Experiment 6: K-Means November 27, 2018 1 Description In this exercise, you will use K-means to compress an image by reducing the number of colors it contains. To begin, download data6.zip and unpack

Lecture 6: Support Vector Machine Feng Li Shandong University fli@sdu.edu.cn December 28, 2021 Feng Li (SDU) SVM December 28, 2021 1 / 82 Outline 1 SVM: A Primal Form 2 Convex Optimization Review Review 3 The Lagrange Dual Problem of SVM 4 SVM with Kernels 5 Soft-Margin SVM 6 Sequential Minimal Optimization (SMO) Algorithm Feng Li (SDU) SVM December 28, 2021 2 / 82 Hyperplane Separates a n-dimensional γ(i) < 0 !" !" !"# + % = 0 ! !(#) !(#) = & & ' ((#) + * & Feng Li (SDU) SVM December 28, 2021 6 / 82 Margin (Contd.) Geometric margin γ(i) = y(i) �� ω ∥ω∥ �T x(i) + b ∥ω∥ � !" !" !"# + %

Chapter 6 - Advanced Learning Techniques “Tell me and I forget, teach me and I may remember, involve me and I learn.” – Benjamin Franklin This chapter is a continuation of Chapter 3, where we introduced model for all the tasks that operate in the same domain as the pre-training task. Refer to figure 6-1 for an illustration of pre-training and fine-tuning stages. In the figure we demonstrate pre-training Constructing a Corpus of Sentential Paraphrases." ACL Anthology, 2005, aclanthology.org/I05-5002. Figure 6-1: Pre-training and fine-tuning stages. With an example of a large unlabeled animal images dataset

Lecture 1: Overview Feng Li Shandong University fli@sdu.edu.cn September 6, 2023 Feng Li (SDU) Overview September 6, 2023 1 / 57 Lecture 1: Overview 1 About the Course 2 Machine Learning: What Categories of Machine Learning 4 Some Basic Concepts of Machine Learning Feng Li (SDU) Overview September 6, 2023 2 / 57 Instructor Prof. Feng Li Web: https://funglee.github.io Office: N3-312-1 Education: Systems, Wireless Net- works, Mobile Computing, Internet of Things. Feng Li (SDU) Overview September 6, 2023 3 / 57 Course Information We will investigate fundamental concepts, techniques and algorithms

型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore， NASA 用其处理一些本来使用 C++，Fortran 或 Matlab 等所做的任务。 NumPy是什么？ 6 标准的Python中用list（列表）保存值，可以当做数组使用，但因为列表 中的元素可以是任何对象，所以浪费了CPU运算时间和内存。 NumPy诞生为了弥补这些缺陷。它提供了两种基本的对象： 导入NumPy工具包 >data = np.arange(12).reshape(3, 4) # 创建一个3行4列的数组 >data array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) ndarray对维数没有限制。 [ ]从内到外分别为第0轴，第1轴，第2轴，第3轴。 NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据 >data1 = np.array([1, 2, 3]) # 创建一个一维数组 >data1 array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) array([1, 2, 3]) data2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 创建一个二维数组 data2 np.zeros((3, 4))#创建一个全0数组 array([[0., 0., 0., 0.]

章，大体上可分为 4 个部份：第 1~3 章为第 1 部分，主要介绍人工智能的初 步认知，并引出相关问题；第 4~5 章为第 2 部分，主要介绍 PyTorch 相关基础，为后续算法 实现铺垫；第 6~9 章为第 3 部分，主要介绍神经网络的核心理论和共性知识，让读者理解深 度学习的本质；第 10~15 章为模型算法应用部分，主要介绍常见的算法与模型，让读者能够 学有所用。 在本书中编写时，很 com/course/courseMai n.htm?share=2&shareId=48000000184 7407&courseId=1209092816&_trace_c _p_k2_=9e74eb6f891d47cfaa6f00b5cb 5f617c https://study.163.com/course/courseMain.h tm?share=2&shareId=480000001847407& 数据统计 5.3 张量比较 5.4 填充与复制 5.5 数据限幅 5.6 高级操作 5.7 经典数据集加载 5.8 MNIST 测试实战 5.9 参考文献 第 6 章 神经网络 6.1 感知机 6.2 全连接层 6.3 神经网络 6.4 激活函数 6.5 输出层设计 6.6 误差计算 6.7 神经网络类型 6.8 油耗预测实战

distance)。 6 距离度量 切比雪夫距离(Chebyshev distance) ? ?, ? = max? ?? − ?? 二个点之间的距离定义是其各坐标数值差绝对 值的最大值。 国际象棋棋盘上二个位置间的切比雪夫距离是 指王要从一个位子移至另一个位子需要走的步 数。由于王可以往斜前或斜后方向移动一格， 因此可以较有效率的到达目的的格子。上图是 棋盘上所有位置距f6位置的切比雪夫距离。 结构非常适合寻找最近邻居和碰撞检测。 假设有 6 个二维数据点，构建KD树的过程： ? = (2,3), (5,7), (9,6), (4,5), (6,4), (7,2) 。 ①从?轴开始划分，根据?轴的取值2,5,9,4,6,7 得到中位数为6 ，因此切分线为：? = 6 。 ① ? 16 KD树划分 ? = (2,3), (5,7), (9,6), (4,5), (6,4), (7,2) 。 ②可以根据 7)，切分 轴轮转，从?轴开始划分，切分线为：? = 5 。 右子空间（记做 ?2 ）包含点 (9,6),(7,2)，切分轴轮 转，从?轴开始划分，切分线为：? = 6 。 ① ② ② ? ?2 ?1 17 KD树划分 ? = (2,3), (5,7), (9,6), (4,5), (6,4), (7,2) 。 ③?1的左子空间（记做 ?3）包含点(2,3)，切分轴轮 转，从x 轴开始划分，切分线为：

213 5.6.3 神经网络与GPU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 6 卷积神经网络 217 6.1 从全连接层到卷积 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 涵盖了深度学习的最基本概念和技术，例如线性回归、多层感知机 和正则化。 • 接下来的五章集中讨论现代深度学习技术。5节 描述了深度学习计算的各种关键组件，并为我们随后 实现更复杂的模型奠定了基础。接下来，在 6节 和 7节 中，我们介绍了卷积神经网络（convolutional neural network，CNN），这是构成大多数现代计算机视觉系统骨干的强大工具。随后，在 8节 和 9节 中，我们引入了循环神经网络(recurrent dennismalmgren, adursun, Anirudh Dagar, liqingnz, 3 http://learnpython.org/ 4 https://discuss.d2l.ai/ 6 目录 Pedro Larroy, lgov, ati‐ozgur, Jun Wu, Matthias Blume, Lin Yuan, geogunow, Josh Gardner, Maximilian