admin 发表于 2021-1-10 15:37:16

机器学习40讲 - 帮你打通机器学习的任督二脉 完结



课程目录:
开篇词 (1讲)
开篇词 | 打通修炼机器学习的任督二脉

机器学习概观 (10讲)
01 | 频率视角下的机器学习
02 | 贝叶斯视角下的机器学习
03 | 学什么与怎么学
04 | 计算学习理论
05 | 模型的分类方式
06 | 模型的设计准则
07 | 模型的验证方法
08 | 模型的评估指标
09 | 实验设计
10 | 特征预处理

统计机器学习模型 (18讲)
11 | 基础线性回归:一元与多元
12 | 正则化处理:收缩方法与边际化
13 | 线性降维:主成分的使用
14 | 非线性降维:流形学习
15 | 从回归到分类:联系函数与降维
16 | 建模非正态分布:广义线性模型
17 | 几何角度看分类:支持向量机
18 | 从全局到局部:核技巧
19 | 非参数化的局部模型:K近邻
20 | 基于距离的学习:聚类与度量学习
21 | 基函数扩展:属性的非线性化
22 | 自适应的基函数:神经网络
23 | 层次化的神经网络:深度学习
24 | 深度编解码:表示学习
25 | 基于特征的区域划分:树模型
26 | 集成化处理:Boosting与Bagging
27 | 万能模型:梯度提升与随机森林
总结课 | 机器学习的模型体系

概率图模型 (14讲)
28 | 最简单的概率图:朴素贝叶斯
29 | 有向图模型:贝叶斯网络
30 | 无向图模型:马尔可夫随机场
31 | 建模连续分布:高斯网络
32 | 从有限到无限:高斯过程
33 | 序列化建模:隐马尔可夫模型
34 | 连续序列化模型:线性动态系统
35 | 精确推断:变量消除及其拓展
36 | 确定近似推断:变分贝叶斯
37 | 随机近似推断:MCMC
38 | 完备数据下的参数学习:有向图与无向图
39 | 隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型
40 | 结构学习:基于约束与基于评分
总结课 | 贝叶斯学习的模型体系

结束语 (1讲)
结课 | 终有一天,你将为今天的付出骄傲

加餐 (2讲)
如何成为机器学习工程师?
结课测试 | 这些机器学习知识你都掌握了吗?
**** Hidden Message *****

jackdown 发表于 2021-1-15 10:15:58

难道还是资源上传中??????

bitlz 发表于 2021-1-18 13:23:09

正需要,支持楼主大人了!

yjbb91 发表于 2021-2-2 09:26:22

正需要,支持楼主大人了!

kingfly 发表于 2021-3-18 18:26:08

回的人少,我来小顶一下

bashen 发表于 2021-3-21 18:22:14

啥也不说了,感谢楼主分享哇!

shadongjun 发表于 2021-3-21 22:42:53

啥也不说了,感谢楼主分享哇!

lyd 发表于 2021-3-21 23:34:45

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maoshu 发表于 2021-3-26 12:01:37

啥也不说了,感谢楼主分享哇!

dddd 发表于 2021-3-29 00:40:36

啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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