TA的每日心情 | 擦汗
2020-9-7 04:17 |
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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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雷达卡
发表于 2020-11-5 15:16:00
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照妖镜
发表于 2020-11-5 16:06:54
发表于 2020-11-5 16:27:18
