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清华大学机器学习课程

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论坛元老

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发表于 2017-3-24 21:17:14 | 显示全部楼层 |阅读模式
授课对象:

任何对机器学习有兴趣,想了解基本原理,前沿课题和应用实践的大学计算机系或相关科系的高年级本科生,研究生,以及青年教师,和在高科技企业中从事相关工作的技术人员。


主讲教师:余凯博士与张潼教授

讲课内容:

Day 1
lecture 1: Introduction to ML and review of linear algebra, probability, statistics (kai)
lecture 2: linear model (tong)
lecture 3: overfitting and regularization (tong)
lecture 4: linear classification (kai)

Day 2
lecture 5: basis expansion and kernel methods (kai)
lecture 6: model selection and evaluation (kai)
lecture 7: model combination (tong)
lecture 8: boosting and bagging (tong)

Day 3
lecture 9: overview of learning theory (tong)
lecture 10: optimization in machine learning (tong)
lecture 11: online learning (tong)
lecture 12: sparsity models (tong)

Day 4
lecture 13: introduction to graphical models (kai)
lecture 14: structured learning (kai)
lecture 15: feature learning and deep learning (kai)
lecture 16: transfer learning and semi supervised learning (kai)

Day 5
lecture 17: matrix factorization and recommendations (kai)
lecture 18: learning on images (kai)
lecture 19: learning on the web (tong)
lecture 20: summary and road ahead (tong)

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发表于 2017-4-26 15:17:08 | 显示全部楼层
啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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年费VIP

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发表于 2017-8-27 21:16:51 | 显示全部楼层
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年费VIP

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发表于 2017-10-17 19:39:56 | 显示全部楼层
好的好的好的pbqy
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发表于 2017-10-19 07:07:22 | 显示全部楼层
xie xie ni
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