TA的每日心情 | 擦汗 2020-9-7 04:17 |
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签到天数: 5 天 [LV.2]小吧熟人
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├─01-课程介绍 (1讲)9 S2 w/ {, e* f6 v) v1 H' B
│ 00.打通修炼机器学习的任督二脉7 U8 N7 ?8 X* M* J. q
│
2 e& l4 I7 @: C1 K" g├─02-机器学习概观 (10讲)6 M& l+ N, c+ C4 I U3 x8 k1 a" U9 U
│ 01.频率视角下的机器学习
0 H4 A, [0 s6 o' Z W│ 02.贝叶斯视角下的机器学习7 \& d, d1 E: M$ F- i
│ 03.学什么与怎么学: i8 d* M4 F; h. R: q% t
│ 04.计算学习理论
, a& L- }( F3 D" p. a/ Q- u7 o│ 05.模型的分类方式
: b) u% X. l9 @! k1 n│ 06.模型的设计准则
. ?% d6 `+ a( s8 k5 \: l│ 07.模型的验证方法+ F8 ^( b% ?9 l
│ 08.模型的评估指标8 C w( P$ R) Q8 f
│ 09.实验设计9 ~/ [6 I9 s9 ^- i! V1 R3 l
│ 10.特征预处理
$ D& {# {- ^- A" `+ u6 X! h│
) b( ]) a. X2 s2 x1 W├─03-统计机器学习模型 (18讲)
7 G) K+ l4 i5 {! _( _$ b% S│ 11.基础线性回归:一元与多元 H! y" l8 g; n" n
│ 12.正则化处理:收缩方法与边际化- s) V" k1 o' ^. w9 F) X6 z* q
│ 13.线性降维:主成分的使用
' S, _6 h* B" \- q, ], g│ 14.非线性降维:流形学习
4 B) A/ g/ h- o1 l* D2 _' i│ 15.从回归到分类:联系函数与降维! v* D8 v9 H; i' R# \
│ 16.建模非正态分布:广义线性模型* q: r: Y: }4 @* W7 p# `
│ 17.几何角度看分类:支持向量机0 C" u" N% d3 U- d/ i; r
│ 18.从全局到局部:核技巧6 d) U. H& ~# b; X% Y" A
│ 19.非参数化的局部模型:K近邻
- l. B' }$ B$ {! X; ^0 x' ?0 k- l1 i│ 20.基于距离的学习:聚类与度量学习, E. V* `9 P6 }# U
│ 21.基函数扩展:属性的非线性化
( Q0 v2 E' G( ~3 u( L│ 22.自适应的基函数:神经网络
% i$ T' x5 i& }! e0 s# K│ 23.层次化的神经网络:深度学习/ k( q. Y/ T# K7 r
│ 24.深度编解码:表示学习0 I! f" |' G' n3 l; S
│ 25.基于特征的区域划分:树模型; K7 r' h8 d1 V, p+ B4 V% _. R' W
│ 26.集成化处理:Boosting与Bagging5 H1 y3 M- x# P4 H$ R5 h( M
│ 27.万能模型:梯度提升与随机森林
0 V0 w+ I* u' ?0 e$ W' D│ 总结课.机器学习的模型体系. s: q- k6 w, e0 U5 ^) `
│
/ Q! [" S* v0 k" O9 f' q9 l: T├─04-概率图模型 (14讲)8 }, i5 b Q* l) ]1 q
│ 28.最简单的概率图:朴素贝叶斯
( C% K6 ]+ }) m. G. o1 @, k+ q; j│ 29.有向图模型:贝叶斯网络
- {# m: n( J; k0 y) i1 K│ 30.无向图模型:马尔可夫随机场
( ? G! W" F: i/ a│ 31.建模连续分布:高斯网络7 l' u9 ^' X* `% e- C/ k7 Z$ @% {9 }6 f
│ 32.从有限到无限:高斯过程
c+ K. ?# }5 {$ E4 o4 c│ 33.序列化建模:隐马尔可夫模型
& R; C0 l6 g& B) |│ 34.连续序列化模型:线性动态系统
! r: ^! j$ w" r6 |. f8 H- ^: }7 C│ 35.精确推断:变量消除及其拓展
2 G/ l( i5 D$ d% d│ 36.确定近似推断:变分贝叶斯
9 d0 c, N+ L# p( L# F( T│ 37.随机近似推断:MCMC1 w( O6 c/ O! F5 u+ e
│ 38.完备数据下的参数学习:有向图与无向图% F, s& Y8 j* \/ F
│ 39.隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型
/ d, _ m: J( ]) Z- v│ 40.结构学习:基于约束与基于评分8 y. P, [# |4 j% N2 P
│ 总结课.贝叶斯学习的模型体系0 C% V C8 u) _8 v- t: @1 B
│ - m1 B6 Y& X% `# K( T
└─05-寄语 (1讲)
( [' X! s! o/ d4 f 结课.终有一天,你将为今天的付出骄傲
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5 u" q4 n6 @7 ~# A7 F& j) L) l& Q2 f# W5 p$ J" q# f, i
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