6月机器学习在线班课程大纲讨论稿


6月机器学习在线班目前正在报名中(报名链接:http://www.julyedu.com/course/ ... 23m16),暂定课程大纲如下:

第一课 微积分与概率论
Taylor展式/牛顿法/梯度/指数族分布/共轭分布

第二课 数理统计与参数估计
统计量/切比雪夫不等式/大数定理/中心极限定理/参数估计方法

第三课 线性代数
向量/矩阵/方程/特征向量

第四课 凸优化
凸集、凸函数、凸优化、KKT条件

第五课 回归
最小二乘法、梯度下降、稀疏、过拟合、Logistic回归
代码:使用批处理梯度下降和随机梯度下降(SDG)求回归参数

第六课 梯度下降算法剖析
自适应学习率、拟牛顿
代码:使用Armijo准则的BDG/SDG求自适应学习率

第七课 最大熵模型
熵、最大熵模型、IIS

第八课 PCA、SVD、LDA(Linear Discriminant Analysis)

第九课 聚类
距离度量、K-means/K-Medoid/密度聚类/谱聚类

第十课 决策树和随机森林
ID3、C4.5、CART、Bagging、GBDT

第十一课 Adaboost
Adaboost、前向分步算法

第十二课 SVM
线性可分支持向量机/线性支持向量机/非线性支持向量机、SMO

第十三课 贝叶斯网络
朴素贝叶斯、有向分离、马尔科夫模型/ HMM /pLSA /LDA

第十四课 EM算法
GMM/pLSA/HMM
代码:使用EM算法求GMM参数——以男女身高为例
代码:使用EM算法求GMM参数——图像分割

第十五课 主题模型
pLSA/共轭先验分布/LDA

第十六课 采样与变分
MCMC/KL(p||q)与KL(q||p)

第十七课 隐马尔科夫模型HMM
概率计算问题/参数学习问题/状态预测问题

第十八课 条件随机场
概率无向图模型/MRF/线性链CRF

第十九课 CNN、RNN、深度学习
第二十次课 待定

大家有何意见或建议,以及还想听什么内容,欢迎随时在本帖子下评论反馈,thanks。
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July - 抠细节抠体验,不妥协不将就。

赞同来自: lihaizheli 飘渺 逝水流年 architectluoqi


@飘渺
推荐算法、和计算广告?
好的,我们考虑下。

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