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' a9 u) s( I; g; r7 q% ?) }$ O5 a
' d1 x5 Q) x! k7 e
开篇词 | 打通修炼机器学习的任督二脉1 V2 i9 @$ p |! x
; x* X4 s% P) ]2 w
01 | 频率视角下的机器学习) f. p# w$ W1 J( X
# _ h0 H+ `5 j
02 | 贝叶斯视角下的机器学习 s/ t3 K" w' ~. j
" [8 k, t( X. \: x& B) }2 `+ _
03 | 学什么与怎么学
9 o9 \8 g% e- {' A+ s! P" l& z5 V/ O( I; g% z
04 | 计算学习理论3 B$ Q5 R% p& A
+ l7 L( I! a. j9 r05 | 模型的分类方式& Z2 O6 }7 ~( D
+ V, o m+ G0 G; E( @06 | 模型的设计准则
$ P$ |6 k9 D9 m
. q) O w$ O4 K) P, x; A* s2 h2 V07 | 模型的验证方法( X! j: p4 z& r2 M( ~
h( r( f" x. w* e/ D9 p" T' A
08 | 模型的评估指标6 R9 H- r) @# E" w
+ x+ s+ V1 n! V9 [" f5 F3 F09 | 实验设计; ^/ B# Q4 u2 s- S, x5 ~# |2 Z* Q; n9 ~
% a& w8 H" _8 y
10 | 特征预处理
% D" W+ L8 s% l; W2 x2 T- @
6 i3 p& ], e- ]) e" {11 | 基础线性回归：一元与多元0 b2 {! O5 b+ z/ M) i
* C8 H5 o) C! J( d12 | 正则化处理：收缩方法与边际化! r% b {2 t$ X, o. p7 q5 n( y& g
: ~# ?% O- r0 V1 @
13 | 线性降维：主成分的使用# r$ {5 v6 f J" V* e# u
' W9 v3 q4 O( W2 S0 T2 h0 h2 d14 | 非线性降维：流形学习2 F4 Y/ D: h$ G
, i2 V; r! i+ H4 s" k
15 | 从回归到分类：联系函数与降维8 x: Q: X& X; q) W/ C" P5 T
- _& m7 E# Y( ~4 y& u' W1 m16 | 建模非正态分布：广义线性模型
' v, W9 Z# ]5 D; E4 C9 l/ ~0 }$ D2 Z2 E5 ^# @0 o
17 | 几何角度看分类：支持向量机- @+ }8 i( ?% [. g, V
. C1 N$ p% ~, T6 P/ l
18 | 从全局到局部：核技巧
4 ^) r) F0 \: ^3 m/ U) T) k" Z3 f2 Y5 C6 s V- a9 s+ s1 M7 r
19 | 非参数化的局部模型：K近邻7 N+ ?* [, ~( N, k
' Z) E, r6 m# t! k" n20 | 基于距离的学习：聚类与度量学习3 | o( H/ W3 ?' p. ?' @) b) K
, _! w8 u& u% a* F. A& s9 r21 | 基函数扩展：属性的非线性化+ K( W7 k2 B3 M0 z9 {9 D
, Y& A4 ]" X0 S+ R2 z: N22 | 自适应的基函数：神经网络) a: @- ~# \0 ]7 e0 F" V
# J" u! W# {' ]5 T: h23 | 层次化的神经网络：深度学习5 I# m) {, a V7 f4 d; R
F) W$ e( e3 f24 | 深度编解码：表示学习
4 D. F! H5 d5 t8 n0 v1 _1 @* q0 I5 |7 R- ?& V
25 | 基于特征的区域划分：树模型( e- W) v1 H; q7 u
" v2 G+ h' D" j& j
26 | 集成化处理：Boosting与Bagging
0 D: i8 ~) y' R9 d& q5 ^7 H* ?: o8 S2 _- m6 Q* j8 ]- F. f
27 | 万能模型：梯度提升与随机森林
+ r6 a- Y) C! ?4 G! u9 `( u: r) ]: z" Q2 ^. R3 G
总结课 | 机器学习的模型体系$ _4 I, X J* V; q
9 C. Q" ^3 M# W
28 | 最简单的概率图：朴素贝叶斯5 r& I, ~, E) r' y/ i5 N. {
! l2 ^8 d$ {! a, z0 a29 | 有向图模型：贝叶斯网络0 ^* U+ i1 H2 J4 V2 r
( l$ [& n( \& W# j. J3 i! g4 a30 | 无向图模型：马尔可夫随机场& h* s& n' _+ y8 Z% ^+ n$ n: n2 r
& ?% a( S* n$ O: e% T. v1 z' @7 b; Z
31 | 建模连续分布：高斯网络
! t6 c* s) }7 p, t, @3 t0 B2 Z: c0 k! ~7 z- d& L
32 | 从有限到无限：高斯过程" j" S9 _; f' W) b2 c. I
4 X/ Q. L8 U2 f; ?1 W
33 | 序列化建模：隐马尔可夫模型
6 C X6 Z4 y! _& F# f
- M% D m, r$ h$ _- K2 q7 k1 g34 | 连续序列化模型：线性动态系统
) e- \, Z! W9 D. M+ K1 R; \/ `2 j# v' i7 S3 f' l8 F! v
35 | 精确推断：变量消除及其拓展
% W2 u( S5 l6 O: t5 r5 p+ w& h' z- }6 `. H
36 | 确定近似推断：变分贝叶斯
) x! U! a3 a) U9 O. Z% t% j/ D, h) s1 H% ]9 q
37 | 随机近似推断：MCMC+ V) `& I, g1 u& g& B
4 u9 b- g X: g3 l8 X: u
38 | 完备数据下的参数学习：有向图与无向图
$ z1 o/ q3 T/ s3 v2 N& V2 S
) X; S0 `; R$ f0 j( G3 g: V39 | 隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型# `7 h/ e! k8 [4 ~+ }/ N0 c5 C4 b/ _; x
* W5 O! x$ J. g( B40 | 结构学习：基于约束与基于评分, u$ w+ q, G+ d: r
& @0 `! |# x6 R( H) O! c y总结课 | 贝叶斯学习的模型体系) E! A, q) ^* N) G# p1 M
; f* {. ~ ^( N$ r. ]- Q结课 | 终有一天，你将为今天的付出骄傲
6 B9 b' Q" @2 x+ s* a$ M& A# z+ S2 d& l$ K4 g
' B* ]$ z Y# x5 Q1 [5 z) B
下载地址： h1 ]. q. Q" `' w0 c
3 W, W# _1 L4 z! D; z
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发表于 2022-6-24 00:15:02
