学途无忧

标题: 2018机器学习40讲,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载 [打印本页]

作者: admin    时间: 2021-4-15 04:24
标题: 2018机器学习40讲,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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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|基础线忄生回归:一元与多元

12|正则化处理:收缩方法与边际化

13|线忄生降维:主成分的使用

14|非线忄生降维: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:广义线忄生模型

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:属忄生的非线忄生化

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:线忄生动态系统

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






作者: rocklight21    时间: 2021-4-26 01:34
正需要,支持楼主大人了!
作者: WH`elegiac    时间: 2021-11-1 12:19
啥也不说了,感谢楼主分享哇!




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