COMS 4771是一个研究生水平的机器学习入门。本课程涵盖监督机器学习的基本统计原理,以及一些常见的算法范例。

https://www.cs.columbia.edu/~djhsu/coms4771-f20/#description

主题:

  • Overview of machine learning
  • Nearest neighbors
  • Prediction theory
  • Regression I: Linear regression
  • Regression II: Regularization
  • Multivariate Gaussians and PCA
  • Regression III: Kernels
  • Classification I: Linear classification
  • Optimization I: Convex optimization
  • Classification II: Margins and SVMs
  • Classification III: Classification objectives
  • Optimization II: Neural networks
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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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