清華大學(xué)王東:《機器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》PDF

第二章:介紹線性模型,包括線性預(yù)測模型,線性分類模型和線性高斯概率模型;
第三章:介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識、基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法;
第四章:介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)方法和最新進展;
第五章:介紹核方法,特別是支持向量機模型;
第六章:介紹圖模型的基本概念和基于圖模型的學(xué)習(xí)和推理方法;
第七章:介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,特別是各種聚類方法和流形學(xué)習(xí);
第八章:介紹非參數(shù)貝斯模型,重點關(guān)注高斯過程和狄利克雷過程;
第九章:介紹遺傳算法、遺傳編程、群體學(xué)習(xí)等演化學(xué)習(xí)方法;
第十章:介紹強化學(xué)習(xí),包括基礎(chǔ)算法及近年來興起的深度強化學(xué)習(xí)方法;
第十一章:介紹各種數(shù)值優(yōu)化方法。


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