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  • TA的每日心情
    奋斗
    2023-10-6 13:54
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    [LV.3]偶尔看看II

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    发表于 2017-11-26 00:55:06 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    【课程内容】

    bat工业应用
    (01)机器学习与相关数学初步
    (02)数理统计与参数估计
    (03)矩阵分析与应用
    (04)凸优化初步
    (05)回归分析与工程应用
    (06)特征工程
    (07)工作流程与模型调优
    (08)最大熵模型与EM算法
    (09)推荐系统与应用
    (10)聚类算法与应用
    (11)决策树随机森林和adaboost
    (12)SVM
    (13)贝叶斯方法
    (14)主题模型
    (15)贝叶斯推理采样与变分
    (16)人工神经网络
    (17)卷积神经网络
    (18)循环神经网络与LSTM
    (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
    (20)贝叶斯网络和HMM
    (额外补充)词嵌入word embedding

    july算法教程
    1.管窥算法
    2.字符串
    3.数组
    4.树
    5.链表递归栈
    6.查找排序
    7.图论(上)
    8.图论下
    9.贪心法和动态规划
    10.概率分治和机器学习

    国防科技大学蔡宣平模式识别
    01.概述
    02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性
    03.聚类分析的概念、相似性测度
    04.相似性测度(二)
    05.类间距离、准则函数
    06.聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法
    07.聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法
    08.聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法
    09.聚类算法实验
    10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数
    11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别
    12.线性可分条件下判别函数权矢量算法
    13.一般情况下的判别函数权矢量算法
    14.非线性判别函数
    15.最近邻方法
    16.感知器算法实验
    17.最小误判概率准则
    18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决
    19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则
    20.Neyman—Pearson判决、实例
    21.概述、矩法估计、最大似然估计
    22.贝叶斯估计
    23.贝叶斯学习
    24.概密的窗函数估计方法
    25.有限项正交函数级数逼近法
    26.错误率估计
    27.小结
    28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测
    29.概述、类别可分性判据(一)
    30.类别可分性判据(二)
    31.基于可分性判据的特征提取
    32.离散KL变换与特征提取
    33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用
    34.特征选择中的直接挑选法
    35.综合实验-图像中的字符识别

    炼数成金机器学习
    第1课 机器学习概论
    第2课 线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测
    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
    第4课 降维技术。案例:业绩综合指标设计
    第5课 线性分类器,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
    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
    第7课 支持向量机,为什么能理解SVM的人凤毛麟角
    第8课 人工神经网络,单层感知器,线性神经网络,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
    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
    第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器
    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

    交大张志华统计机器学习
    01、基本概念
    02、随机向量
    03、随机向量性质
    04、多元高斯分布
    05、分布性质
    06、条件期望
    07、多项式分布
    08、多元高斯分布及应用
    09、渐进性质
    10、核定义
    11、正定核性质
    12、正定核应用
    13、核主元分析
    14、主元分析
    15、主坐标分析
    16、期望最大算法
    17、概率PCA
    18、最大似然估计方法
    19、EM算法收敛性
    20、MDS方法
    21、MDS中加点方法
    22、矩阵次导数
    23、T矩阵范数
    24、次导数
    25、spectral clustering
    26、K-means algorithm
    27、Matrix Completion
    28、Fisher判别分析
    29、谱聚类
    30、Computational Methods
    31、Fisher Discriminant Analysis
    32、Kernel FDA
    33、Linear classification
    34、Naive Bayes方法
    35、Support Vector Machines
    36、SUM
    37、Boosting

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  • TA的每日心情
    擦汗
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    [LV.2]偶尔看看I

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    发表于 2018-4-29 14:08:19 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情
    奋斗
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    发表于 2018-5-12 09:47:26 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

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    发表于 2018-6-1 21:18:31 | 显示全部楼层
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    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2018-6-18 18:18:24 | 显示全部楼层
    我是来刷分的,嘿嘿
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    发表于 2018-6-22 11:20:54 | 显示全部楼层
    过来看看的
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    发表于 2018-6-27 10:54:17 | 显示全部楼层
    没看完~~~~~~ 先顶,好同志
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    发表于 2018-6-29 01:10:45 | 显示全部楼层
    路过,学习下
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