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课程目录：; [- p. G& r, |' g
. ?4 S8 j8 S* L, t- C
第1课 机器学习与数学综述& J& ]8 V6 D" w0 T$ f- l9 i% I
机器学习的种类与基本思路，假设函数与损失函数，机器学习与统计学、最优化、微分、矩阵运算的关系6 J& l: C5 d8 U/ D" v
" L& `6 A( G+ \) V Z7 a0 Y
第2课 微积分2 E3 w2 g( ?; Q$ U/ E `2 f" g
Taylor展式、梯度下降和牛顿法初步、Jensen不等式
5 I7 T5 ]& _5 `$ u0 v
! A' z3 X. ~9 h第3课 概率论与数理统计
! l7 N+ n! f J常见分布与共轭分布、切比雪夫不等式、大数定理、中心极限定理- q# j, X- d! { \8 {
& I" v! l3 `, q5 U/ Y* ^ M
第4课 参数估计
0 X# u! S8 G* V6 R4 `矩估计、极大似然估计
: t, E) A& W% A' U" {' _' o
+ }# @/ F- r9 X j2 v$ K& R第5课 矩阵基础
$ Y E1 H" N: I8 J. Y- t) `; z! Y线性映射，线性方程，矩阵基本概念，相似变换，特征向量: {/ A" T2 n1 E9 H; F8 S& V- s) _- K
2 W/ z& w6 ]# \/ }2 q第6课 矩阵进阶+ v9 z. a* p$ G9 l1 {
二次型，对称矩阵对角化，奇异值分解! c8 R x# G' `( U/ U; T
/ f5 N) c- y1 n* ~# n7 M
第7课 凸优化基础! }/ D' N' {' d5 T8 w6 ~
优化、凸优化基本概念简介，凸集，凸函数
8 P* v2 Z3 M0 K a
! D4 N" u8 t, `9 N, t% E第8课 凸优化进阶; Z' x/ `7 I4 @/ _
凸优化问题标准形式，对偶问题与KKT条件' i# ?9 X1 A) k2 x- L& t
牛顿法，内点法+ r' [8 r4 F; L( k2 B; {0 H1 u3 j
# \ ^$ z# ^; M# L7 c! `* w0 F7 R% b
第9课 从数学到机器学习分类问题3 I/ p# @) k* b% T( v7 ^' c
机器学习与分类问题，空间切分与决策边界，Softmax与linearSVM，损失函数与最小化/ }- F6 c% s: r: M5 Q% {; V
% N5 O; h: s; z: W h1 q
第10课 优化与统计学习的典型应用：SVM进阶4 T# m6 A# K' m3 v
最大间隔分类，SVM中的目标函数的优化方法，kernel tricks，soft-hard margin，thinking in SVMs* l. o5 D% @: y2 c8 P
/ q h7 c e3 B* p
5 P( i5 ~4 G( k: \* Z
+ d$ @6 W4 J; K) O6 `
4 L2 Q: Z/ i4 ]! G. l
' i- C Z4 q& ^( `8 s
- n, U5 \+ T1 y
. z$ }% A4 t( Z* t资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见0 ?6 L1 }- J6 s* E; h
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4 }$ K$ {: m- J1 V6 R8 @9 D5 y5 y* ~
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发表于 2022-6-27 04:39:01
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