第十章其他机器学习理论
第十章 其他机器学习理论
章前导读01020304可否跨平台的进对每个项目都进时变的复杂系统如何将多个预测行训练集标记耗和动态变化，是能力不好的基本行数据利用和模时耗力，如何将否有学习算法能机器学习模型集型训练？在与复杂环境的现有项目的训练成在一起，提升集标记应用到新交互中进行学习？模型的性能。的项目中去
章前导读 01 • 如何将多个预测 能力不好的基本 机器学习模型集 成在一起，提升 模型的性能 。 02 • 对每个项目都进 行训练集标记耗 时耗力，如何将 现有项目的训练 集标记应用到新 的项目中去。 03 • 时变的复杂系统 和动态变化，是 否有学习算法能 在与复杂环境的 交互中进行学习？ 04 • 可否跨平台的进 行数据利用和模 型训练？
三学习目标了解了解迁移学习的联邦学习的基本原理和基本原理和常用算法常用算法了解了解集成学习的强化学习的基本原理和基本原理和常用算法常用算法
1 2 3 4 了解 集成学习的 基本原理和 常用算法 了解 迁移学习的 基本原理和 常用算法 了解 强化学习的 基本原理和 常用算法 了解 联邦学习的 基本原理和 常用算法 学习目标
本章内容集成学习简介目录迁移学习简介强化学习简介联邦学习简介
目 录 集 成 学 习 简 介 迁 移 学 习 简 介 强 化 学 习 简 介 联 邦 学 习 简 介 本章内容
第一部分集成学习mii
第一部分 集成学习