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机器学习 · 多伦多大学 (University of Toronto) ·
2020 年 9 月 24 日
多伦多大学最新《机器学习导论》课程，Introduction to Machine Learning
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机器学习(ML)是一组技术，允许计算机从数据和经验中学习，而不是要求人类手工指定所需的行为。ML在AI的学术领域和工业领域都越来越重要。本课程提供了一些最常用的ML算法的广泛介绍。它还将介绍一些关键的算法原理，这些原理将作为更高级课程的基础，如CSC412/2506(概率学习和推理)和CSC413/2516(神经网络和深度学习)。

我们从最近邻，典型非参数模型开始。然后我们转向参数模型:线性回归、逻辑回归、softmax回归和神经网络。然后我们转向无监督学习，特别关注概率模型，以及主成分分析和k均值。最后，我们介绍了强化学习的基础知识。

http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc311_f20/

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Introduction, Nearest Neighbours Linear Methods for Regression, Optimization
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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