🤖 人工智能1⚓︎
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侯门一入深如海，从此萧郎是路人。2
Hasta la vista, Baby!
2024年新开辟板块。正在缓慢而有序（？）地更新一些机器学习基础、深度学习基础、大模型相关的知识点等，当作一次整合。特别感谢 Gemini 2.5 Pro. 它对这部分笔记的几乎全部内容都做出了无可替代的贡献。
同时感谢所有该板块下相关领域的知识分享者。这些互联网时代的普罗米修斯一次次告诉我：“知识的圣火是永不熄灭的。”
目前正在进行的板块：
- 在大模型、 Statquest 等帮助下补充的机器学习基础：
- 实用机器学习 by 李沐，A Quick tour.
- 指标：ROC, AUC, F1-Score, PR Curve ...
- 回归：线性回归、详解、复杂度；逻辑回归，详解、复杂度；
- 树模型：决策树 (Decision Tree)
- 集成学习：Bagging: 随机森林 (Random Forest)
- 集成学习：Boosting: AdaBoost, GBDT (Gradient Boost Decision tree), XGBoost ...
- 支持向量机: SVM
- 聚类: KNN, K-Means
- 降维: t-SNE,
- 分解: SVD, PCA.
- 贝叶斯: Naive Bayesian.
- 在大模型帮助下整理（中）的大模型相关：
- 基础扫盲，SFT, RAG, PPO (🐌 ... )
- Transformer 大作战之变形金刚: Encoder-Decoder, Positional Encoding (RoPE), Multi Head Attention (MHA), Cross Attention (and lots of Attention!), Feed Forward Network (FFN), Skip Connection (Residual) ... Voila! \(Q, K, V\) matter!
- 王树森《推荐系统公开课》，争取不让它在 2025 年烂尾。
- 王树森《深度学习》: 争取不让它在 2025年烂尾。
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