人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)幫你打通機(jī)器學(xué)習(xí)任督二脈40講2018年6月
180604-開篇詞 _ 打通修煉機(jī)器學(xué)習(xí)的任督二脈
180605-01 _ 頻率視角下的機(jī)器學(xué)習(xí)
180607-02 _ 貝葉斯視角下的機(jī)器學(xué)習(xí)
180609-03 _ 學(xué)什么與怎么學(xué):
180612-04 _ 計(jì)算學(xué)習(xí)理論:
180614-05 _ 模型的分類方式
180616-06 _ 模型的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則
180619-07 _ 模型的驗(yàn)證方法
180621-08 _ 模型的評(píng)估指標(biāo)
180623-09 _ 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
180626-10 _ 特征預(yù)處理
180628-11 _ 基礎(chǔ)線性回歸：一元與多元
180630-12 _ 正則化處理：收縮方法與邊際化
180703-13 _ 線性降維：主成分的使用
180705-14 _ 非線性降維：流形學(xué)習(xí)
180707-15 _ 從回歸到分類：聯(lián)系函數(shù)與降維
180710-16 _ 建模非正態(tài)分布：廣義線性模型
180712-17 _ 幾何角度看分類：支持向量機(jī)
180714-18 _ 從全局到局部：核技巧
180717-19 _ 非參數(shù)化的局部模型：K近鄰
180719-20 _ 基于距離的學(xué)習(xí)：聚類與度量學(xué)習(xí)
180721-21 _ 基函數(shù)擴(kuò)展：屬性的非線性化
180724-22 _ 自適應(yīng)的基函數(shù)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
180726-23 _ 層次化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí)
180728-24 _ 深度編解碼：表示學(xué)習(xí)
180731-25 _ 基于特征的區(qū)域劃分：樹模型
180802-26 _ 集成化處理：Boosting與Bagging xa0
180804-27 _ 萬(wàn)能模型：梯度提升與隨機(jī)森林 xa0
180807-總結(jié)課 _ 機(jī)器學(xué)習(xí)的模型體系
180809-28 _ 最簡(jiǎn)單的概率圖：樸素貝葉斯
180811-29 _ 有向圖模型：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)+
180814-30 _ 無(wú)向圖模型：馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)
180816-31 _ 建模連續(xù)分布：高斯網(wǎng)絡(luò)
180818-32 _ 從有限到無(wú)限：高斯過(guò)程
180821-33 _ 序列化建模：隱馬爾可夫模型
180823-34 _ 連續(xù)序列化模型：線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)
180825-35 _ 精確推斷：變量消除及其拓展
180828-36 _ 確定近似推斷：變分貝葉斯
180830-37 _ 隨機(jī)近似推斷：MCMC
180901-38 _ 完備數(shù)據(jù)下的參數(shù)學(xué)習(xí)：有向圖與無(wú)向圖
180904-39 _ 隱變量下的參數(shù)學(xué)習(xí)：EM方法與混合模型
180906-40 _ 結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)：基于約束與基于評(píng)分
180908-總結(jié)課 _ 貝葉斯學(xué)習(xí)的模型體系
180911-結(jié)課 _ 終有一天，你將為今天的付出驕傲
