2018机器学习 - 帮你打通机器学习的任督二脉 共40课
课程目录:
开篇词、打通修炼机器学习的任督二脉
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
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
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
结课、终有一天,你将为今天的付出骄傲
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