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2018机器学习40讲高清

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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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