春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习全部笔记

2018 年 3 月 21 日 专知 专知内容组

到此为止,李宏毅2017机器学习课程学习笔记全部结束了,我们总共记录了31次李宏毅老师讲授的课程笔记,带大家回味李老师在视频中的精彩讲话,和大家一起共勉。

“这些内容并不是机器学习的全部内容,仅仅是机器学习的简单入门,在学习过程中也验证了数学的重要性。年轻人不要心浮气躁,地基打牢固了才能建成摩天大楼。”



春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记01之简介

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记02之Regression

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记03之梯度下降

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记04分类(Classification)

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记05之Logistic 回归

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记06之深度学习入门

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记07之反向传播(Back Propagation)

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记08之“Hello World” of Deep Learning

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记09之Tip for training DNN

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记10之卷积神经网络

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记11之Why Deep Learning?

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记12之半监督学习(Semi-supervised Learning)

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记13之无监督学习:主成分分析(PCA)

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记14之无监督学习:词嵌入表示(Word Embedding)

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记15之无监督学习:Neighbor Embedding

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记16之无监督学习:自编码器(autoencoder)

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记17之深度生成模型:deep generative model part 1

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记18之深度生成模型:deep generative model part 2

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记19之迁移学习(Transfer Learning)

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记20之支持向量机(support vector machine)

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记21之结构化学习(Structured learning)介绍篇

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记22之结构化学习(Structured learning)线性模型

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记23之结构化学习-Structured SVM(part 1)

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记24之结构化学习-Structured SVM(part 2)

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记25之结构化学习-序列标注 Sequence Labeling(part 1)

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记26之结构化学习-序列标注 Sequence Labeling(part 2)

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记27之循环神经网络 Recurrent Neural Network

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记28之循环神经网络 Recurrent Neural Network Part2

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记29之循环神经网络 Recurrent Neural Network Part3

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记30之集成学习 (Ensemble Learning)

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记31之深度强化学习(deep reinforcement learning)


课件网址:

http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html

http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html


视频网址:

https://www.bilibili.com/video/av15889450/index_1.html


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李宏毅(Hung-yi Lee)目前任台湾大学电机工程学系和电机资讯学院的助理教授,他曾于 2012 年获得台湾大学博士学位,并于 2013 年赴麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)做访问学者。他的研究方向主要是机器学习(深度学习)和语音识别。
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