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2018机器学习40讲
目录+ l& G) Y: t, e" R. a
├─开篇词 _ 打通修炼机器学习的任督二脉
├─频率视角下的机器学习+ z4 g5 M4 ], y; F; o" ?, r
├─贝叶斯视角下的机器学习3 D$ p: z5 d6 }. n: ~# F) m
├─学什么与怎么学$ j8 D7 B$ D& h) c, q( c) g
├─计算学习理论
├─模型的分类方式
├─模型的设计准则5 m4 [* f, k# n+ Q3 {9 g; S" w* U9 x( d
├─模型的验证方法
├─模型的评估指标
├─实验设计
├─特征预处理
├─基础线性回归:一元与多元& v( Y# f1 w) t, O# _7 |& Q
├─正则化处理:收缩方法与边际化+ g9 x% J9 }$ j& F% g; f* _& n: \: T
├─线性降维:主成分的使用
├─非线性降维:流形学习4 _6 ~ C+ F2 c' Z, \+ S, b1 N" ?
├─从回归到分类:联系函数与降维
├─建模非正态分布:广义线性模型
├─几何角度看分类:支持向量机! `7 ^6 u& h- Z) C+ y
├─从全局到局部:核技巧: C2 v) Z/ s G. g5 O3 E% Z
├─非参数化的局部模型:K近邻
├─基于距离的学习:聚类与度量学习) K2 x. K* U' U, p2 j y3 e
├─基函数扩展:属性的非线性化
├─自适应的基函数:神经网络# J. R8 q2 r- j9 a; ] p
├─层次化的神经网络:深度学习
├─深度编解码:表示学习- z' a) ]' t6 @2 d# L. d. Z
├─基于特征的区域划分:树模型3 f& q" U3 ]4 `( j9 X
├─集成化处理:Boosting与Bagging6 D# r: W& L9 v9 P, W' X
├─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
├─最简单的概率图:朴素贝叶斯' |1 z: k+ s6 i& B
├─有向图模型:贝叶斯网络6 D. ^# v5 m- i4 a' Y/ |
├─无向图模型:马尔可夫随机场
├─建模连续分布:高斯网络- X w$ _. J, o( T- H+ v6 E* A
├─从有限到无限:高斯过程
├─序列化建模:隐马尔可夫模型4 P; e3 q0 @8 D! S, d
├─连续序列化模型:线性动态系统
├─精确推断:变量消除及其拓展/ N8 K/ X: z* d7 e9 |& d; ^+ Z0 T
├─确定近似推断:变分贝叶斯
├─随机近似推断:MCMC8 t2 ?* d5 i- `
├─完备数据下的参数学习:有向图与无向图# P! i5 a7 S, R7 _+ g* T$ Q
├─隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型
├─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2 W0 V u; H2 Y* e# Y2 {' S _
├─结课 _ 终有一天,你将为今天的付出骄傲
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