大数据机器学习培训(学堂在线)，清华名师袁春教你掌握机器学习

00讲义

第01章_概述.pdf

第02章_机器学习基本概念.pdf

第03章_模型性能评估.pdf

第04章_感知机.pdf

第05章_聚类.pdf

第06章_贝叶斯分类器及图模型.pdf

第07章_决策树和随机森林.pdf

第08章__逻辑斯谛回归与最大熵模型.pdf

第09章_SVM.pdf

第10章_核方法与非线性SVM.pdf

第11讲_降维与度量学习.pdf

第12讲_提升方法.pdf

第13讲_EM算法及混合高斯模型.pdf

第14讲_计算学习理论.pdf

第15讲_隐马尔可夫模型.pdf

第16讲_条件随机场.pdf

第17讲__概率图模型的学习与推断.pdf

第18讲__神经网络和深度学习.pdf

第19讲__深度学习正则化方法.pdf

第20讲__深度学习优化方法.pdf

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第01章 概述

1.机器学习定义和典型应用.mp4

2.机器学习和人工智能的关系.mp4

3.深度学习方法和其它人工智能方法的共性和差异.mp4

4.机器学习和数据挖掘的关系.mp4

5.机器学习和统计学习的关系.mp4

6.机器学习的发展历程.mp4

7.大数据机器学习的主要特点.mp4

第02章 机器学习基本概念

10.生成模型和判别模型.mp4

1机器学习的基本术语.mp4

2.监督学习.mp4

3.假设空间.mp4

4.学习方法三要素.mp4

5.奥卡姆剃刀定理.mp4

6.没有免费的午餐定理.mp4

7.训练误差和测试误差.mp4

8.过拟合与模型选择.mp4

9.泛化能力.mp4

第03章 模型性能评估

1.留出法.mp4

10.偏差和方差.mp4

2.交叉验证法.mp4

3.自助法.mp4

4.性能度量.mp4

5.PR曲线.mp4

6.ROC和AUC曲线.mp4

7.代价敏感错误率.mp4

8.假设检验.mp4

9.T检验.mp4

第04章 感知机

1.感知机模型.mp4

2.感知机学习策略.mp4

3.感知机学习算法.mp4

第05章 聚类

1.原型聚类描述.mp4

2.性能度量.mp4

3.1原型聚类 k均值算法.mp4

3.2 原型聚类 学习向量算法.mp4

3.3 原型聚类 密度聚类.mp4

3.4原型聚类 层次聚类.mp4

第06章 贝叶斯分类器及图模型

1.综述.mp4

2.概率图模型.mp4

3.贝叶斯网络.mp4

4.朴素贝叶斯分类器.mp4

5.半朴素贝叶斯分类器.mp4

6.贝叶斯网络结构学习推断.mp4

7.吉布斯采样.mp4

第07章 决策树和随机森林

1.决策树模型与学习基本概念.mp4

2.信息量和熵.mp4

3.决策树的生成.mp4

4.决策树的减枝.mp4

5.CART算法.mp4

6.随机森林.mp4

开头.mp4

第08章 逻辑斯谛回归与最大熵模型

1.逻辑斯谛回归模型.mp4

2.最大熵模型.mp4

3.模型学习的最优化方法.mp4

第09章 SVM

1.开头.mp4

2.SVM简介.mp4

3.线性可分支持向量机.mp4

4. 凸优化问题的基本概念.mp4

5.支持向量的确切定义.mp4

6.线性支持向量机.mp4

第10章 核方法与非线性SVM

1.泛函基础知识.mp4

2. 核函数和非线性支持向量机.mp4

3. 序列最小最优化算法.mp4

开头.mp4

第11章 降维与度量学习

1. k近邻学习.mp4

2. 降维嵌入.mp4

3. 主成分分析.mp4

4. 核化线性降维.mp4

5. 流型学习和度量学习.mp4

开头(2).mp4

第12章 提升方法

1. 提升方法Adaboost算法.mp4

2. Adaboost算法的训练误差分析.mp4

3. Adaboost算法的解释.mp4

4. Adaboost的实现.mp4

第13章 EM算法及混合高斯模型

1. 问题提出.mp4

2. EM算法的引入.mp4

3. EM算法的收敛性.mp4

4. EM算法在高斯混合模型学习中的应用.mp4

5. EM算法的推广.mp4

开头(3).mp4

第14章 计算学习理论

1. 计算学习理论的基础知识.mp4

2. 概率近似正确学习理论.mp4

3. 有限假设空间.mp4

4. VC维.mp4

5. 学习稳定性.mp4

开头(4).mp4

第15章 隐马尔可夫模型

1. 隐马尔科夫模型的基本概念.mp4

2. 概率计算算法.mp4

3. 学习算法.mp4

4预测算法.mp4

开头(5).mp4

第16章 条件随机场

1.概率无向图模型.mp4

2.条件随机场的定义与形式.mp4

3.条件随机场的计算问题.mp4

4.条件随机场的学习算法.mp4

5.条件随机场的预测算法.mp4

开头.mp4

第17章 概率图模型的学习与推断

1.精确推断法：变量消去法和信念传播法.mp4

2.近似推断法：MCMC和变分推断.mp4

开头.mp4

第18章 神经网络和深度学习

1.神经网络的发展历程.mp4

2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）.mp4

3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二）.mp4

4.玻尔兹曼机.mp4

5.深度学习.mp4

第19章 深度学习正则化方法

1. 深度学习简介和架构设计.mp4

2. 计算图形式的反向传播算法.mp4

3.深度学习的正则化方法（一）.mp4

4.深度学习的正则化方法（二）.mp4

第20章 深度学习优化方法