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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)
    / D% M$ Y4 Z- K7 g│      00.打通修炼机器学习的任督二脉# `1 t1 e: w2 p3 z# [
    │      9 j# u% u: u$ u4 V, o' p
    ├─02-机器学习概观 (10讲)
    ) x: @. ~$ r( r' W4 P: |* u│      01.频率视角下的机器学习4 e! w$ E0 b4 {! V
    │      02.贝叶斯视角下的机器学习
    3 f' ^! o" p8 \8 n1 F* [│      03.学什么与怎么学
      I7 g$ w* `, s│      04.计算学习理论' ~- D0 J3 K0 ]& p9 I2 v- R
    │      05.模型的分类方式
    3 j, }! i1 C3 ^1 D3 Z$ F9 O8 J: U│      06.模型的设计准则
    ; t: E, l) `1 @9 P7 S│      07.模型的验证方法
    & U& W2 T$ n( h│      08.模型的评估指标
    9 Z0 H8 d# e2 d0 ^& ?* k│      09.实验设计; D. ^% u9 S- O9 r3 k; [) M
    │      10.特征预处理7 F6 c7 s: m4 {, l
    │      
    1 }7 g, b* y  z├─03-统计机器学习模型 (18讲)
    , A% N+ C, O' _( U│      11.基础线性回归:一元与多元+ _5 r5 q$ E  \5 Y! p
    │      12.正则化处理:收缩方法与边际化+ V# H5 T/ Q: W& o" v0 Q
    │      13.线性降维:主成分的使用4 C# O$ I) t  U0 B. U5 f
    │      14.非线性降维:流形学习
    4 Y* U6 }4 D( a# [│      15.从回归到分类:联系函数与降维+ ]9 W) w9 t6 Y# q. ~) ^# C
    │      16.建模非正态分布:广义线性模型
    : k! n1 l- e- g5 Y3 K│      17.几何角度看分类:支持向量机
    # i. ?0 u0 E* K! t; w│      18.从全局到局部:核技巧
    ) E& y2 N. a) h5 c. J5 ~│      19.非参数化的局部模型:K近邻
    9 Q- O5 b" x, D5 H4 s│      20.基于距离的学习:聚类与度量学习3 J& u7 s3 i, q+ L3 a9 O
    │      21.基函数扩展:属性的非线性化
    ( D0 x3 R; Z& n$ s' {1 e│      22.自适应的基函数:神经网络. t1 ~  n( p. ]/ j
    │      23.层次化的神经网络:深度学习
    ! d' v0 q. w* c0 c3 A+ P) L│      24.深度编解码:表示学习
    / ^' n- B0 n4 F4 `9 K0 N! B' a$ `│      25.基于特征的区域划分:树模型  h4 Q- O& T# R7 `! e# H, q
    │      26.集成化处理:Boosting与Bagging) s- J" E5 f* ]7 p
    │      27.万能模型:梯度提升与随机森林0 H7 H, w9 _* u/ ]: z" ]
    │      总结课.机器学习的模型体系
    , l  @# e5 l0 X+ l│      $ Y) G) H3 d5 p9 c: P2 @2 B
    ├─04-概率图模型 (14讲)2 {/ a" h2 p+ c8 n  a3 m& |' M
    │      28.最简单的概率图:朴素贝叶斯
    : q% g% j# y  ^. n/ h# [│      29.有向图模型:贝叶斯网络+ p& Y! `; u6 S7 T/ k
    │      30.无向图模型:马尔可夫随机场/ O. m, @  C1 J6 v' c
    │      31.建模连续分布:高斯网络: P, {- ?4 v; Z! ]9 T: ?2 z. y5 t
    │      32.从有限到无限:高斯过程
    - M- i8 {1 D$ J' L│      33.序列化建模:隐马尔可夫模型
    & s8 t) B- y5 n4 e+ O│      34.连续序列化模型:线性动态系统$ m: D# I$ t9 K' P  p
    │      35.精确推断:变量消除及其拓展# ?- L# Y8 w9 `7 i8 p
    │      36.确定近似推断:变分贝叶斯
    ) N, k1 Z; t! r: v; m1 Z2 ~│      37.随机近似推断:MCMC
    9 |( t0 U; Q2 \6 U/ j' y│      38.完备数据下的参数学习:有向图与无向图( F: g0 V+ P8 l. i, U  j: U
    │      39.隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型* I" c2 M8 H; a
    │      40.结构学习:基于约束与基于评分7 w6 y. Y0 U: V: d; ~
    │      总结课.贝叶斯学习的模型体系6 k% p% Q  A% f: B$ o9 I' y7 n+ f6 e
    │      
    9 ]7 I- |1 m" w/ y└─05-寄语 (1讲)$ Y' Q+ k# l# n1 ~! w1 O6 t- W
            结课.终有一天,你将为今天的付出骄傲# ]& P8 W: x# i$ V

    : h1 X+ Z5 Q7 @; i6 x; i
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  • TA的每日心情
    慵懒
    1 小时前
  • 签到天数: 519 天

    [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
    前天 02:20
  • 签到天数: 98 天

    [LV.6]普通吧粉

    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
    4 G. D3 o6 Z1 R0 K  Z/ s2 b, A
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  • TA的每日心情

    4 小时前
  • 签到天数: 67 天

    [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

    前天 14:21
  • 签到天数: 377 天

    [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 13:18
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    [LV.8]狂热吧粉

    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

    10 小时前
  • 签到天数: 63 天

    [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
    昨天 09:34
  • 签到天数: 171 天

    [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
    3 天前
  • 签到天数: 491 天

    [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
    前天 19:00
  • 签到天数: 36 天

    [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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