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课程简介:, a+ }. V. x( d8 u. k9 i! w
* X0 W* R$ n0 ?' k1 b机器学习的目标是对计算机编程,以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用,包括分析以往销售数据来预测客户行为,人脸识别或语音识别,优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务,以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述,《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能、信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。
5 Y7 I# G+ r6 `6 N$ V( j& g" W5 B' m) \; j6 J7 U
课程目录:2 Y1 _/ b$ @- e5 @; z8 N
' R5 `/ s8 P$ d. g01基本概念.mp4
. l; R- a* }' K+ A! D. S& Z02随机向量.mp4, z' R6 T7 {5 z2 e
03随机向量性质.mp4
3 T! E9 k( _' w( x' P6 X04多元高斯分布.mp4$ a8 U. e4 i: ^$ \! G+ @& C
05分布性质.mp4- Y0 V6 |) `$ y! G. V* K
06条件期望.mp4
3 A$ v( S2 A) M* E& k+ j07多项式分布.mp4
/ f+ V" N V, q1 i' E08多元高斯分布及应用.mp4! v6 v2 j5 h/ ~% C' D$ k
09渐进性质.mp4
$ z1 M3 R: D- e2 R% z! `4 g10核定义.mp4
9 P# y) f/ S4 m/ K; f0 N11正定核性质.mp47 d* c0 y" g3 F9 u$ q
12正定核应用.mp4
* l" R& `# k2 d, q0 T* f2 d! {13核主元分析.mp4! n/ `1 U0 D* a. d0 o/ f& ~) X( A
14主元分析.mp4
& Y8 {9 `" P$ P4 E) ?- u* H15主坐标分析.mp4
' Z: `/ z# F5 |, u( K5 `0 P7 i16期望最大算法.mp4
& K/ ?# l' u2 k17概率PCA.mp4
: g4 I5 F6 l5 U18最大似然估计方法.mp4$ f; l9 k5 e2 u1 y4 D# V
19EM算法收敛性.mp4
* T) ?$ N7 F: }' k0 g( i20MDS方法.mp4
) E& f7 k/ u- w- D21MDS中加点方法.mp4# w5 E0 l* D) n/ S
22矩阵次导数.mp4
2 {! Q/ g8 g: Y8 a. ^1 t7 q5 @4 K23T矩阵范数.mp4
- x/ b4 H3 A7 \# z' c- V3 U6 w+ g24次导数.mp4+ A& D# u' f$ a
25spectral clustering.mp4
4 ] ~& e7 B/ @1 S26K-means algorithm.mp4; l4 n+ u* Z, u3 t
27Matrix Completion.mp4
; R# O. }; ^# y$ M3 {5 I+ I& v28Fisher判别分析.mp4
2 f j' o+ L3 h1 d: l; t29谱聚类1.mp46 V3 p* N! c6 r/ @/ _) C
30谱聚类2.mp4
/ d5 _: h- U/ h" ~" P. F( C2 x( h ~31Computational Methods1.mp4
& W) s% g2 w6 o) j. i/ _* v32Computational Methods2.mp4
& ~/ B: m1 }0 E+ R33Fisher Discriminant Analysis.mp4
9 O1 P+ [- v9 e( s+ R% l! {: Z9 c34Kernel FDA.mp4
4 p- R+ i, e8 s) L35Linear classification1.mp4: v; j) W D, q; o* P
36Linear classification2.mp4
. K/ g! J! y; ]; ]37Naive Bayes方法.mp45 G) r) j+ |; r# G2 `
38Support Vector Machines1.mp4
; N# H3 S. B& Q$ M5 O39Support Vector Machines2.mp44 c$ A$ h! x' Y4 I6 b
40SUM.mp4
6 |. S+ g2 Y+ S+ P/ b- u41Boosting1 c' u, h* r* l: I4 r! g
42Boosting2
; `7 k% X( I2 M Z, e
( C5 h" O4 ?' u+ {: u9 U! m: M. b7 k4 d7 ^: d5 Q, M
' x, S% C. R1 A2 G S! w1 |7 F8 B
9 a9 i+ _1 e! N+ k& ^; ?- l) Z* Z. ~; J( O
! G' m$ y, q% m1 a8 b
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