TA的每日心情 | 开心 2024-9-19 21:14 |
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签到天数: 757 天 [LV.10]以坛为家III
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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Baggingxa0180804-27_万能模型:梯度提升与随机森林xa0180807-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:MCMC180901-38_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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