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人工智能之机器学习帮你打通机器学习任督二脉40讲2018年6月
180604-开篇词_打通修炼机器学习的任督二脉
180605-01_频率视角下的机器学习
180607-02_贝叶斯视角下的机器学习
180609-03_学什么与怎么学
180612-04_计算学习理论
180614-05_模型的分类方式
180616-06_模型的设计准则
180619-07_模型的验证方法
180621-08_模型的评估指标
180623-09_实验设计
180626-10_特征预处理
180628-11_基础线忄生回归：一元与多元
180630-12_正则化处理：收缩方法与边际化
180703-13_线忄生降维：主成分的使用
180705-14_非线忄生降维：流形学习
180707-15_从回归到分类：联系函数与降维
180710-16_建模非正态分布：广义线忄生模型
180712-17_几何角度看分类：支持向量机
180714-18_从全局到局部：核技巧
180717-19_非参数化的局部模型：K近邻
180719-20_基于距离的学习：聚类与度量学习
180721-21_基函数扩展：属忄生的非线忄生化
180724-22_自适应的基函数：神经网络
180726-23_层次化的神经网络：深度学习
180728-24_深度编解码：表示学习
180731-25_基于特征的区域划分：树模型
180802-26_集成化处理：Boosting与Bagging
180804-27_万能模型：梯度提升与随机森林
180807-总结课_机器学习的模型体系
180809-28_最简单的概率图：朴素贝叶斯
180811-29_有向图模型：贝叶斯网络
180814-30_无向图模型：马尔可夫随机场
180816-31_建模连续分布：高斯网络
180818-32_从有限到无限：高斯过程
180821-33_序列化建模：隐马尔可夫模型
180823-34_连续序列化模型：线忄生动态系统
180825-35_精确推断：变量消除及其拓展
180828-36_确定近似推断：变分贝叶斯
180830-37_随机近似推断：MCMC
180901-38_完备数据下的参数学习：有向图与无向图
180904-39_隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型
180906-40_结构学习：基于约束与基于评分
180908-总结课_贝叶斯学习的模型体系
180911-结课_终有一天，你将为今天的付出骄傲

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