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【Attention篇】：CNN-RNN-LSTM-GRU-【Encoder-Decoder模式】-Attention-【Self-Attention】-Transformer-GPT-BERT

CNN-RNN-LSTM-GRU-【Encoder-Decoder模式】-Attention-【Self-Attention】-Transformer-GPT-BERT

#rnn#cnn#transformer
因子分析、主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）——斯坦福CS229机器学习个人总结（六）

因子分析是一种数据简化技术，是一种数据的降维方法。因子分子可以从原始高维数据中，挖掘出仍然能表现众多原始变量主要信息的低维数据。此低维数据可以通过高斯分布、线性变换、误差扰动生成原始数据。因子分析基于一种概率模型，使用EM算法来估计参数。主成分分析（PCA）也是一种特征降维的方法。学习理论中，特征选择是要剔除与标签无关的特征，比如“汽车的颜色”与“汽车的速度”无关；PCA中要处理与标

#机器学习
线性回归、logistic回归、广义线性模型——斯坦福CS229机器学习个人总结（一）

CS229第一份讲义，包括线性回归、logistic回归、广义线性模型。

#机器学习#线性回归
【大模型篇】：GPT-Llama-Qwen-Deepseek

GPT-Llama-Qwen-Deepseek

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