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发表于 2017-9-26 15:09:18 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

【课程内容】
bat产业利用
(01)机械进修与相关数学初步
(02)数理统计与参数估量
(03)矩阵分析与利用
(04)凸优化初步
(05)回归分析与工程利用
(06)特征工程
(07)工作流程与模子调优
(08)最大熵模子与EM算法
(09)保举系统与利用
(10)聚类算法与利用
(11)决议树随机森林和adaboost
(12)SVM
(13)贝叶斯方式
(14)主题模子
(15)贝叶斯推理采样与变分
(16)野生神经收集
(17)卷积神经收集
(18)循环神经收集与LSTM
(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
(20)贝叶斯收集和HMM
(额外补充)词嵌入word embedding
july算法教程
1.管窥算法
2.字符串
3.数组
4.树
5.链表递归栈
6.查找排序
7.图论(上)
8.图论下
9.贪心法和静态计划
10.几率分治和机械进修
国防科技大学蔡宣平形式识别
01.概述
02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态散布特征
03.聚类分析的概念、类似性测度
04.类似性测度(二)
05.类间间隔、原则函数
06.聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法
07.聚类算法:静态聚类算法——C均值聚类算法
08.聚类算法:静态聚类算法——近邻函数算法
09.聚类算法尝试
10.辨别域界面方程分类的概念、线性辨别函数
11.辨别函数值的辨别意义、权空间及解空间、fisher线性辨别
12.线性可分条件下辨别函数权矢量算法
13.一般情况下的辨别函数权矢量算法
14.非线性辨别函数
15.比来邻方式
16.感知器算法尝试
17.最小误判几率原则
18.正态散布的最小误判几率、最小损失原则判决
19.含拒绝判决的最小损失原则、最小最大损失原则
20.Neyman—Pearson判决、实例
21.概述、矩法估量、最大似然估量
22.贝叶斯估量
23.贝叶斯进修
24.概密的窗函数估量方式
25.有限项正交函数级数逼近法
26.毛病率估量
27.小结
28.尝试3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动方针检测
29.概述、种别可分性判据(一)
30.种别可分性判据(二)
31.基于可分性判据的特征提取
32.离散KL变更与特征提取
33.离散KL变更在特征提取与挑选中的利用
34.特征挑选中的间接挑选法
35.综合尝试-图像中的字符识别
炼数成金机械进修
第1课 机械进修概论
第2课 线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩猜测
第3课 岭回归,Lasso,变量挑选技术。从一团乱麻中识别有用维度的技能
第4课 降维技术。案例:业绩综合目标设想
第5课 线性分类器,Knn算法,朴实贝叶斯分类器,文本挖掘,案例:智能判定渣滓短信,经过文本挖掘给用户加标签,批评自动分析,用户流失预警
第6课 决议树,组合提升算法,bagging和adaboost,随机森林。案例:运营商用户分析
第7课 支持向量机,为什么能了解SVM的人凤毛麟角
第8课 野生神经收集,单层感知器,线性神经收集,BP神经收集,基于梯度下降的进修算法,图像紧缩和银行用户信誉评价
第9课 通用逼近器径向基函数神经收集,在新概念下审阅PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经收集。案例:字符识别,人脸识别
第10课 几率神经收集和信心贝叶斯分类器
第11课 聚类,孤立点辨别。案例:保举系统,自动品酒器,做弊识别,社会系统团体识别
交大张志华统计机械进修
01、根基概念
02、随机向量
03、随机向量性质
04、多元高斯散布
05、散布性质
06、条件期望
07、多项式散布
08、多元高斯散布及利用
09、渐进性质
10、核界说
11、正定核性质
12、正定核利用
13、核主元分析
14、主元分析
15、主坐标分析
16、期望最大算法
17、几率PCA
18、最大似然估量方式
19、EM算法收敛性
20、MDS方式
21、MDS中加点方式
22、矩阵次导数
23、T矩阵范数
24、次导数
25、spectral clustering
26、K-means algorithm
27、Matrix Completion
28、Fisher辨别分析
29、谱聚类
30、Computational Methods
31、Fisher Discriminant Analysis
32、Kernel FDA
33、Linear classification
34、Naive Bayes方式
35、Support Vector Machines
36、SUM
37、Boosting
南大周志华普适机械进修PPT
台大叶柄成几率
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