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2019 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 1
3

上個禮拜才剛從美國回來,周末又講了兩天整天的機器學習課程,完全忘記鐵人賽開賽的事情.......

這一系列文章將會專注在機器學習的模型上,會從傳統的機器學習模型一路介紹到深度學習的模型。
比起介紹個別的模型,我會更專注在模型的演化上,去比較不同模型的差異之處,或是不同模型之間的改進之處。
一系列的脈絡會讓讀者更了解數學模型的運作方式,以及數學運算上的意義。

我們的起點一樣是線性迴歸,接著會踩著感知器的腳步,一路走向 SVM。
在線性模型上,我們不只有線性迴歸,根據不同的誤差的分佈情形,我們有 logistic regression,還有 Poisson regression,然後走到廣義線性模型。
模型俱備,只欠網路。我們可以從既有的模型當中發現,當你把模型堆疊起來,會得到神經網路模型。
接下來,就會一一介紹在這五年內發展蓬勃的深度學習模型。

鐵人賽的文也會發佈在我自己的部落格中。

提醒:往後的文章訊息密度很高,建議讀者讀完一篇之後需要花時間思考及消化,如果沒有消化完就往下的話,很可能讀完三四篇之後就看不下去了。


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02 線性迴歸 -- 迴歸問題中的線性模型
系列文
機器學習模型圖書館:從傳統模型到深度學習31

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