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Attention is All you Need
摘要
本视频回顾了机器学习的发展历程，重点介绍了各种机器学习方法，包括线性回归、逻辑回归、K近邻、决策树、支持向量机、贝叶斯分类以及神经网络。视频详细讲解了这些算法的基本原理，并通过生动的例子，解释了它们如何解决回归和分类问题。最终，神经网络凭借其独特的优势，例如通过加层解决线性不可分问题，以及在大数据和硬件条件的支持下，实现了“王者归来”，成为当前最主流的人工智能流派。
亮点
- 📈 线性回归和逻辑回归：线性回归用于预测具体数值，而逻辑回归虽然名为回归，但实际上解决的是分类问题，通过找到一条线来划分数据类别。#线性回归 #逻辑回归 #分类预测
- 🏘️ K近邻：K近邻算法基于“物以类聚，人以群分”的思想，通过寻找坐标系中距离新用户最近的K个用户，来判断新用户的类别。#K近邻 #用户分类 #数据分析
- 🌳 决策树：决策树通过分析影响因素和结果之间的关系，构建一棵树状结构，用于预测新的数据，其核心在于寻找分类纯度最高的节点。#决策树 #情感配对 #机器学习
- ⚔️ 支持向量机：支持向量机通过寻找最宽的“沟”（超平面）来分隔不同类别的数据，并通过核函数解决线性不可分问题，实现升维分割。#支持向量机 #线性可分 #核函数
- 🧠 神经网络：神经网络模拟大脑神经元的活动方式，通过感知机的叠加（加层）来解决复杂问题，最终发展为深度学习，并在大数据和硬件条件的支持下，实现了“王者归来”。#神经网络 #深度学习 #人工智能
思考 ❓
- 神经网络是如何解决梯度消失问题的？
- 除了CNN，还有哪些常用的深度学习模型？