80页笔记看遍机器学习基本概念、算法、模型,帮新手少走弯路

本文要介绍的是一份长约 80 页的学习笔记,旨在总结机器学习的一系列基本概念(如梯度下降、反向传播等),不同的机器学习算法和流行模型,以及一些作者在实践中学到的技巧和经验。

如果你是一个刚刚入门机器学习领域的人,这份学习笔记或许可以帮你少走很多弯路;如果你不是学生,这些笔记还可以在你忘记某些模型或算法时供你快速查阅。必要时,你可以使用 Ctrl+F 搜索自己想知道的概念。

  • 笔记链接:

    https://createmomo.github.io/2018/01/23/Super-Machine-Learning-Revision-Notes/#tableofcontents

笔记共分为以下六大部分:

  1. 激活函数

  2. 梯度下降

  3. 参数

  4. 正则化

  5. 模型

  6. 实用窍门

在第一部分「激活函数」中,作者提供了 Sigmoid、tanh、Relu、Leaky Relu 四种常用的机器学习激活函数。

第二部分「梯度下降」又分为计算图、反向传播、L2正则化梯度、梯度消失和梯度爆炸等 12 个小节:

为了帮助读者理解,作者举了一些例子,并对很多内容进行了可视化的展示:

梯度下降

此外,作者还对代码中用到的一些符号进行了详细解释,对于新手来说非常友好:

笔记的第三部分是机器学习中的参数,又分为可学习参数和超参数、参数初始化、超参数调优等几个小节。

为了防止新手走弯路,作者在「参数初始化」部分的开头就提醒道:其实,TensorFlow等机器学习框架已经提供了鲁棒的参数初始化功能。类似的提醒在笔记中还有很多。

笔记的第四部分是正则化,包含 L2正则化、L1正则化、Dropout、早停四个小节。

第五部分是整份笔记的重中之重,详细描述了逻辑回归、多类分类(Softmax 回归)、迁移学习、多任务学习、卷积神经网络(CNN)、序列模型、Transformer 和 BERT 等八大类机器学习模型。并且,八大类模型下面又分为各个小类进行详解,具体如下所示:

解释相对简单的前四类机器学习模型。

解释最为详尽的卷积神经网络(CNN),包括 Filter/Kernel、LeNet-5、AlexNet、ResNet、目标检测、人脸验证以及神经风格迁移等。

序列模型,包括常见的循环神经网络模型(RNN)、Gated Recurrent Unit(GRU)、LSTM、双向 RNN、深度 RNN 示例、词嵌入、序列到序列翻译模型示例等。

Transformer 和 BERT 模型。

笔记最后一部分给出了一些「实用窍门」,包括训练/开发/测试数据集、不匹配的数据分布、输入归一化以及误差分析等 6 方面内容。其中有些窍门来自 Deep Learning AI 等在线课程,还有一部分是作者自己总结得到的。

作者的其他笔记

除了这份机器学习笔记之外,作者之前还整理过概率图模型、BiLSTM 上面的 CRF 层等相关笔记。详细目录如下:

作者整理的概率图模型复习笔记。

作者整理的 BiLSTM 上的 CRF 层相关笔记。

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