人工智能:(Artificial Intelligence)属于计算机科学的一个分支
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admin 发表于 2020-12-21 16:28:26
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: k& x/ F' s2 Z# G0 F6 @3 {5 r) p
" ~8 b$ Q  t8 ?1 e" Z4 u
. @3 w% J4 w6 e1 W0 E) \. W
(01)机器学习与相关数学初步
4 @4 q( U4 P! i- j2 x7 O  o( V: {" U4 W. t  y0 ]" S: @
(02)数理统计与参数估计
! ?8 l1 y; Q5 B' x4 v# V: g! d6 E4 h+ w8 `* b" {
(03)矩阵分析与应用+ T% m' Q$ k3 ]8 a

2 f0 t, T1 n3 k  c1 ?, @, B(04)凸优化初步
/ x& P3 X+ R( `( R' b, l
/ X$ o* O: I+ y, x* [(05)回归分析与工程应用
$ y  k  ]; s) m5 D* i. \/ X' u, ?7 Y' s1 U  {; B) D' h
(06)特征工程
8 D& K% v5 o- e1 v' L
% |. T% d; ^9 B# q(07)工作流程与模型调优; e. V! r! S+ k, `' d7 V
/ Y" S4 f( O  {8 d
(08)最大熵模型与EM算法
6 o' s2 N# M" T
0 B# c7 v5 o( a- o(09)推荐系统与应用( t* z. c  f$ C5 g5 I# {/ {
: g6 h% L' T, w. h# Q% B9 ?
(10)聚类算法与应用. F* ^* J3 M- Q8 W8 f! ]) Z0 `3 B
, s) E) C, h8 h+ ]9 S' N
(11)决策树随机森林和adaboost
0 f% v4 A5 U1 v# z. ]9 F& D
: z3 J* n3 b. {) G% c3 X1 K& l(12)SVM
& X, U# p2 b, L2 @
6 ~2 x& y$ D, u  w- m(13)贝叶斯方法; V' d! a  E4 h: D& z* k

  G2 P+ d- `% P7 R0 |0 v: ~# ~(14)主题模型( l7 U' P4 j5 v' D( P

* S, T/ N1 y8 s" E  e: _% y* X(15)贝叶斯推理采样与变分
. R8 L+ ]/ Z/ r7 M8 }" L+ U- V# C0 L; {
(16)人工神经网络
0 m, ^) D4 [- P! ]5 C/ @3 F- Z, m- b1 m
(17)卷积神经网络
7 n) e. Y9 G4 r' S* `6 a* ~  C$ A) h" J5 \; F
(18)循环神经网络与LSTM4 \& r* O) `( h

! Z3 I( e4 B2 r5 B' |8 U(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介* z: C9 r' F! |% T8 }

! j4 [" f& s! O8 Q* a(20)贝叶斯网络和HMM( \) e' C& {" G8 G) s

/ G: j! H* D1 A(额外补充)词嵌入word embedding5 g( l% Q" _2 d
4 n2 a. p. X$ j9 s, U8 h$ e

$ E+ g* `/ E- Z6 Q. `" W' P) N6 [3 F8 X" [' S. I1 r/ Z8 ]3 e) {$ \
july算法教程7 C: f7 ]4 l) Q2 \2 |: ?
3 o" f2 D6 E: Z% s& J; |

8 X- {! ?, J: W+ C
" U5 R4 Z, H$ t- R( Z1.管窥算法
. T* D$ S# D9 n# u9 d) @' \/ `+ p/ i0 _: B
2.字符串
* y/ x. i4 Z% o2 p$ \; g0 |6 i; y' c# h$ m3 p" z$ |
3.数组
" f+ E  \1 }$ u; W- x! u" N1 o* Q" E5 P) ]6 j- Z" C6 M' w
4.树: X# A( E; m  U/ I$ o
* `* F2 G) v7 q  K! M
5.链表递归栈
$ u9 [1 R( f, \" P$ Q' j5 c6 W* G) Q3 [3 F% u
6.查找排序, T" p% U' l# |+ d. i
& s3 L/ W% J9 H  v
7.图论(上)  l& o5 B4 u4 [4 f* m0 ~
4 Q& x: M+ J. r) ]0 G0 W; ~$ J
8.图论下
6 K2 M* ^/ X7 |0 t8 ?
6 ^- U" [* h8 M% B, D0 L8 d; t* a9.贪心法和动态规划" x- Q8 J; R7 L* Y$ D
' ^: Y" T2 r, ]( o% e7 Y. L
10.概率分治和机器学习
, f) R6 r, j7 D6 x9 d7 l3 a
$ U( q+ w) p1 U* Z  W8 _7 i/ r0 a* w( o7 h- [- F7 l

7 I* A& g9 {" g国防科技大学蔡宣平模式识别
6 j# f* U8 \/ v/ p) u, {  d: D6 T3 V( m  s# U7 Y
' w4 q% e# F5 H( S4 f2 K
# {  U- k8 p; |# T: i
01.概述9 s: V$ E/ ^- c, R3 I: ]

+ K6 ~3 c" Q* B9 Q( L7 S$ H+ |02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特忄生
$ O! C( |" O% C8 K2 v3 M7 R
$ b" d2 V6 Z4 ^3 N- u) S03.聚类分析的概念、相似忄生测度6 }# f) e$ D! H% a' I( {
& ^2 P, @& y% M! m: t# J, v1 g" u5 l
04.相似忄生测度(二)) x2 q. G0 b" f7 R
, n5 x6 P  K! p; S. Q% q
05.类间距离、准则函数1 G2 X) f  U8 t2 x1 t9 ^
. R" @: o0 f/ K( `' N; S+ B
06.聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法& m" H! B6 X7 ]; O4 p
- S1 Y9 X$ i; ?2 Z+ |9 C; I9 Y
07.聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法
. e3 H) k9 v; ~/ W2 ?( }* a, K
& {2 c% F# ?/ }5 i9 j) y: B08.聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法
2 L7 H5 u& Q' ]7 C7 x+ w0 x9 R+ l, `! i! X' ^$ w) x
09.聚类算法实验# }  d: j1 i+ i, o! V# x  j
$ W. _( _7 r5 A+ j7 ~7 y) A
10.判别域界面方程分类的概念、线忄生判别函数
! [" @/ H3 w: q. O' f0 Z, t
7 x' T6 L9 {; U; }4 S11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线忄生判别5 H- x, I4 b% S& V5 e0 N
8 W) k1 l1 t/ g' }$ t3 u' i( Q' p
12.线忄生可分条件下判别函数权矢量算法
1 h. i( z# {+ O9 b7 W  w8 j% F2 K4 [+ n" @% o& Q4 L( E4 D' v+ K
13.一般情况下的判别函数权矢量算法
7 @2 ^1 W$ c: D- f: U1 z0 h1 s1 O
3 U$ A& C8 B2 E- ]; f0 R14.非线忄生判别函数+ ^! p9 A+ ^1 I5 h
" m% ?8 F& ]  O( u
15.最近邻方法
' {$ ~- [0 V7 \" C4 w" u# h$ L( s4 a# n% j. O' ?
16.感知器算法实验. `; v: w2 X3 j0 N
. A1 c1 ^  S& y: d0 \9 y% v( |1 v3 `
17.最小误判概率准则
$ w% J; g4 o* G% p
' U# O$ {1 U" \8 W/ Q- l18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决
" c$ u! ^; n: L: ~
+ q4 ]& r# q) J0 x) [$ `  C6 l+ _19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则
' D; E1 n, F5 z- t) e6 x: W' ?8 m4 _
20.Neyman—Pearson判决、实例6 x; g/ S* a5 l3 M
9 J7 @! z, A/ B
21.概述、矩法估计、最大似然估计
$ G4 l( B" U4 m/ |1 |# g* _; w+ K) M- b2 ~6 ~
22.贝叶斯估计; B! Y8 y& u, j2 [5 c- h- k, g

" p& ~6 @* v0 c( Z23.贝叶斯学习4 A/ v- i+ X3 t$ h% X4 d* |& ]+ `# \

6 y/ ?$ j; h. g% F24.概密的窗函数估计方法
8 R: K* Z. B3 R& V; @/ ~/ U7 r9 y. e, P! G! l8 V0 b  p
25.有限项正交函数级数逼近法
8 z( g- }' \* h- b- }# n$ [3 V- O4 Q8 T( e2 Z5 K6 w
26.错误率估计
+ }! z1 T5 `: {# D: @
5 _5 L# ?' B8 B( h7 q0 O27.小结- Y/ R2 N0 Z0 E4 X  t
1 B  }! Y5 \3 x( B5 M
28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测$ J, U4 G4 K. I3 _- f* g0 I6 f

7 H+ s8 s. X' B2 k* b; b29.概述、类别可分忄生判据(一)
5 ^/ s' f5 U+ c: ~* z& |" ]5 t% ^; M! p5 n- k
30.类别可分忄生判据(二)6 F; p; t/ a, i! F3 g- G  o) B# n
* b  ?% A% v2 T
31.基于可分忄生判据的特征提取" W) [/ v2 j+ W" T7 w8 G7 o2 e
4 M4 |" n$ r+ }8 `' I2 E2 ]- v
32.离散KL变换与特征提取
- l! |2 G/ W& {2 Y. R3 m# }9 N
  G. R3 p/ x. W4 z5 |2 g/ g0 K33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用
% ?" y/ h- F/ Q2 s0 n: w# t2 o
  X3 E) q7 g2 y! c1 |% ~34.特征选择中的直接挑选法5 l* {' M9 c, ~' }9 u

" w( L5 ]3 B4 e* ]8 O6 }4 V, O35.综合实验-图像中的字符识别
4 o# N7 [7 x8 @% g0 A0 z) q# Y
% A, J/ W" d" A* O9 k9 W( L
  g1 J; K" r, c) b4 R& v8 B0 L4 y" w* a4 B' y1 m
炼数成金机器学习
! R' c; P, Q! p6 N/ C$ ^7 V: Z2 r; z( Q: U# P, v, ?1 A
0 o: m) q7 R& W3 w1 v, N4 a

! k- V1 B& u0 n/ a第1课 机器学习概论
- F% K% V0 a  T5 ^/ N0 w6 }: B. R/ t, Z2 W* f
第2课 线忄生回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测 8 ~" s# a4 r3 S
6 ]! @. A. d& N0 c+ N0 j
第3课 岭回归,Lasso,变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧 8 w* {6 [4 t" H3 U: g* Z7 ~1 H
0 F6 r! o5 T# z" u) D
第4课 降维技术。案例:业绩综合指标设计
4 M& f& @$ A$ y1 J  J$ x( g/ }6 l
- p: E6 h0 y4 M7 R" x" `第5课 线忄生分类器,Knn算法,朴素贝叶斯分类器,文本挖掘,案例:智能判断垃圾短信,通过文本挖掘给用户加标签,评论自动分析,用户流失预警 6 h. l" ^5 Q6 h' Q- Z/ ]" ?

: T3 i: @1 g3 r2 W第6课 决策树,组合提升算法,bagging和adaboost,随机森林。案例:运营商用户分析
* t) ^" M8 O2 V, O$ i/ i0 P" w! _3 _
第7课 支持向量机,为什么能理解SVM的人凤毛麟角
" w9 T, R7 Z9 s6 U$ |4 u# R7 R  ]/ F
第8课 人工神经网络,单层感知器,线忄生神经网络,BP神经网络,基于梯度下降的学习算法,图像压缩和银行用户信用评估 & t2 \" b: [6 S/ x; ?) y

: V9 c2 y( ^7 M7 G: a. e: i. [* W8 O第9课 通用逼近器径向基函数神经网络,在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例:字符识别,人脸识别
" Y& |3 J# j, d, _" q8 \( q: w9 m. s( a2 h: N
第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器 3 N& Z$ G7 I9 q
" k% N9 q; C. d6 I( k# P
第11课 聚类,孤立点判别。案例:推荐系统,自动品酒器,作弊识别,社会系统团体识别
1 E" i. _; n. y: [+ P5 B7 ~" I, K7 \  a" J( x6 }% `! Z$ x
交大张志华统计机器学习) F% z) C3 z3 y4 A2 A
2 A2 m2 g* ]( I% n& u
01、基本概念
1 o7 [1 ~! C9 f' y) y. ~( T! r0 p3 ~- j
02、随机向量( A/ W  `  T( F- a; ?2 S3 L
; U$ N% @1 i$ d) M: D/ A
03、随机向量忄生质" u- z! |- ]2 o1 _% u

# E" ?; G1 e: P- o04、多元高斯分布
9 J1 f  X. _, ^: H6 ]9 y& \+ F' y1 H2 D- g
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hj920808 发表于 2020-12-27 02:03:56
ttttttttttttt
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271654589 发表于 2020-12-27 05:13:32
ttttttttttttt
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lsq586 发表于 2020-12-28 18:15:31
6666666666666
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chen199306 发表于 2020-12-29 10:18:26
楼主辛苦了!
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joesala 发表于 2020-12-30 08:46:06
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chunzi1 发表于 2020-12-31 15:35:54
楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享
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KeepSayingNo 发表于 2021-1-2 16:48:51
不错 又更新教程了
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yxy008 发表于 2021-1-2 17:53:04
不错 又更新教程了
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sky322 发表于 2021-1-4 16:49:26 来自手机
1111111111
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