📚 机器学习优化技术课程指南

🚀 关键概念与核心方法

1. 梯度下降法

• 核心思想：通过迭代调整参数，沿着损失函数的负梯度方向寻找最小值。
• 变体：
  • 批量梯度下降（Batch GD）
  • 随机梯度下降（SGD）
  • 小批量梯度下降（Mini-batch GD）
• 应用场景：线性回归、神经网络训练等。

2. 随机森林优化

• 特征工程：通过调整特征选择策略提升模型泛化能力
• 参数调优：
  • 树的数量（n_estimators）
  • 节点划分规则（max_depth, min_samples_split）
• 实战案例：点击查看完整教程

3. 神经网络优化技巧

• 激活函数选择：ReLU vs. Sigmoid vs. Tanh
• 正则化方法：
  • L1/L2正则化
  • Dropout层
  • Early Stopping
• 优化算法：Adam、RMSProp、SGD with Momentum

4. 进阶资源推荐

• 机器学习优化专题
• 数学基础：凸优化与梯度计算

📌 提示：本课程包含所有优化技术的代码实现与可视化案例，点击此处获取完整资料。