来自东南大学Tong Wei (魏通)《机器学习》课程,涵盖机器学习基本内容。

本机器学习课程为⾯向⾼校本科⽣,主要内容分为数学基础、回归模型、分类模 型、⽆监督学习、学习理论与概率图模型。 涵盖机器学习领域的基 本概念、典型案例、最新成果、热点问题等 内容。内容深⼊浅出,语⾔严谨详实, 配图⽣动直⽩,案例通俗易懂。。

Lecture 1:Basic info for the course Introduction Lecture 2:Model selection Lecture 3:Linear Model Lecture 4:Support Vector Machine Lecture 5:Neural Network Lecture 6:Decision Tree Lecture 7:Bayesian Model Lecture 8:k-NN Classifier Lecture 9:Ensemble Learning Lecture 10:Clustering Lecture 11:Dimension Reduction Lecture 12:Feature Selection Lecture 13:Semi-Supervised Learning

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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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