|
admin 发表于 2020-12-19 16:53:43
27418
104
H: c$ N3 }$ Q. o3 A9 W/ n! N01 | 频率视角下的机器学习
# q$ r* ?" y& Q2 S9 ?5 N
: g& Q$ |3 i7 s+ K02 | 贝叶斯视角下的机器学习
, ?/ K' W5 A7 G, s- x8 e
3 U9 }7 L) j$ j" Y+ \& t* n- z03 | 学什么与怎么学
# W! _& P8 r( v3 Q" L4 H2 }! q5 g" i# P8 L- Z+ s4 w# F$ K: c
04 | 计算学习理论
# y- {. n& B, F
7 E3 m* p' ]; d5 [05 | 模型的分类方式5 _3 g! k* j/ A, ?. `& w* T$ H- y
; M' |( }, F* K! C) T" a
06 | 模型的设计准则; g) m' d- K% m* b8 T
; L- ]; r! J3 j; `! Q07 | 模型的验证方法
: m/ M& B5 \( ~6 A- R' I4 T
; m4 @1 H: O" G) t# g08 | 模型的评估指标
# s) @+ j' w0 d9 k: q' I a4 B" ]: w7 r7 Z7 d3 ? O- Y8 z
09 | 实验设计
1 |# |& e0 r' ^2 \8 Z' o" u2 _
10 | 特征预处理
5 }4 B; \+ N" ^, j3 E# G- T3 c/ E$ I( h
11 | 基础线忄生回归：一元与多元6 R4 j/ E6 _4 }& T% Z
+ U' p1 |: i5 g9 G9 E. w6 b' q, O
12 | 正则化处理：收缩方法与边际化; T; l8 A1 L( y k$ ^/ X$ q
9 S7 T3 D+ H2 u% x* ^, ?
13 | 线忄生降维：主成分的使用% S. J0 I# I( A6 `" Q
; u& ^6 {+ n* r& I, }) s$ J# a/ j
14 | 非线忄生降维：流形学习
# x# e' d; C4 y
5 P+ r" m8 ]3 ]3 P# P1 M15 | 从回归到分类：联系函数与降维! ^ e& x; \5 Y3 ]5 k. l6 m
# H" R) `: c, P& t
16 | 建模非正态分布：广义线忄生模型
% }' W+ s. x: n* a9 l5 t) C% Y5 n! @5 w& X' W- M+ o
17 | 几何角度看分类：支持向量机
5 G$ R3 r, A: Q1 y5 ?. g+ C' n2 x% w6 T6 w
18 | 从全局到局部：核技巧" z7 l/ M* Y% D7 T4 l4 |
- g+ U1 l0 f( S* _19 | 非参数化的局部模型：K近邻
* I% T! r+ _, g- l1 x3 V! d+ r+ z
2 a3 p. T5 ]+ m, v/ k: d7 h* k20 | 基于距离的学习：聚类与度量学习) g! A+ T/ P! z4 x) ~
, j- C2 g' ^& }- l2 g1 W* A. }# G
21 | 基函数扩展：属忄生的非线忄生化- [% ]: e; H3 x' E# q6 P* t6 r8 e
0 |- a# _( W t7 t, W R
22 | 自适应的基函数：神经网络' g) ?& _# e6 F. V$ Y$ G: ~
( ?. x' w% V$ q5 H
23 | 层次化的神经网络：深度学习7 E; E" r) Y, S4 B* `: {
N, u0 N" { _5 f* X1 t
24 | 深度编解码：表示学习3 b' i4 |- e* F* D. U2 |, _
, A' S' V6 Q, q: ^25 | 基于特征的区域划分：树模型. J0 b4 g( C4 P9 S" {% ^& {
# O0 _7 m2 ^: i* u( m- F
26 | 集成化处理：Boosting与Bagging
* _' P/ O6 x8 T: {6 j# X
* E6 L: A, b5 Q2 A27 | 万能模型：梯度提升与随机森林
# _3 S6 K9 K0 T) G$ p$ k9 s9 r" ]. a( I I5 Y6 ~ E
总结课 | 机器学习的模型体系
J: p, M1 ?% x( q: D$ ?2 n: j. b: l, v0 ~
28 | 最简单的概率图：朴素贝叶斯% x, [5 i& ]& A1 Z: G$ y
) {8 Z7 Y6 k7 h7 f! C& d f
29 | 有向图模型：贝叶斯网络5 y* U5 v! G* K( N5 c9 [) |' A0 R% E
* n4 k+ ^7 ~- s30 | 无向图模型：马尔可夫随机场
6 u0 d: w/ N- e( r4 u: w
, K6 D( l2 k: {0 ^$ l31 | 建模连续分布：高斯网络
* L, `6 I1 z: @1 x1 x" W1 h D3 H( n: \' ]7 ~
32 | 从有限到无限：高斯过程
2 [& J1 c+ M# p2 h0 V9 @
3 o+ g6 h; y1 D33 | 序列化建模：隐马尔可夫模型4 X9 F1 U. t8 n' n6 X
2 P* O- Y3 g4 c34 | 连续序列化模型：线忄生动态系统 P: E6 }1 B9 A
( s% O+ A6 h3 o3 C1 D
35 | 精确推断：变量消除及其拓展
0 K9 D: v9 `' d& M! Y
' R; k* Q, u/ F A7 G+ @! H$ P$ l36 | 确定近似推断：变分贝叶斯
4 e; E- [ e( Z0 G) `: j
0 w# l; C2 f5 r, i6 T37 | 随机近似推断：MCMC
, v( }$ }7 a, s: o+ R4 Z, H- y4 ~( a9 \" w, _
38 | 完备数据下的参数学习：有向图与无向图
8 @6 a; o) U+ B8 l6 i: w- o4 k- j- E, k
39 | 隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型5 C8 N& t- h0 z
8 U2 @+ F/ z/ N7 x40 | 结构学习：基于约束与基于评分
" V# | i& C0 [; o* J2 e: ^' N; B- J; H) L
总结课 | 贝叶斯学习的模型体系
& X7 A# W/ _ e" K# P, o2 G) x* [6 |$ @0 p4 u% ~3 a y" Z
结课 | 终有一天，你将为今天的付出骄傲
7 h! Z! _2 D q4 q2 W V' C ?1 [! I+ ]2 i下载地址游客,该资源需要支付 10金币 才能下载，本站VIP会员全站免费 支付
# ]1 u U% C% G7 o5 i% R+ U& ^
|
|
[复制链接]
![[Python] 超强大的Python数据分析课程-偏机器学习方向 Python数据分析经典案例课程](data/attachment/temp/202012/21/154926ysrghb7sw7j3grkt.jpg.132_110.jpg)
谢谢分享，注册对了！