本站资源全部免费,回复即可查看下载地址!
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？立即注册
x
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
|
温馨提示：
1、本站所有内容均为互联网收集或网友分享或网络购买,本站不破解、不翻录任何视频!
2、如本帖侵犯到任何版权问题，请立即告知本站，本站将及时予与删除并致以最深的歉意!
3、本站资源仅供本站会员学习参考,不得传播及用于其他用途,学习完后请在24小时内自行删除.
4、本站资源质量虽均经精心审查,但也难保万无一失,若发现资源有问题影响学习请一定及时点此进行问题反馈,我们会第一时间改正!
5、若发现链接失效了请联系管理员,管理员会在2小时内修复
6、如果有任何疑问,请加客服QQ:1300822626 2小时内回复你!
[复制链接]
发表于 2018-12-5 19:54:16
发表于 2018-12-5 20:28:34
发表于 2018-12-5 21:23:43
