【課程內(nèi)容】

機器學(xué)習(xí)導(dǎo)論

基本概念

隨機向量

隨機向量性質(zhì)

多元高斯分布

分布性質(zhì)

條件期望

多項式分布

多元高斯分布及應(yīng)用

漸近性質(zhì)

核定義

正定核性質(zhì)

正定核應(yīng)用

核主元分析

主元分析

主坐標(biāo)分析

期望最大算法

概率PCA

最大似然估計方法

EM算法收斂性

MDS方法

MDS中加點方法

矩陣次導(dǎo)數(shù)

矩陣范數(shù)

次導(dǎo)數(shù)

spectral clustering

K-means algorithm

Matr-x Completion

Fisher判別分析

譜聚類

Computational Methods

Fisher Discriminant Analysis

Kernel FDA

Linear classification

Naive Bayes方法

Support Vector Machines

SVM

Boosting

自然語言處理

自然語言處理緒論

自然語言處理概論

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與語言學(xué)基礎(chǔ)

漢語的分詞與頻度統(tǒng)計

漢語語料庫的多級加工

n-gram語言模型

markov模型

句法分析技術(shù)

問答系統(tǒng)基礎(chǔ)

課堂總結(jié)

基于認(rèn)知科學(xué)原理的相似模型

一篇論文的誕生

自然語言理解

緒論

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

形式語言與自動機及其在NLP中的應(yīng)用

語料庫與語言知識庫

語言模型

隱馬爾柯夫模型

詞法分析與詞性標(biāo)注

語法理論

句法分析

語義計算

機器翻譯