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Java视频教程名称：人工智能之机器学习帮你打通机器学习任督二脉视频教程 人工智能视频教程
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Java视频教程详情描述： 4 x, M) n8 q, ~5 {& U( w U( k) V* a
A0306《人工智能之机器学习帮你打通机器学习任督二脉视频教程》人工智能是一门非常具有挑战的科学，学习人工智能必须具备一定的计算机知识，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。本视频将从多角度深入讲解人工智能、机器学习等相关实施要点。
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R% S4 G6 g3 O0 [$ L4 {( o180604-开篇词 _ 打通修炼机器学习的任督二脉* \ s5 n4 L: k8 _5 e# E" \
180605-01 _ 频率视角下的机器学习
8 ]( J* Q; B5 W. x180607-02 _ 贝叶斯视角下的机器学习5 G8 f1 |- C, n) ^% ^, |" ?
180609-03 _ 学什么与怎么学
7 N9 K, s& h4 |% `% X$ z% t180612-04 _ 计算学习理论
( z# P. K7 B3 Q! g+ O180614-05 _ 模型的分类方式
# A2 [7 t" o4 ~ f: }" R180616-06 _ 模型的设计准则
1 |, ?# [( e" }! q8 p180619-07 _ 模型的验证方法! E0 L, W/ e0 g% q4 ~- [
180621-08 _ 模型的评估指标
% M( G V# _7 u180623-09 _ 实验设计
: h2 ?( K9 g l* I- e [- _180626-10 _ 特征预处理
. V6 a7 c" Q3 ~7 D) K180628-11 _ 基础线性回归：一元与多元
# _0 D/ X( Q) H. s; q! e6 I180630-12 _ 正则化处理：收缩方法与边际化8 o9 n% Z! ^. _. F6 b0 g+ H
180703-13 _ 线性降维：主成分的使用- w4 {& e* \6 ?$ h4 P
180705-14 _ 非线性降维：流形学习, Y, U- c! ]7 @4 |6 v' r- g
180707-15 _ 从回归到分类：联系函数与降维3 v7 d) c: Y5 ^. `" a) ?4 o8 f7 s7 D
180710-16 _ 建模非正态分布：广义线性模型
0 J& e: L/ e8 f6 w, B2 x! E180712-17 _ 几何角度看分类：支持向量机
& L* ~ `5 w; E0 c# g4 z180714-18 _ 从全局到局部：核技巧
4 z8 O( a4 U/ W' S1 @6 u( Z180717-19 _ 非参数化的局部模型：K近邻" n) c# d& f. u# S
180719-20 _ 基于距离的学习：聚类与度量学习3 i& z5 B V. E9 L
180721-21 _ 基函数扩展：属性的非线性化
6 G' ^$ E+ X9 P5 b" A8 i180724-22 _ 自适应的基函数：神经网络' J5 D& T* I. K* H4 q" Z
180726-23 _ 层次化的神经网络：深度学习& r' T, f! Y. g! q& {' L) O
180728-24 _ 深度编解码：表示学习
5 d. y3 j# F: V; [& A {3 w180731-25 _ 基于特征的区域划分：树模型; ^! V8 X" ]9 V
180802-26 _ 集成化处理：Boosting与Bagging
. i/ z X1 Z& k# I- j$ \. h180804-27 _ 万能模型：梯度提升与随机森林
% U0 [+ h) h0 G4 M8 i/ H9 F8 Y180807-总结课 _ 机器学习的模型体系# w! I# q" w& G
180809-28 _ 最简单的概率图：朴素贝叶斯- y5 Q* q' i2 Y% e
180811-29 _ 有向图模型：贝叶斯网络4 j4 ~" E) N; S3 u2 Z' }- F
180814-30 _ 无向图模型：马尔可夫随机场3 R0 a/ R. U) e& ?4 X: Z$ z
180816-31 _ 建模连续分布：高斯网络9 C1 x8 d1 }. O8 x8 c( A
180818-32 _ 从有限到无限：高斯过程
# W$ U- Z% K) h1 ~180821-33 _ 序列化建模：隐马尔可夫模型6 n2 f& V6 L" ]4 o/ ?: |9 E" U
180823-34 _ 连续序列化模型：线性动态系统7 G: J9 |$ q8 F
180825-35 _ 精确推断：变量消除及其拓展
0 J6 B B$ O1 `5 [180828-36 _ 确定近似推断：变分贝叶斯
0 w4 S/ G o5 {" V180830-37 _ 随机近似推断：MCMC2 S- W7 \+ J* s0 ]6 }4 u% i
180901-38 _ 完备数据下的参数学习：有向图与无向图
* W3 a: t; Y, B b180904-39 _ 隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型+ N, S/ M( l8 H" K9 |+ _. `( ^4 I
180906-40 _ 结构学习：基于约束与基于评分
2 Y+ o% m1 ]$ O0 g+ ?1 x! V$ D6 E$ K180908-总结课 _ 贝叶斯学习的模型体系2 z" G- t) m+ n! ~- I
180911-结课 _ 终有一天，你将为今天的付出骄傲
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发表于 2019-1-6 00:21:40
发表于 2019-1-6 09:26:45
