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  • 课程> 人工智能> 机器学习
  • 机器学习之凸优化

  • 由百度云提供技术支持
    课程目录
    第一章:机器学习与优化方法简介与关系
    • 1. (一)机器学习与优化 (免费)
    • 5:03
    • 2. (1.1)凸优化背景介绍 (免费)
    • 2:49
    • 3. (1.2)机器学习中的优化问题及实例
    • 4:52
    • 4. (1.3)数学优化的形式化及示例
    • 5:59
    • 5. (1.4)凸优化求解及示例
    • 15:25
    • 6. (1.5)第一部分答疑
    • 5:44
    • 7. (二)凸优化应用简介
    • 0:54
    • 8. (2.1)压缩感知
    • 8:18
    • 9. (2.2)核磁共振成像
    • 2:58
    • 10. (2.3)Netflix电影推荐竞赛
    • 4:03
    • 11. (2.4)视频分割及其他应用
    • 3:18
    • 12. (2.5)投资组合优化
    • 6:20
    • 13. (2.6)第二部分答疑
    • 9:00
    • 14. (三)凸优化理论初步
    • 0:17
    • 15. (3.1)凸集定义与示例
    • 14:18
    • 16. (3.2)保持凸性的运算
    • 5:01
    • 17. (3.3)分割超平面定理与支持超平面定理
    • 2:26
    • 18. (3.4)凸函数及其判定条件
    • 5:49
    • 19. (3.5)上镜图与水平子集
    • 1:17
    • 20. (3.6)保持函数凸性的运算及Jensen不等式
    • 7:35
    • 21. 凸优化第一讲课后答疑
    • 12:14
    第二章:支持向量机与凸优化求解
    • 1. 背景
    • 6:00
    • 2. 线性分类及答疑
    • 40:28
    • 3. 非线性分类
    • 19:44
    • 4. 松弛变量
    • 17:20
    • 5. 多元分类
    • 7:10
    • 6. 应用
    • 2:25
    • 7. 工具包
    • 13:15
    • 8. 代码演示
    • 18:03
    • 9. 凸优化第二讲课后答疑
    • 6:10
    第三章:深度学习与非凸优化
    • 1. 深度学习与非凸优化
    • 2:55
    • 2. 深度学习简介
    • 40:31
    • 3. 非凸优化问题
    • 26:32
    • 4. 深度学习训练技巧
    • 35:09
    • 5. 卷积神经网络
    • 11:30
    • 6. 深度学习与卷积神经网络Demo
    • 10:05
    • 7. 凸优化第三讲课后答疑
    • 4:44

    优惠套餐

    机器学习之数学基础系列
    套餐价:¥799.00
    会员9折
    原价:¥997
    • 【课程类型】技术教程 【难度级别】高级 【适合人群】所有人
    • 【课程介绍】
      本门课程是《机器学习之数学基础系列》课程之一,其余两门课程为《机器学习之概率与统计推断》《机器学习之矩阵》。 购买课程后添加小助手为好友(微信ID:superaihelper)加入课程讨论群。
    • 【课程目标】
      本课程由中科院计算技术研究所博士讲解,帮助机器学习初学者迅速建立对典型优化算法的理论基础与直观认识,从现实任务出发介绍机器学习与优化方法的密切联系。以现实案例的图示展现深度学习、支持向量机等算法中的数值优化问题,引导初学者快速上手实践所学内容。
    • 【课程计划】
      8月19日上午10:00-12:00,机器学习与优化方法简介与关系; 8月26日上午10:00-12:00,求解凸优化问题的算法; 8月27日上午10:00-12:00,深度学习与凸优化。
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    2017-08-23 10:09:27
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