機器學習理論

第三層：以AI學習監督與否分類①監督式學習：由人類標註樣本的正確答案，並用此來監督機器判斷後果正確與否的AI學習方法，為目前最普遍、精確度最高、應用最廣的學習方法。

无监督学习是机器学习任务的一种。它从无标记的训练数据中推断结论。最典型的无监督学习就是聚类分析，它可以在探索性数据分析阶段用于发现隐藏的模式或者对数据进行分组。

機器學習在近30多年已發展為一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、計算複雜性理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習 ...

本課程第二部分著重在和人工智慧密不可分的機器學習。課程內容包含了機器學習基礎理論（包含1990 年代發展的VC理論）、分類器（包含決策樹及支援向量機）、神經網路（ ...

机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及 ...

2018年7月8日 — 就算是Goodfellow最夯的深度學習(Deep learning)教科書Part I (Applied Math and Machine Learning Basics)都是在介紹線性代數、機率和訊息理論、數值分析 ...

本書系統地講解了機器學習的原理、演算法和應用，內容全面、實例豐富、注重理論與實踐相結合，不僅適合作為高年級本科生和研究生的教材和參考書，也適合機器學習愛好者作為 ...

本深度學習教科書是幫助學生加深理解的進階資源。本書有一個搭配的網站，提供了各種補充教材，包括練習題、講義投影片、錯誤更正，以及其他資源，讓你動手實作這些概念。

2023年5月22日 — 機器學習是人工智慧的一個重要分支，它的基本理念是讓電腦從資料中學習，並進行決策或預測。在機器學習中，我們通常不會直接告訴電腦如何完成特定的任務， ...