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[机器学习] 机器学习入门学习40课2018年9月

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2020-9-7 04:17
  • 签到天数: 5 天

    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2020-11-5 15:16:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    ├─01-课程介绍 (1讲)* S% _0 i  L  T! R* o
    │      00.打通修炼机器学习的任督二脉( i/ }  c$ k# r3 s' J
    │      
    . Z: z3 s+ u5 s1 B├─02-机器学习概观 (10讲)
    7 E( w9 G9 X; M1 w; H│      01.频率视角下的机器学习$ \2 u) N0 u! p6 U
    │      02.贝叶斯视角下的机器学习
    ! F; `% n2 ~; w( t' i│      03.学什么与怎么学
      M8 m+ {! ?5 [7 Y# b│      04.计算学习理论
    8 j" [6 u$ D8 _' @1 f│      05.模型的分类方式+ I4 X% U+ G% r
    │      06.模型的设计准则
    / e) w+ }* A; H│      07.模型的验证方法
    / e/ b0 J2 r5 S2 j' Q│      08.模型的评估指标
    + H0 y! m7 b9 t7 ^- S. @2 p, W│      09.实验设计
    ! Q" {& _* M, x4 f│      10.特征预处理
    / q  O1 F# Q* P6 T" T: u9 n/ a  P, V- i│      - @* S5 L' \" [- l; I
    ├─03-统计机器学习模型 (18讲)# ~& Q3 I, O9 _7 i7 l
    │      11.基础线性回归:一元与多元+ j) |, _" K7 @  k# H
    │      12.正则化处理:收缩方法与边际化
    ! Q+ D3 |8 V! s6 o  q│      13.线性降维:主成分的使用
    2 Y, ?, T% \, u( E. d' {5 o│      14.非线性降维:流形学习4 A7 I0 ~- r' p2 ~; a  B
    │      15.从回归到分类:联系函数与降维
    8 y7 U* D4 X2 w- m6 h│      16.建模非正态分布:广义线性模型5 J* r( G" H; ], p9 \+ q+ [& j
    │      17.几何角度看分类:支持向量机
    & j; P. D3 r% \  L│      18.从全局到局部:核技巧  }9 u6 c7 g" b! w( j9 N% p) h
    │      19.非参数化的局部模型:K近邻
    : @3 O  N6 j( F1 `% Q5 V+ J3 d│      20.基于距离的学习:聚类与度量学习, M) u' \+ [- n7 q" D/ k; M0 W
    │      21.基函数扩展:属性的非线性化
    - y3 s) [, @9 v0 A│      22.自适应的基函数:神经网络
    1 ?( `. ?  @, ~' |* J│      23.层次化的神经网络:深度学习
    - Q9 P' a" K* ?% W) y# u│      24.深度编解码:表示学习
    ' z9 B& s# w( @$ o, W, ~" X# p│      25.基于特征的区域划分:树模型
    / `/ u3 a2 z# @3 K8 D! Y& m│      26.集成化处理:Boosting与Bagging
    $ _+ z2 ~: l% |6 U9 V& x│      27.万能模型:梯度提升与随机森林! P% Y  w& H, a2 @5 a+ p( p: V
    │      总结课.机器学习的模型体系
    8 |) `0 Y  ?  F# j( p; n│      5 u9 A1 x0 {( {1 q. C; N
    ├─04-概率图模型 (14讲)" d' J# a+ B. p2 w5 T0 J
    │      28.最简单的概率图:朴素贝叶斯
    ( Z7 m9 M# u4 J│      29.有向图模型:贝叶斯网络  {5 ?7 A! R0 q) d! s9 t* ^
    │      30.无向图模型:马尔可夫随机场$ X( K* q; d9 V4 J% @8 ?
    │      31.建模连续分布:高斯网络
    # s$ ?) P2 c; H: Y5 e  F│      32.从有限到无限:高斯过程8 V6 I' s3 r: @
    │      33.序列化建模:隐马尔可夫模型
    3 n) d& g5 @5 u. l/ Q│      34.连续序列化模型:线性动态系统
    5 ]3 ]# o3 p" R( P( [│      35.精确推断:变量消除及其拓展
    8 N: S$ p% i! D5 P& j, ]. G5 V│      36.确定近似推断:变分贝叶斯; M& n; Y: Q5 P0 Y) }
    │      37.随机近似推断:MCMC& ~% |' k/ r# f9 n  O2 I
    │      38.完备数据下的参数学习:有向图与无向图
    8 k: H2 j; Y3 V  D: T│      39.隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型
    8 `, [6 I) W$ r. M& b/ g│      40.结构学习:基于约束与基于评分5 g+ n, M, \. K0 r: b
    │      总结课.贝叶斯学习的模型体系. W- \* y# ~  x" |  w' p
    │      . M& \6 J1 z; P! J8 u
    └─05-寄语 (1讲)
    ; t' Y; D# f1 G3 U5 [9 A        结课.终有一天,你将为今天的付出骄傲
      ^* p6 g% M: N+ Q7 Q$ }, B  L  Q' O! U" e: a: u
    " b3 U5 F3 r+ {4 X. ]+ v
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  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 14:37
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2020-11-5 16:06:54 | 显示全部楼层
    机器学习
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-1-15 10:47
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2020-11-5 16:27:18 | 显示全部楼层
    RE: 机器学习入门学习40课2018年9月
    2 @1 v$ s% s) s  j3 ^
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  • TA的每日心情
    奋斗
    5 天前
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2020-11-5 17:48:49 | 显示全部楼层
    good to download
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  • TA的每日心情

    昨天 16:20
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2020-11-5 17:58:01 | 显示全部楼层
    看看看看
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  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 13:05
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2020-11-5 18:02:00 | 显示全部楼层
    机器学习
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  • TA的每日心情
    擦汗
    昨天 20:33
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2020-11-5 18:15:23 | 显示全部楼层
    加油,我是最胖的
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2021-2-14 15:51
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2020-11-5 18:54:15 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-2-23 19:49
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2020-11-5 19:28:17 | 显示全部楼层
    看起来很OK的样了
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  • TA的每日心情
    开心
    5 天前
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    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2020-11-5 20:01:15 | 显示全部楼层
    机器学习入门学习40课20
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