人工智能:(Artificial Intelligence)属于计算机科学的一个分支
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[机器学习] 2018机器学习40讲

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admin 发表于 2020-12-19 16:53:43
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e97a806e5514c4d534f94982ac0b9683.jpg   v! D' [' G) P* K2 K/ J
01 | 频率视角下的机器学习  T6 Y+ E1 @$ y1 K9 S0 Z
0 a1 p1 E9 a( C( g5 o' u
02 | 贝叶斯视角下的机器学习$ e& v& U3 R# d, w( Q, t& T$ _6 {1 z
  i6 d% y$ R0 ?* u% p. R
03 | 学什么与怎么学: o" x# V9 d# |1 M' ?  O
" e8 Y* r8 h. Z" c3 d8 e
04 | 计算学习理论
$ r/ I4 X" v# b% W$ i6 b% p9 f, A1 i# ^1 [' T! i
05 | 模型的分类方式! V, `* y9 B- C$ K# u/ M4 @
% h6 J9 M) R! P# B/ \/ c! {
06 | 模型的设计准则
, a  h* w' D' A5 p! c6 w
$ X/ {8 E  P, h07 | 模型的验证方法, I5 Y8 U1 f! U8 J7 L0 i$ T
1 x* j; H: T4 k! U
08 | 模型的评估指标
' a3 U# Y* c6 O1 T% E2 w4 g8 O  r- F/ q: S9 M( I. K
09 | 实验设计, n( I6 j7 A% ?
- e* v8 A% `+ |2 D$ D
10 | 特征预处理5 ~) e7 S( i- m! r8 v. V' u
2 o' @, X/ W; S+ z
11 | 基础线忄生回归:一元与多元+ Z0 Q, o4 ]4 _2 A
; T7 R& B' |9 A& @/ j; L' h. h- c
12 | 正则化处理:收缩方法与边际化8 ^, p$ j$ D( F# t

" W$ B0 ~5 Y# E/ a( n13 | 线忄生降维:主成分的使用& k7 g7 n! p/ R; _
7 v8 u5 W) z. u6 U+ ]# c; Q1 U
14 | 非线忄生降维:流形学习( y7 T& f. l8 n( ]

4 Y! P1 C3 ]$ I$ p3 r% T4 C  |8 B15 | 从回归到分类:联系函数与降维7 k$ ?. |) u( M

: z, i/ p# k5 T, y16 | 建模非正态分布:广义线忄生模型
/ L$ V3 D& {: h1 t! F
1 d, Q% a: U/ q! k' H17 | 几何角度看分类:支持向量机
- M5 y0 B1 i# o2 k% s+ O1 c
+ V. g( y& ^9 E+ s, z9 x18 | 从全局到局部:核技巧: P' j0 ~. C" Y  m/ I5 Q6 q1 e; Z
. }. [  k, F8 ~1 `. U7 m- E( ?, R
19 | 非参数化的局部模型:K近邻; J; L; N3 a: G8 K
2 ^0 _; I/ @* v4 x
20 | 基于距离的学习:聚类与度量学习2 I# Q4 L* k- d. s: Q

0 P' B$ s, d( W6 J( G8 p+ y+ a( ]21 | 基函数扩展:属忄生的非线忄生化
0 Y* t0 _: G" H% b9 d  z1 \; a+ E; b( N1 w# ^7 p$ V
22 | 自适应的基函数:神经网络/ y0 M6 c! m- F

1 I4 v" a# Z/ _  d23 | 层次化的神经网络:深度学习- k- I& x8 `6 d- E! ?0 X

2 @. ~( e8 J) [+ |  h( u: b, \24 | 深度编解码:表示学习3 {) u( E2 g. x% b- i% b' M3 ^
9 G* r9 c2 M1 Y! J( S% f& C
25 | 基于特征的区域划分:树模型% `7 u/ a" P! S2 P% t" E# u

" J$ {7 Q4 n- l7 }+ t# b26 | 集成化处理:Boosting与Bagging
$ D1 u8 w- o0 R& m, i3 j/ ~( u! q6 v3 M
27 | 万能模型:梯度提升与随机森林
( Q1 ]3 W  S) k# T3 F  K& r" g% K. N# e4 }% `
总结课 | 机器学习的模型体系; w4 ~8 a' a& {8 {  G" ?. T. e
/ |  Q+ l, G0 S# M* z2 F
28 | 最简单的概率图:朴素贝叶斯9 m1 Y, C+ T% C* G) t% Y! \: ~) D
4 e" `# F/ [. ]) {( z
29 | 有向图模型:贝叶斯网络, W4 p* v: a" ?: i. d
4 ~* m- Q8 J4 i: m! q7 M$ G
30 | 无向图模型:马尔可夫随机场$ B, W) S& {" W: i( y
/ q& p0 q4 R- F4 l5 y& D; X
31 | 建模连续分布:高斯网络4 D) g# W, s/ x3 d

, i! I& v1 \# {4 |/ w9 g+ P32 | 从有限到无限:高斯过程
1 a) p4 f! q9 |' k5 n2 d
3 E5 g, F" O+ R+ B, @4 r* s33 | 序列化建模:隐马尔可夫模型0 P" B, {; V! R1 [: c, |  d6 s

7 w9 H6 q/ l4 O% u+ Y34 | 连续序列化模型:线忄生动态系统! E; p* h+ p6 O- [6 g

. [+ `" y3 n; A& J- C% N4 o35 | 精确推断:变量消除及其拓展, h* L0 L4 k4 f0 Q
. W% n) Q% }  h* G0 z0 k+ _
36 | 确定近似推断:变分贝叶斯5 M$ p' v  i4 t; `2 g* x

) l" H, G5 @& Z6 j9 x4 s37 | 随机近似推断:MCMC
$ M1 d# ?" [, p& L; x2 [. {  G" p: W  v4 M* b7 r7 ?! X4 d& ~( S# j% B9 q
38 | 完备数据下的参数学习:有向图与无向图
4 c7 x( N1 }0 t1 b" c' F
8 q# y- S) p) O3 f39 | 隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型
" u2 g# E9 |& r
+ d$ Q4 G* ]7 L1 c( n  e40 | 结构学习:基于约束与基于评分
+ ?8 G% b( l5 B
5 C: R4 _  x5 i& |总结课 | 贝叶斯学习的模型体系
5 y2 N+ [8 M  T, m- `" n) N# }  N" k) S$ R
结课 | 终有一天,你将为今天的付出骄傲8 @7 u" k9 b/ M4 O# ^
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zhangxiwen123 发表于 2020-12-27 00:11:39
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网络游侠 发表于 2020-12-27 16:30:00
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403727608 发表于 2020-12-28 11:44:05
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aliang55 发表于 2020-12-29 08:15:14
谢谢分享,注册对了!
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treesky 发表于 2020-12-29 10:23:24
IT直通车更新教程就是快
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joesala 发表于 2020-12-30 16:34:03
楼主辛苦了!
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271654589 发表于 2020-12-30 17:20:46 来自手机
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tianfang 发表于 2021-1-1 20:38:46
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KeepSayingNo 发表于 2021-1-1 22:52:24
讲的很详细,对于新手的我有帮助,100分
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