机器学习&深度学习目录

机器学习模型

机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客	attention 相关
机器学习笔记： attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记： ELMO BERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：ViT （论文 An Image Is Worth 16X16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：CNN卷积神经网络_刘文巾的博客-CSDN博客	CNN&衍生模型
机器学习笔记：VGG 16_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记： Upsampling, FCN,U-Net, U-net variant_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：随机深度网络 stochastic depth_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习/pytorch笔记 池化_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
论文/机器学习笔记：SENet （Squeeze-and-Excitation Networks）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：inceptionV1 inceptionV2_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
论文笔记/机器学习笔记：CBAM_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：FLOPs_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记 RNN初探_刘文巾的博客-CSDN博客
机器学习笔记 ：LSTM 变体 （conv-LSTM、Peephole LSTM、 coupled LSTM、conv-GRU）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：Dilated Recurrent Neural Networks_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：GRU_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
谱聚类初探_刘文巾的博客-CSDN博客
算法笔记：ARIMA_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：ResNet 及残差连接_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：神经网络层的各种normalization_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：非负矩阵分解问题 NMF_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：高斯过程_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：triplet loss_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：auto encoder_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客	auto-encoder
机器学习笔记：ＶＡＥ_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
MCMC笔记：蒙特卡罗方法_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客	MCMC
MCMC笔记：齐次马尔可夫链_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
MCMC笔记Metropilis-Hastings算法（MH算法）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
MCMC笔记：吉布斯采样（Gibbs）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
MCMC笔记：MCMC的不足_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：向量自回归模型VAR_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：局部加权回归 LOESS_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记 network compression_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：可解释机器学习_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记 temperature+Softmax_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记PCA_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客	降维
机器学习笔记：t-SNE_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习&sklearn笔记：LDA（线性判别分析）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：卡尔曼滤波_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：自监督学习_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：支持向量机SVM_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 机器学习笔记：支持向量机回归SVR-CSDN博客
机器学习笔记&Python笔记：HMM（隐马尔科夫模型）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：高斯混合模型 GMM_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：随机森林_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：李宏毅diffusion model_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：李宏毅 stable diffusion_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记:adaBoost_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：轨迹驻留点 staypoint_驻留点模型_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：node2vec（论文笔记：node2vec: Scalable Feature Learning for Networks）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：地理加权回归（GWR）-CSDN博客
机器学习/pytorch笔记:time2vec-CSDN博客

机器学习基础

机器学习笔记：线性回归_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/119982529
机器学习笔记：岭回归（L2正则化）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/119983667
机器学习笔记：梯度下降_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
深度学习结论：模型架构和神经网络宽度深度的关系-CSDN博客
模型运行速度笔记： s/epoch VS s/iter-CSDN博客
机器学习笔记：正则化_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：SGD （stochastic gradient descent）的隐式正则化_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
学习率更新	机器学习笔记：Momentum_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
	机器学习笔记：Adagrad_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
	机器学习笔记：RMSProp,AdaDelta_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
	机器学习笔记：Adam,AdamW_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
	机器学习笔记：优化器Lion（EvoLved Sign Momentum）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
	机器学习笔记：linear scaling learning rate （学习率 和batch size的关系）-CSDN博客
机器学习笔记：过拟合_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/119989659
机器学习笔记：牛顿方法_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：激活函数_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：初始化0的问题_初始化都是0,能讯得起来吗-CSDN博客
机器学习笔记：logistic regression_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客	分类问题
机器学习笔记：感知器_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：高斯判别分析_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：线性判别分析（Fisher）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：反向传播_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：梯度消失_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：交叉验证_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：误差的来源（bias & variance）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记： Discriminative vs Generative Models_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：参数&超参数_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：分布式训练：模型并行&数据并行_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：EM算法（期望最大算法）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：学习率预热 warmup_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：特征缩放（sklearn实现）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：MLP的万能逼近特性（ Universal Approximation Property）
摘抄：为什么有的神经网络加入注意力机制后效果反而变差了？_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：多层感知机的一致逼近性_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：深度学习模型复杂度_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：线性链条件随机场（CRF）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：Huber Loss & smooth L1 loss_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：概念对比——损失函数，代价函数，目标函数_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
机器学习笔记：focal loss-CSDN博客
机器学习笔记：label smoothing-CSDN博客

推荐系统

推荐系统笔记：Introduction_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

推荐系统笔记： 基于邻居的协同过滤问题 中的降维_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

推荐系统笔记:基于模型的协同过滤_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

推荐系统笔记：决策树&回归树_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

推荐系统笔记：基于贝叶斯的协同过滤_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

推荐系统笔记：使用分类模型进行协同过滤_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

推荐系统笔记：基于潜在因子模型的协同过滤（latent factor model）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

推荐系统笔记：无任何限制的矩阵分解_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

推荐系统笔记：基于SVD的协同过滤_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

推荐系统笔记：基于非负矩阵分解的协同过滤_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

推荐系统笔记：基于矩阵分解（总结篇）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

推荐系统笔记：矩阵分解+基于邻居的模型_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

时间序列

机器学习笔记（时间序列）：不同类型的图示_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

算法笔记：ARIMA_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记 时间序列预测（最基本的方法【benchmark】）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记 时间序列预测（基本数据处理，Box-Cox）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习（时间序列）：线性回归之虚拟变量 dummy variables_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记：（时间序列中的线性回归）如何选择预测变量_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记：时间序列分解（滑动平均）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记： 时间序列 分解 STL_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

DTW 笔记： Dynamic Time Warping 动态时间规整 （&DTW的python实现） 【DDTW，WDTW】_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记：时间序列异常检测-CSDN博客

时间序列笔记：SAX（符号集合近似）时间序列表征/论文笔记 A Symbolic Representation of Time Series, with Implications for Stream-CSDN博客

NLP

机器学习笔记 NLP ngram_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

NLP 笔记： 序列标注与BIO标注_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

NLP学习笔记：word2vec_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

NLP 笔记：Skip-gram_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记：seq2seq & attentioned seq2seq_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记：逆置换-CSDN博客

机器学习笔记：RNN值Teacher Forcing-CSDN博客

NLP 笔记：Latent Dirichlet Allocation （介绍篇）-CSDN博客 NLP 笔记:LDA（训练篇）-CSDN博客

NLP 笔记：TF-IDF-CSDN博客

NLP笔记：BLEU-CSDN博客

聚类

机器学习笔记 （聚类） 层次聚类 Agglomerative Clutsering（Single-linkage、Complete-linkage，Group average）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 机器学习笔记：层次聚类_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记： 聚类 模糊聚类与模糊层次聚类（论文笔记 Fuzzy Agglomerative Clustering :ICAISC 2015）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记：DBSCAN_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

聚类笔记：HDBSCAN-CSDN博客

算法笔记：KD树_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

算法笔记：球树_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习/sklearn 笔记：K-means,kmeans++,MiniBatchKMeans，二分Kmeans-CSDN博客

聚类笔记/sklearn笔记：Affinity Propagation亲和力传播-CSDN博客

机器学习/sklearn笔记：MeanShift-CSDN博客

谱聚类初探_缩放聚类指示向量_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

算法笔记：OPTICS 聚类-CSDN博客

聚类笔记：聚类算法评估指标-CSDN博客

并行计算

机器学习笔记：并行计算 （基础介绍）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记：并行计算（同步与异步）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

LLM笔记：训练大模型之并行化-CSDN博客

大模型相关

机器学习笔记：李宏毅ChatGPT课程1：刨析ChatGPT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记：李宏毅ChatGPT：生成式学习的两种策略_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记：李宏毅ChatGPT Finetune VS Prompt_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

机器学习笔记：李宏毅chatgpt 大模型 & 大资料_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

LLM笔记：几个重要的数字_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

深度学习笔记：灾难性遗忘-CSDN博客

大模型笔记：RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）-CSDN博客大模型笔记：RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）-CSDN博客大模型笔记：RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）-CSDN博客

大模型笔记：幻觉 hallucination_大模型 缺点-CSDN博客

prompt，RAG，finetune，从零训练大模型对比_从零 rag-CSDN博客

大模型笔记：Prompt tuning-CSDN博客

大模型笔记：LoRA-CSDN博客

大模型对比：继续预训练 VS 微调_中文大模型继续预训练-CSDN博客

大模型笔记：KV cache-CSDN博客

DL笔记：旋转编码RoPE_llm rope-CSDN博客

dl笔记：MOE-CSDN博客

prompt

大模型笔记：最少到最多提示过程 (Least to Most prompting, LtM)-CSDN博客

大模型笔记：吴恩达 ChatGPT Prompt Engineering for Developers（1） prompt的基本原则和策略_吴恩达prompt-CSDN博客

吴恩达prompt 笔记2：迭代提示开发（Iterative Prompt Develelopment）-CSDN博客

RAG

RAG笔记：常见问题以及解决方法_rag问题-CSDN博客

大模型笔记：RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）-CSDN博客

RAG进阶笔记：RAG进阶-CSDN博客

主动学习

机器学习笔记：主动学习（Active Learning）初探_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

知识图谱

知识图谱笔记：TransE_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

知识图谱笔记：TransH_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

GAN

GAN笔记：利普希茨连续（Lipschitz continuity）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

llama笔记：官方示例解析 example_chat_completion.py-CSDN博客