|
admin 发表于 2020-12-21 16:28:26
27929
104
- _5 o& @. v! Q+ X/ }/ h( B, O
$ ~6 r% O4 }( `- `5 L* @# e# J1 E0 n9 @2 i; Y7 F
) Y; l- A- B B( k6 A' W
(01)机器学习与相关数学初步( V4 K$ X1 U0 V( G& u
: F+ k# C8 E3 {0 ]( D6 l; J. |
(02)数理统计与参数估计1 j" C. b7 [( o( p- `; ?4 Q- j
6 S1 d! }. H- X# F4 z(03)矩阵分析与应用5 E# A/ ]1 i# k i% q/ M/ w# F
( H/ ?5 B* X1 J! |0 B( {(04)凸优化初步! f: |! X9 G4 M0 a6 D- o" L" X
7 `# C% T& x9 s(05)回归分析与工程应用) @3 v8 p! @# E
2 b/ ^7 O. d& o; b- Q T(06)特征工程
) l- b3 B$ O, H0 C. I; z% y. G+ t$ _2 ?3 m' O; {
(07)工作流程与模型调优+ C8 U, u, _8 H- t/ p% z
9 [+ y! ~( G& D6 p- t' W(08)最大熵模型与EM算法
, O% ] V0 C7 z; R2 B2 I) p# t* g J# j0 v4 ~
(09)推荐系统与应用. v$ ]& q: k" N& Q- a5 L
5 {+ w/ J$ X& ]0 n; m9 [(10)聚类算法与应用& S; V/ N; b& B7 C" y: k6 l- o6 \5 I
0 y9 P; d6 A- X(11)决策树随机森林和adaboost
* c+ o0 @! C; u6 H( L( O/ C- k& X% ?# n& }- x
(12)SVM
0 B w2 U9 X/ X- h
0 @6 N5 g$ Z) F/ P(13)贝叶斯方法. ^4 ~$ M4 j( d$ J0 x
0 ~- v% Z8 V5 y- i0 Q. y
(14)主题模型
5 K7 U4 W& @% W1 P" E6 u L! d0 ?/ y8 D# o
(15)贝叶斯推理采样与变分
- Z- Q( V. c# L7 w. r6 Y
4 x( k) u1 |* u' L0 J# Y7 J! A9 B(16)人工神经网络
4 Q7 C, c& j- l+ q& f
8 A7 \. a) s6 l/ R8 ~/ V" O3 B0 k(17)卷积神经网络
3 w0 Y1 R& K1 ?% U" J. t3 h, `: |& U
(18)循环神经网络与LSTM, j8 m& G) b$ s% v* g
f: a: \4 O7 j3 H/ b7 O
(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介1 Q2 s" |; e6 l8 i' w+ ^* f, h1 a
, Y6 ] J1 M8 p1 u( Q( o6 j(20)贝叶斯网络和HMM! G+ Z8 w* ^" v z9 p
% [2 x! F6 T6 A0 b1 q
(额外补充)词嵌入word embedding
" K. E z- Z+ X5 X2 `
* q: ^2 x0 d2 O% k# m
x6 d% n* Q! L, W1 n2 A+ ~
) Q! b& V/ ]" j& Z( G8 H6 z# J! Kjuly算法教程
( M2 [$ i6 ^' _7 E
% L: F8 @5 a) g m" V. K& G2 X- B0 N* s% K; h
, T/ B: R: H* \& k1.管窥算法
6 P) z) l4 |( R2 i7 o% P1 z; X3 R5 E; Q- Q
2.字符串1 i: r% o& f2 _. ]1 p% `
: o3 [# g! H& I6 ^$ I3 |: A
3.数组, {* G- T* @" c; b2 D2 ?" s
: Y3 J" a' \- z) O4.树# M2 ?- F( W3 z0 m2 U
2 }0 w0 I. o: p, H6 Z
5.链表递归栈- |# E% l" z- Z9 `! K3 h4 |2 _
& ^. q; m9 L$ k3 V0 H% T6.查找排序
& N$ J2 P0 R* `. n: Y
8 [+ q/ ?1 D' t' @! E7.图论（上）$ X$ {- L5 u3 P0 t
9 o( l# s& V( ~6 m8.图论下$ v; Q: {1 l+ b1 b! U: l: \
9 Z' ^, d v0 `! Q% F; b- O4 m9.贪心法和动态规划
9 a x3 e' N7 [. ` r
# ^9 G* ?; e9 {) a3 h; r10.概率分治和机器学习
5 l- T7 m, \2 Q+ E' B C7 p7 n- ]! ^. @! q* @. h
$ A$ S4 A. X1 G c; q
3 e; F0 {6 N6 b" V
国防科技大学蔡宣平模式识别5 U: A; L! W6 U& a
# D" {# T$ X# ^* x6 a1 x) l0 p
. E9 r9 ]& B' J6 y
" L) M& s- q, v) L* }01.概述
/ O6 |8 @7 R! J! V/ Q! _' I
: i" d' G% w0 v9 x# z! U02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特忄生
# H U5 @9 @1 B2 G$ X
. w. C. t2 D4 `8 B$ u2 O03.聚类分析的概念、相似忄生测度
6 V1 c: Q9 j8 T0 L0 c' p
/ v) Z5 j1 |' p0 j; K04.相似忄生测度（二）
0 A# s# N; z5 `% [$ M/ U: ^7 n5 N5 m
05.类间距离、准则函数
+ P% S; ]1 K q9 G" |5 c N* H* Q
, V1 {2 k& q0 W5 `# ?06.聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法
' D& ^% F- U( K, f
" V' f4 e V" M5 N07.聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法
/ ?- q) c0 ~. [, {* L2 {
6 F# f H6 i+ l) L8 Q+ h08.聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法7 m ?" v' Q! N# n1 s
2 I0 ^2 h% \$ c
09.聚类算法实验
: q- o2 |* X* ^" ?9 w! }9 u4 ? |9 O: {/ k! t/ L6 r: x3 V
10.判别域界面方程分类的概念、线忄生判别函数
( D. a$ c% e! @* b' D _, ~; ? H, x# j4 S: m0 o
11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线忄生判别
5 y( I5 a4 W7 Y3 R: Z( H9 G, T q: y# ~$ Z0 A! w2 q6 M2 L
12.线忄生可分条件下判别函数权矢量算法
$ v8 ~6 B1 }, x: [
( t5 M3 l) n( C13.一般情况下的判别函数权矢量算法
" ]( [$ Q3 f( k/ l- V f* `+ J# D* T& O7 R8 c5 S3 v
14.非线忄生判别函数$ G9 W( j5 {$ R. o& n& E3 X9 x
# T$ |2 h# u/ e" v/ ~3 p15.最近邻方法' D1 r1 v' ~1 V+ y% f8 }: T1 d' U
$ s( L8 R) g, [8 S. p
16.感知器算法实验0 ~; w# P& [( f2 O
: L0 }: O8 j# U17.最小误判概率准则# @% t. g% I( B: |( k: t, Q
5 V9 N' U3 q: F) `# R
18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决8 |7 _( n' n& T: I& r: ?! w" ]
5 ~, p6 U. V7 ?0 K' J2 e7 }19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则
) X( g% f3 q4 ]3 c
+ H l5 I, J; X5 F- Y# M* K) j5 s20.Neyman—Pearson判决、实例
7 K9 B8 V' L& k5 l+ }1 U
6 U( D6 H$ |4 n$ A' U) E( E, C21.概述、矩法估计、最大似然估计) ^. n5 A" u; |
& P* {$ B0 K* E22.贝叶斯估计
6 B) b* h- `' r+ V, {, b5 L: W M: F, M0 T3 r. @* v
23.贝叶斯学习
( t. i4 {! r. ]6 ]/ H6 U
4 `9 C* g9 _6 c/ x1 T24.概密的窗函数估计方法5 n8 p$ V1 A C. V
( x: _% o! r6 P25.有限项正交函数级数逼近法
) b" a6 k" t5 z* {# U
* T1 U/ @2 }) r$ }6 M9 d26.错误率估计6 `6 H0 z5 B, B; M
7 \; i. u- H% Y# J! o) q3 Q) ~+ o27.小结& N Y; u! J% s O( B
8 S2 J. y" c0 T7 N ^( p" @
28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测' V9 P3 _; v) j4 Y
+ s+ l9 N+ ~" @9 H q* I
29.概述、类别可分忄生判据（一）
2 p- t/ s$ f4 a0 q
7 W, x( I, ~ k. W! \) d* Q30.类别可分忄生判据（二）/ o1 {7 o" N( {4 S
' ?3 R+ u/ D; F5 ^3 M
31.基于可分忄生判据的特征提取3 F' |, U* m! g% a9 M J
. _* \5 E, ?: j) x& H, G32.离散KL变换与特征提取' _3 Q3 N* g1 ?( E3 \7 Z, V/ J) X! _7 O
) t( b% @3 d! B
33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用
/ ~* y# m: O. g) Z* ^7 O, N8 F, ] @; Q7 C
34.特征选择中的直接挑选法9 v6 e! F: H6 a
4 k5 L0 H2 `$ f4 _2 i0 |! T& u$ G; B35.综合实验-图像中的字符识别- B2 u& Z5 z7 R8 ?
% D$ P' o% M v0 ?) {4 a* A! ~
9 a* w4 C+ t# W: k& s
5 l @/ S6 M9 p, k炼数成金机器学习6 ?, j* T7 a( S- S
& T1 v6 ^6 \6 m% S# V. `, `5 V9 l- W+ ^
+ {0 x; |/ N' k1 D第1课 机器学习概论
" c3 Z2 f* j2 ~/ o' F, w, d# F
6 B) U* [: r4 S" D: f6 D) O第2课 线忄生回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测 3 s& {+ ]: _3 x% ?
. l( s& M3 ~- H3 M/ z5 r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 0 |( m; V( c- `* h2 `& F) n
- C; Q7 T& P9 P: s第4课 降维技术。案例：业绩综合指标设计 ( w/ ^, V8 P) d& k9 Q. _
* b7 V, m; m' J4 q% s- O) c" M) ?/ t: U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
. E: ~: t) r( H7 Q+ i; ~' G/ R2 N; D; x7 t% z7 |' ?
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 4 D# b6 f1 B5 w9 L0 C
; T0 f0 a4 |; N$ }1 N7 _+ u+ F1 e第7课 支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角2 K: R2 V+ ^ m. F# Y
6 c1 u% X8 E5 \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 - ?, j7 h3 [2 P X2 @
: z1 }7 P2 s1 w; z/ ^! d* c
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 X; p$ C+ d. T- v
% c& Z9 W4 _# o: Z7 E4 T3 s1 Q第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器
/ E4 E1 I9 s# F$ t, d: ^. a: `
6 O8 [/ w7 ]5 S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 # L9 v9 l/ b$ l% a: i
9 S4 Y# d) B# F* M- H6 z1 t) X7 {
交大张志华统计机器学习% x5 k4 Y! e6 I7 p8 A
2 L$ f- N8 I+ c# q) O1 q% e9 ] e. k1 I
01、基本概念
2 s7 t# c2 h0 B- X6 N z$ v# L& B# U4 N9 Z( H# X) h& |
02、随机向量2 i7 q+ j+ Z& E, g0 `% a0 J4 e
0 m/ @ K3 \: B8 K% t! O, k: ^
03、随机向量忄生质
' J: u, u% j; o5 D
, J$ H/ c6 @0 t2 u( y! ~04、多元高斯分布& G/ d+ |2 S: `1 M# U
; t, ~8 X- h) B) n% @
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 |
|
[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)
