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北京10月机器学习线下班

  • 开班时间:2014年10月18日
  • 课程时长: 20
  • 价       格:1200
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北京10月机器学习班,自2014年10.18日开始,至2015年1.17日全部结束。前4次课介绍机器学习中的数学基础,后16次课讲机器学习中的算法,课程内容包括:机器学习中的数学基础、回归、梯度下降、最大熵模型MaxEnt、聚类、分类、HMM等内容。

 北京10月机器学习班,自2014年10.18日开始,至2015年1.17日全部结束。前4次课介绍机器学习中的数学基础,后16次课讲机器学习中的算法,具体的上课时间跟内容安排如下:

  • 第1~4次课,机器学习中的数学基础:
    • 机器学习综述、与微积分(函数与极限、导数与微分、不定积分与定积分)
    • 概率论与数理统计(期望方差、大数定律、二项分布、中心极限定理、贝叶斯、最小二乘法、正态分布、极大似然估计、回归分析)
    • 矩阵(正交矩阵、协方差矩阵、SVD)
    • 最优化(凸函数、凸优化、对偶问题)
  • 第5次课,线性回归、logistic回归、最小二乘、梯度下降、拟牛顿
    • 10月26日上午、回归与最优化PPT(logistic回归的起源,以及与线性回归的对比讲得非常细致): http://pan.baidu.com/s/1k0VgU
  • 第6次课,熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
    • 10月26日下午、最大熵模型PPT(熵的概念,为何要最大熵,最大熵的推导,以及求解参数的IIS方法,整个过程讲得非常流畅): http://pan.baidu.com/s/1qWLSehI
  • 第7次课,聚类(k-means、层次聚类、谱聚类等)
  • 第8~11次课,分类
  • 第12次课,主题模型(比如概率潜语义分析PLSI、隐含狄利克雷分布LDA(Latent Dirichlet allocation) )
  • 第13~14次课,标注
    • 马尔科夫链、与隐马尔可夫HMM
    • 概率机器学习模型的综合理解(分享人:刘鹏,涉及内容有:ML->指数族->Mixture->EM->Bayes->共轭->Evidence Framwork->变分)。
  • 第15次课,条件随机场CRF
  • 第16次课,2个问题
  • 第17次课
  • 第18次课
  • 第19次课
    • 再谈随机森林(random decision forests)
  • 第20次课,计算广告