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《《机器学习》在线班》(Machine Learning)1[MP4]

  • 状态: 精华资源
  • 摘要:
    主讲人
    发行日期2015年08月01日
    对白语言普通话
    文字语言简体中文
  • 时间: 2016/12/22 14:47:28 发布 | 2016/12/23 10:56:10 更新
  • 分类: 教育  计算机 

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中文名《机器学习》在线班
英文名Machine Learning
资源格式MP4
主讲人
版本1
发行日期2015年08月01日
地区大陆
对白语言普通话
文字语言简体中文
简介

课程大纲:
人工智能、大数据分析、机器人等领域在近年来日益引人瞩目,而机器学习则是其中一类非常重要的理论和工具。本套资料从零开始介绍简单的Python语法以及如何用Python语言来写机器学习的模型。每一个章节环环相扣,配合代码样例,非常适合希望了解机器学习领域的初学者,甚至没有编程基础的学生。

引用
白盘同学及游客可通过如下方式下载:

01 微积分与概率论基础.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/8Ak164273312
02 参数估计与矩阵运算基础.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/mR1164276960
03 凸优化基础.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/hxy164293648
04 广义线性回归和对偶优化.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/CQV164291887
05 梯度下降和拟牛顿.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/UB5164295711
06 最大熵模型.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/dHs164295715
07 聚类方法.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/lVk164295719
08 决策树和随机森林.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/xd6164295723
09 Adaboost.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/3me164298091
10 贝叶斯网络.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/q7W164298095
11 支持向量机.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/t9s164298099
12 衣服推荐系统by黄高乐.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/Q6Q164298103
13 主题模型.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/Rnh164301363
15 IP与MCMC(上).mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/XIh164301367
15 IP与MCMC(下).mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/pce164301371
15 IP与MCMC(中).mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/0sF164301375
16 条件随机场1.flv: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/OS5164301379
16 条件随机场2.flv: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/gtG164301383
16 条件随机场3.flv: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/EEu164301387
17 PCA-SVD(上).mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/5Rv164302391
17 PCA-SVD(下).mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/acf164302395
17 PCA-SVD(中).mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/4k1164302399
18 CNN.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/Su3164304731
19.变分.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/9Mr164304735
20 知识图谱代码实现.mp4: https://jsjzlgx.ctfile.com/fs/dlV164304739

IPB Image



目录

第1~4次课,机器学习中的基础:
微积分(函数与极限、导数与微分、不定积分与定积分)、概率论与数理统计(期望方差、大数定律、二项分布、中心极限定理、正态分布)
矩阵(正交矩阵、协方差矩阵、SVD)
最优化(凸函数、凸优化、对偶问题)
极大似然估计、最小二乘、线性回归、logistic回归
第5次课,牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
第6次课,熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
第7次课,聚类(k-means、层次聚类、谱聚类等)
第8~12次课,分类
K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)、15分钟实践(随机森林运用)
Adaboost(包括公式推导、加法模型、指数损失函数的理解)
朴素贝叶斯、与贝叶斯网络(Bayesian Network)
支持向量机(最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO)、半小时实践(libsvm的简单运用)
EM、混合高斯模型
第13次课,主题模型(概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA)、15分钟实践(文档主题的提取)
第14~15次课,标注
马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM(Hidden Markov Model)
采样
第16次课,马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF等等
第17次课,SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
第18次课,卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
第19次课,变分推断方法(Variational Inference)
第20次课,知识图谱

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