打通机器学习任督二脉视频教程下载

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人工智能机器学习帮你打通机器学习任督二脉40讲

开篇词 打通修炼机器学习的任督二脉

01 频率视角下的机器学习

02 贝叶斯视角下的机器学习

03 学什么与怎么学:

04 计算学习理论:

05 模型的分类方式

06 模型的设计准则

07 模型的验证方法

08 模型的评估指标

09 实验设计

10 特征预处理

11 基础线性回归:一元与多元

12 正则化处理:收缩方法与边际化

13 线性降维:主成分的使用

14 非线性降维:流形学习

15 从回归到分类:联系函数与降维

16 建模非正态分布:广义线性模型

17 几何角度看分类:支持向量机

18 从全局到局部:核技巧

19 非参数化的局部模型:K近邻

20 基于距离的学习:聚类与度量学习

21 基函数扩展:属性的非线性化

22 自适应的基函数:神经网络;

23 层次化的神经网络:深度学习

24 深度编解码:表示学习

25 基于特征的区域划分:树模型

26 集成化处理:Boosting与Bagging xa0

27 万能模型:梯度提升与随机森林 xa0

总结课 机器学习的模型体系

28 最简单的概率图:朴素贝叶斯

29 有向图模型:贝叶斯网络+

30 无向图模型:马尔可夫随机场

31 建模连续分布:高斯网络

32 从有限到无限:高斯过程

33 序列化建模:隐马尔可夫模型

34 连续序列化模型:线性动态系统

35 精确推断:变量消除及其拓展

36 确定近似推断:变分贝叶斯

37 随机近似推断:MCMC

38 完备数据下的参数学习:有向图与无向图

39 隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型

40 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

结课 终有一天,你将为今天的付出骄傲

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