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2016机器学习中的必修数学培训高清视频教程10课完整版附课件与资料

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发表于 2017-3-24 13:45:48 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程目录:

第1课 机器学习与数学综述
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

第2课 微积分
Taylor展式、梯度下降和牛顿法初步、Jensen不等式

第3课 概率论与数理统计
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

第4课 参数估计
矩估计、极大似然估计

第5课 矩阵基础
线性映射,线性方程,矩阵基本概念,相似变换,特征向量

第6课 矩阵进阶
二次型,对称矩阵对角化,奇异值分解

第7课 凸优化基础
优化、凸优化基本概念简介,凸集,凸函数

第8课 凸优化进阶
凸优化问题标准形式,对偶问题与KKT条件
牛顿法,内点法

第9课 从数学到机器学习分类问题
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

第10课 优化与统计学习的典型应用:SVM进阶
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

课程展示:

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课程大小:

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