【精华】机器学习入门到精通
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【精华】机器学习入门到精通
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机器学习与相关数学初步
初认机器学习
假设空间
归纳偏好
泛化性能与拟合
评估方法
性能度量
线性模型
最小二乘
线性回归
线性降维
决策树讲解
信息增益,增益率
基尼指数
剪枝策略
MP神经元
前馈神经网络
BP算法
支持向量
支持向量机
条件概率
贝叶斯讲解
贝叶斯学习期
集成学习讲解
集成学习
聚类讲解
距离度量
K紧邻
降维
机器学习与相关数学初步
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K紧邻-机器学习与相关数学初步【精华】机器学习入门到精通
课程介绍
本课程讲解了机器学习必须知识点:机器学习与相关数学初步、数理统计与参数估计、矩阵分析与应用、凸优化问题、回归分析与工程应用、特征工程、工程流程与模型调优、大熵模型与EM算法、推荐系统与应用、聚类算法与应用、决策树知识、支持向量SVM、贝叶斯算法、人工神经网络、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN与LSTM、Caffe&Tensor; Flow&MxNet; 简介、贝叶斯网络和HMM等。
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