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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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