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)
/ 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
, O- I* T* l: t% J& l! m& Z+ x: S) m下载地址:霜&*(源 |
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窥视卡
雷达卡
发表于 2020-11-5 15:16:00
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发表于 2020-11-5 16:06:54
发表于 2020-11-5 16:27:18
