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2018机器学习40讲

2018机器学习40讲

添加时间：2021-02-21 00:34:28
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    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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