资料|台大教授:全套机器学习技巧课程(中文视频)

2017 年 7 月 25 日 全球人工智能

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1.1 Linear SVM - Course Introduction

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1.2 Linear SVM - Large-Margin Separating Hyperplane

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=2

1.3 Linear SVM - Standard Large-Margin Problem

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=3

1.4 Linear SVM - Support Vector Machine

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=4

1.5 Linear SVM - Reasons behind Large-Margin Hyperplane

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=5

2.1 Dual Support Vector Machine - Motivation of Dual SVM

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=6

2.2 Dual Support Vector Machine - Largange Dual SVM

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=7

2.3 Dual Support Vector Machine - Solving Dual SVM

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=8

2.4 Dual Support Vector Machine - Messages behind Dual SVM

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=9

3.1 Kernel Support Vector Machine - Kernel Trick

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=10

3.2 Kernel Support Vector Machine - Polynomial Kernel

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=11

3.3 Kernel Support Vector Machine - Gaussian Kernel

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=12

3.4 Kernel Support Vector Machine - Comparison of Kernels

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=13

4.1 Soft-Margin Support Vector Machine - Motivation and Primal

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=14

4.2 Soft-Margin Support Vector Machine - Dual Problem

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=15

4.3 Soft-Margin Support Vector Machine - Messages

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=16

4.4 Soft-Margin Support Vector Machine - Model Selection

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=17

5.1 Kernel Logistic Regression - Soft-Margin SVM as Regularized

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=18

5.2 Kernel Logistic Regression - SVM versus Logistic Regression

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=19

5.3 Kernel Logistic Regression - SVM for Soft Binary

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=20

5.4 Kernel Logistic Regression - Kernel Logistic Regression

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=21

6.1 Support Vector Regression - Kernel Ridge Regression

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=22

6.2 Support Vector Regression - Support Vector Regression Primal

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=23

6.3 Support Vector Regression - Support Vector Regression Dual

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=24

6.4 Support Vector Regression - Summary of Kernel Models

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=25

7.1 Blending and Bagging - Motivation of Aggregation

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7.2 Blending and Bagging - Uniform Blending

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=27

7.3 Blending and Bagging - Linear and Any Blending

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=28

7.4 Blending and Bagging - Bagging (Bootstrap Aggregation)

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=29

8.1 Adaptive Boosting - Motivation of Boosting

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=30

8.2 Adaptive Boosting - Diversity by Re-weighting

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=31

8.3 Adaptive Boosting - Adaptive Boosting Algorithm

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=32

8.4 Adaptive Boosting - Adaptive Boosting in Action

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=33

9.1 Decision Tree - Decision Tree Hypothesis

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=34

9.2 Decision Tree - Decision Tree Algorithm

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=35

9.3 Decision Tree - Decision Tree Heuristics in C&RT

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=36

9.4 Decision Tree - Decision Tree in Action

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=37

10.1 Random Forest - Random Forest Algorithm

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=38

10.2 Random Forest - Out-of-bag Estimate

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=39

10.3 Random Forest - Feature Selection

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=40

10.4 Random Forest - Random Forest in Action

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11.1 Gradient Boosted Decision Tree - AdaBoost Decision Tree

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=42

11.2 Gradient Boosted Decision Tree - Optimization of AdaBoost

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=43

11.3 Gradient Boosted Decision Tree - Gradient Boosting

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=44

11.4 Gradient Boosted Decision Tree - Summary of Aggregation

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=45

12.1 Neural Network - Motivation

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=46

12.2 Neural Network - Neural Network Hypothesis

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=47

12.3 Neural Network - Neural Network Learning

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=48

12.4 Neural Network - Optimization and Regularization

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=49

13.1 Deep Learning - Deep Neural Network

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=50

13.2 Deep Learning -Autoencoder

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=51

13.3 Deep Learning -Denoising Autoencoder

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=52

13.4 Deep Learning - Principal Component Analysis

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=53

14.1 Radial Basis Function Network - RBF Network Hypothesis

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=54

14.2 Radial Basis Function Network - RBF Network Learning

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=55

14.3 Radial Basis Function Network - k-Means Algorithm

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=56

14.4 Radial Basis Function Network - k-Means and RBFNet in Action

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=57

15.1 Matrix Factorization - Linear Network Hypothesis

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=58

15.2 Matrix Factorization - Basic Matrix Factorization

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=59

15.3 Matrix Factorization - Stochastic Gradient Descent

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=60

15.4 Matrix Factorization - Summary of Extraction Models

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=61

16.1 Finale - Feature Exploitation Techniques

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=62

16.2 Finale - Error Optimization Techniques

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=63

16.3 Finale - Overfitting Elimination Techniques

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=64

16.4 Finale - Machine Learning in Practice

https://www.bilibili.com/video/av12469267/#page=65

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在机器学习中,支持向量机(SVM,也称为支持向量网络)是带有相关学习算法的监督学习模型,该算法分析用于分类和回归分析的数据。支持向量机(SVM)算法是一种流行的机器学习工具,可为分类和回归问题提供解决方案。给定一组训练示例,每个训练示例都标记为属于两个类别中的一个或另一个,则SVM训练算法会构建一个模型,该模型将新示例分配给一个类别或另一个类别,使其成为非概率二进制线性分类器(尽管方法存在诸如Platt缩放的问题,以便在概率分类设置中使用SVM)。SVM模型是将示例表示为空间中的点,并进行了映射,以使各个类别的示例被尽可能宽的明显间隙分开。然后,将新示例映射到相同的空间,并根据它们落入的间隙的侧面来预测属于一个类别。

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