进入了长达10多年的“冬天”。事实上，如果把单层感知机堆成多层（称为多层感知机，如图1所示），是可以求解线性不可分问题的。然而当时缺乏有效的算法，尽管1974年哈佛大学的博士生保罗维博思(Paul Werbos)提出了比较有效的反向传播(back propagation, BP)算法2，但并没有引起学术界的重视。直到1986年加拿大多伦多大学的杰夫希顿(Geoff Hinton)等人重新发现深度学习机器学习领域的新热点关键词 ：。

5、Artificial Intelligence (AI) 人工智能 第七章：机器 学习 内容提要 第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 8.其他 7.知识发现 阿法狗通过神经网络学习所有高水平围棋 棋谱，大概是历史上有的20万个左右职业棋谱 ，从而获得了在盘面上如何落子的直觉。 类似的深度学。

6、*紀需挀栀琀洀氀/Ke前台访问/p-159154.html178.63.86.2230刡8眴毄*怀剐甀輀挀栀琀洀氀械/前台访问/search.html?p=0&q=%e8%be%93%e9%80%81157.55.39.2450刣8眵貔*衚挀瀀栀琀洀氀鱷檭/Ic前台访问/p-73245.html157.55.39.2450別8眵霠*攀搀栀琀洀氀/Ge前台访问/p-5883.html220.181.125.1860刧8眵*挀瀀。

7、“PythonPython 实战及机器学习（深度学习）核心技术培训班实战及机器学习（深度学习）核心技术培训班” 各企事业单位各企事业单位、高等院校及科研院所、高等院校及科研院所： 国务院关于新一代人工智能（新一代人工智能（AIAI）发展规划）发展规划的提出，到 2020 年，我们人工智能产业实现人工 智能核心产业规模达 1500 亿元，到 2025 年达 4000 亿，到 2030 。

8、机器学习 1 什么是机器学习？ l人工智能大师Herb Simon这样定义学习： 学习：系统在不断重复的工作中对本身能力的 增强或改进，使得系统在下一次执行相同任务 或类似任务（指的是具有相同分布的任务）时 ，比现在做的更好或效率更高。 机器学习：通过经验提高系统自身的性能的 过程（系统自我改进）。 2 机器学习的重要性 l 机器学习是人工智能的主要核心研究领域之 一, 也是现代智能系统的关。

9、博士学位论文增量机器学习算法研究基于模糊神经网络的增量学习作 者：胡 蓉指导教师：徐蔚鸿教授南京理工大学2013年1月PhDDissertationSTUDY ON THE INCREMENTALMACHINE LEARNING ALGoRITHMSNCREMENTAL LEARNING BASEDON THE FUZZY NEURAL NETWORKByRong HuSupervised by P1ojWeihong XuNanj ing University of Science&TechnologyJanuary,2013声 明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学。

10、. 矩阵的导数运算 1. 矩阵Y=F(x)对标量x求导 相当于每个元素求导数 2. 标量y对列向量x求导 注意与上面不同，这次括号内是求偏导，对m1向量求导后还是m1向量 3. 行向量yT对列向量x求导 注意1n向量对m1向量求导后是mn矩阵。 将y的每一列对x求偏导，将各列构成一个矩阵。 重要结论： 4. 列向量y对行向量xT求导 转化为行向量yT对列向量x的导数，然后转置。 注意m1向量。

11、机器学习及其挑战 周志华 南京大学软件新技术国家重点实验室 2003 年 12 月 27 日 1 机器学习及其重要性 机器学习角色的转变 五个挑战问题 汇报内容 2 机器学习 经典定义：利用经验改善系统自身的性能 T.Mitchell, Book 97 随着该领域的发展，主要做智能数据分析 典型任务：预测 例如：天气预报 3 机器学习（续） 数据挖掘 数据库机器学。

12、科学发展为主题，以转变经济发展方式为主线，坚持把建设资源节约型和环境友好型社会作为重要着力点，大力发展循环经济。我国政府相继出台了一系列支持和鼓励政策。在国家政策的鼓励和引导下，我国资源综合利用取得一定的成绩。但资源消耗高、利用率低，废物资源综合利用和无害化处理程度低等问题仍然普遍存在。为适应经济增长方式转变和实施可持续发展战略和需要，推动资源综合利用工作，特明确公布了资源综合利用的主要范围：对生产过程中产生的废渣、废水（液）、废气、余热、余压等进行回收和合理利用；对社会生产和消费过程中产生的各。

13、2003.12.18机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏1 机器学习 第10章 学习规则集合 2003.12.18机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏2 概述 对学习到的假设，最具有表征力的和最能为人 类所理解的表示方法之一是if-then规则的集合 本章探索若干能学习这样的规则集合的算法 其中，最重要的。

14、发现我错了。于是在下一轮回 中，我选择做一个平凡的人。 我来到人间，我是一个平凡的人，我既不着名也不出众，但我拥有一切的幸福：我有温馨的家，我有可亲可爱的同学和老师，我每 天平凡而快乐的活着，这就够了。 天儿蓝蓝风儿轻轻，暖和的春风带着春的气息吹进明亮的教室，我坐在教室的窗前，望着我拥有的一切，我甜甜的笑了。我拿起手 中的笔，不禁想起曾经作诗的李清照，我虽然没有横溢的才华，但我还是拿起手中的笔，用最朴实的语言，写下了一时的感受： 人生并不总是完美的，每个人都会有不如意的地方。这就需要我们静下心来阅读自。