【导读】UC.Berkeley CS189 《Introduction to Machine Learning》是面向初学者的机器学习课程在本指南中,我们创建了一个全面的课程指南,以便与学生和公众分享我们的知识,并希望吸引其他大学的学生对伯克利的机器学习课程感兴趣。

讲义目录:

  • Note 1: Introduction

  • Note 2: Linear Regression

  • Note 3: Features, Hyperparameters, Validation

  • Note 4: MLE and MAP for Regression (Part I)

  • Note 5: Bias-Variance Tradeoff

  • Note 6: Multivariate Gaussians

  • Note 7: MLE and MAP for Regression (Part II)

  • Note 8: Kernels, Kernel Ridge Regression

  • Note 9: Total Least Squares

  • Note 10: Principal Component Analysis (PCA)

  • Note 11: Canonical Correlation Analysis (CCA)

  • Note 12: Nonlinear Least Squares, Optimization

  • Note 13: Gradient Descent Extensions

  • Note 14: Neural Networks

  • Note 15: Training Neural Networks

  • Note 16: Discriminative vs. Generative Classification, LS-SVM

  • Note 17: Logistic Regression

  • Note 18: Gaussian Discriminant Analysis

  • Note 19: Expectation-Maximization (EM) Algorithm, k-means Clustering

  • Note 20: Support Vector Machines (SVM)

  • Note 21: Generalization and Stability

  • Note 22: Duality

  • Note 23: Nearest Neighbor Classification

  • Note 24: Sparsity

  • Note 25: Decision Trees and Random Forests

  • Note 26: Boosting

  • Note 27: Convolutional Neural Networks (CNN)

讨论目录:

  • Discussion 0: Vector Calculus, Linear Algebra (solution)

  • Discussion 1: Optimization, Least Squares, and Convexity (solution)

  • Discussion 2: Ridge Regression and Multivariate Gaussians (solution)

  • Discussion 3: Multivariate Gaussians and Kernels (solution)

  • Discussion 4: Principal Component Analysis (solution)

  • Discussion 5: Least Squares and Kernels (solution)

  • Discussion 6: Optimization and Reviewing Linear Methods (solution)

  • Discussion 7: Backpropagation and Computation Graphs (solution)

  • Discussion 8: QDA and Logistic Regression (solution)

  • Discussion 9: EM (solution)

  • Discussion 10: SVMs and KNN (solution)

  • Discussion 11: Decision Trees (solution)

  • Discussion 12: LASSO, Sparsity, Feature Selection, Auto-ML (solution)

讲义下载链接:https://pan.baidu.com/s/19Zmws53BUzjSvaDMEiUhqQ 密码:u2xs

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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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