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2022清华讲师大数据机器学习

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发表于 2022-1-21 13:56:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
├─第01章 概述# l# k6 e/ m# _4 O) h9 B8 C- S
│      1.机器学习定义和典型应用.mp4# ~; M2 K  F: O: `4 [
│      2.机器学习和人工智能的关系.mp4& @+ G* `; w- P" G# U6 {7 S# P. k
│      3.深度学习方法和其它人工智能方法的共性和差异.mp4% Q' c+ @( @% x& X* w! t% F
│      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( D' \3 k; r& `
│      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, _3 w3 p- h! x8 l2 Z- R: f
│      1机器学习的基本术语.mp4
│      2.监督学习.mp4# R$ a1 Q0 v. R/ y( n" [: n& o
│      3.假设空间.mp4* ^# G9 v2 p( G
│      4.学习方法三要素.mp4# D  d( K9 v8 ?0 `
│      5.奥卡姆剃刀定理.mp4% e3 ^5 _" W$ o, {
│      6.没有免费的午餐定理.mp4
│      7.训练误差和测试误差.mp44 k  f2 e. m; O1 K
│      8.过拟合与模型选择.mp4- S! \3 `/ p( O" m+ w  {* J
│      9.泛化能力.mp4
│      10.生成模型和判别模型.mp4" @% H% I5 a9 K& k0 a$ q
│      ( H2 E9 }- H! \  i: ]" Y0 a5 y6 d
├─第03章 模型性能评估( w. h+ N2 B" q, r, W0 o; h) [
│      1.留出法.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) c7 N1 E( ^$ f
│      7.代价敏感错误率.mp4  d. V. k7 |1 g, _+ I5 ^
│      8.假设检验.mp4$ E0 h3 K" f  L  f% Z
│      9.T检验.mp4
│      10.偏差和方差.mp4' v& D5 [7 d$ n+ I
│      
├─第04章 感知机
│      1.感知机模型.mp4
│      2.感知机学习策略.mp4/ L6 I' H" ~5 O  z# ]
│      3.感知机学习算法.mp4
│      2 X. ]# C5 W; I/ r. }+ m
├─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, f- I+ g' c; t& F
│      3.2 原型聚类 学习向量算法.mp4' }2 W! r* P  F) A
│      3.3 原型聚类 密度聚类.mp4
│      3.4原型聚类 层次聚类.mp4. }3 `, D7 i, i6 Z
│      2 X$ T/ F+ ^' A7 `
├─第06章 贝叶斯分类器及图模型
│      1.综述.mp46 y" y2 s$ S+ w3 A7 V  U- T  F0 y( A
│      2.概率图模型.mp4: Z; P, b- Z0 v1 V/ R0 _8 @
│      3.贝叶斯网络.mp47 d4 W+ j$ \& c$ k: h6 I0 W
│      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.mp48 {: M* n0 k6 u6 O: u
│      7.吉布斯采样.mp4
│      
├─第07章 决策树和随机森林) b: A7 {5 r9 e2 `
│      开头.mp4
│      1.决策树模型与学习基本概念.mp4$ h9 h+ C, D6 S. A1 x# D8 H5 N# X. ]
│      2.信息量和熵.mp48 H4 ]- g9 V6 r1 H+ C
│      3.决策树的生成.mp4
│      4.决策树的减枝.mp4
│      5.CART算法.mp41 e% V% U. J- i) ^1 P2 N- ?
│      6.随机森林.mp42 d2 [: y$ I4 B% p' k; c
│      
├─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- ?) \$ C* T2 A1 q1 W
│      2.最大熵模型.mp4/ k+ ~% T* s4 D- a$ m7 [
│      3.模型学习的最优化方法.mp4
│      
├─第09章 SVM9 S5 G9 Q0 Z& x3 x3 E( z/ _; _
│      1.开头.mp4
│      2.SVM简介.mp4
│      3.线性可分支持向量机.mp4: ^: a' `3 m+ U( K
│      4. 凸优化问题的基本概念.mp4# w3 O' u  o( X8 E' T4 ?
│      5.支持向量的确切定义.mp4, S2 ^, N" n! G2 ~) J! J! h
│      6.线性支持向量机.mp4# T' A# v% m+ m* \# H# l) q5 N
│      
├─第10章 核方法与非线性SVM- j& y$ k8 j* k2 I/ T
│      开头.mp4& J+ J2 K) P) R' i7 Q* Q6 N
│      1.泛函基础知识.mp4
│      2. 核函数和非线性支持向量机.mp4- F- r0 V6 y  L8 D
│      3. 序列最小最优化算法.mp4% o+ @2 i  T1 @6 m, \# e1 V5 w8 L
│      
├─第11章 降维与度量学习9 B* r+ a* g/ Y. R1 R
│      开头(2).mp4  o( |8 [: j: r' s* F' ~, H, t
│      1. k近邻学习.mp4! H$ G, S& L* i' Z. i
│      2. 降维嵌入.mp4! i7 z$ e3 B8 v
│      3. 主成分分析.mp4" B8 W) g+ i' P) b# _* D" Y
│      4. 核化线性降维.mp4
│      5. 流型学习和度量学习.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( G9 p* [. W" a8 o5 T# H4 ^2 W" ]
│      3. Adaboost算法的解释.mp41 |  ~: |$ h7 v. i1 c9 Z$ s
│      4. Adaboost的实现.mp4
│      
├─第13章 EM算法及混合高斯模型
│      开头(3).mp46 F& t' H% Q; b; u# u8 s/ _
│      1. 问题提出.mp4
│      2. EM算法的引入.mp4/ P& V' E0 S5 y% U/ B! @) f8 b% G& l7 D
│      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.mp41 K4 Q$ [$ a# T/ l5 c
│      5. EM算法的推广.mp4/ {0 z: a+ ^6 X, O" [$ F6 f3 H4 K
│      
├─第14章 计算学习理论
│      开头(4).mp4  ~7 [$ ]3 ~7 R& @; n
│      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/ z7 S3 h0 E( X* x
│      4. VC维.mp4; B7 q8 W; ^0 \: I
│      5. 学习稳定性.mp4
│      
├─第15章 隐马尔可夫模型4 v: f% a9 W' `# X3 P9 g4 g5 y
│      开头(5).mp4, A, y- |. R& |6 M0 w2 h
│      1. 隐马尔科夫模型的基本概念.mp4' i# {6 Y/ Y1 E% U
│      2. 概率计算算法.mp4
│      3. 学习算法.mp4% X6 F4 G3 x  H9 ~
│      4预测算法.mp4
│      
├─第16章 条件随机场
│      开头.mp4
│      1.概率无向图模型.mp4# w* K: @; X* o! m, l) X% g) s  ?0 B& d( i
│      2.条件随机场的定义与形式.mp45 B  C, A# }, B- B+ ~2 D; d
│      3.条件随机场的计算问题.mp4; S4 B! E" E7 I2 _
│      4.条件随机场的学习算法.mp4
│      5.条件随机场的预测算法.mp4
│      - c& v* x  {' m5 K+ T
├─第17章 概率图模型的学习与推断' J0 h5 |! Z& O7 Y9 h, y1 p( z
│      开头.mp4
│      1.精确推断法:变量消去法和信念传播法.mp4( n- o1 v  G7 t. N0 U
│      2.近似推断法:MCMC和变分推断.mp4
│      . x8 k: P2 _# A5 f
├─第18章 神经网络和深度学习- w7 m' c0 U' h7 k2 R' o+ s* j
│      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: ]! R7 e6 @4 b& U0 F$ ]
│      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.mp48 o( w8 u7 N4 ~( K' u4 Z) ?
│      2. 计算图形式的反向传播算法.mp4: H/ }' R+ O% Y" I1 F
│      3.深度学习的正则化方法(一).mp44 H& R5 S9 v+ L  L: L
│      4.深度学习的正则化方法(二).mp4
│      
├─第20章 深度学习优化方法5 a* x( r6 N5 T6 \2 |7 ^
│      1.深度学习的优化问题.mp4  v6 P. W/ b9 T# e  X$ x3 |
│      2.神经网络优化的挑战.mp4% M4 R9 T1 {/ r0 s" b5 ?
│      3.神经网络的优化算法.mp4# J: w3 B" N6 h4 ?7 Z) ^4 i, S
│      4.相关策略.mp4
│      ! v4 S3 m/ U, f4 P( I/ i
└─00讲义
       第01章_概述.pdf9 W* b; j  x( V, n5 q
       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.pdf0 J; ^( n/ R/ a# |0 A
       第06章_贝叶斯分类器及图模型.pdf: g% j6 ^0 F- x1 }4 }0 [- w
       第07章_决策树和随机森林.pdf. L" b  P+ M; M9 L
       第08章__逻辑斯谛回归与最大熵模型.pdf
       第09章_SVM.pdf; Z$ `) h3 m* f8 t
       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+ m5 f, E+ p" k" @+ ~
       第14讲_计算学习理论.pdf6 J+ o1 M8 p) W2 f: i
       第15讲_隐马尔可夫模型.pdf
       第16讲_条件随机场.pdf6 \7 g% F! h% J. i! }: j
       第17讲__概率图模型的学习与推断.pdf: v1 B; _  r: ^7 B5 z
       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. ^$ p" R: x- O1 T' |9 \& P4 }
       第20讲__深度学习优化方法.pdf
* U8 W9 F7 A: `8 d& f' O
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