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人工智能之机器学习帮你打通机器学习任督二脉40讲2018年6月 180604-开篇词 打通修炼机器学习的任督二脉 180605-01 频率视角下的机器学习 180607-02 贝叶斯视角下的机器学习 180609-03 学什么与怎么学: 180612-04 计算学习理论: 180614-05 模型的分类方式 180616-06 模型的设计准则 180619-07 模型的验证方法 180621-08 模型的评估指标 180623-09 实验设计 180626-10 特征预处理 180628-11 基础线忄生回归：一元与多元 180630-12 正则化处理：收缩方法与边际化 180703-13 线忄生降维：主成分的使用 180705-14 非线忄生降维：流形学习 180707-15 从回归到分类：联系函数与降维 180710-16 建模非正态分布：广义线忄生模型 180712-17 几何角度看分类：支持向量机 180714-18 从全局到局部：核技巧 180717-19 非参数化的局部模型：K近邻 180719-20 基于距离的学习：聚类与度量学习 180721-21 基函数扩展：属忄生的非线忄生化 180724-22 自适应的基函数：神经网络; 180726-23 层次化的神经网络：深度学习 180728-24 深度编解码：表示学习 180731-25 基于特征的区域划分：树模型 180802-26 集成化处理：Boosting与Bagging 180804-27 万能模型：梯度提升与随机森林 180807-总结课 机器学习的模型体系 180809-28 最简单的概率图：朴素贝叶斯 180811-29 有向图模型：贝叶斯网络+ 180814-30 无向图模型：马尔可夫随机场 180816-31 建模连续分布：高斯网络 180818-32 从有限到无限：高斯过程 180821-33 序列化建模：隐马尔可夫模型 180823-34 连续序列化模型：线忄生动态系统 180825-35 精确推断：变量消除及其拓展” 180828-36 确定近似推断：变分贝叶斯 180830-37 随机近似推断：MCMC 180901-38 完备数据下的参数学习：有向图与无向图 180904-39 隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型 180906-40 结构学习：基于约束与基于评分 180908-总结课 贝叶斯学习的模型体系 180911-结课 终有一天，你将为今天的付出骄傲
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