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课程内容：

180623-09实验设计htm

180828-36确定近似推断：变分贝叶斯.html

180616-06_模型的设计准则htm

180626-10特征预处理htm

180901-38完备数据下的参数学习：有向图与无向图htm

180714-18从全局到局部：核技巧html

180816-31_建模连续分布：高斯网络htm

180811-29有向图模型：贝叶斯网络htm

180705-14非线性降錐：流形学习html

180807-总结课_机器学习的模型体系htm

180728-24深度编解码：表示学习html

180726-23层次化的神经网络：深度学习.html

180630-12正则化处理：收缩方法与边际化htm

180707-15_从回归到分类：联系函数与降维htm

18061907模型的验证方法html

180604开篇词打通修炼机器学习的任督二脉htm

180605-01频率视角下的机器学习htm

80821-33序列化建模：隐马尔可夫模型htm

180823-34连续序列化模型：线性动态系统htm

180804-27_万能模型：梯度提升与随机森林htm

180628-11基础线性回归：一元与多元htm

180724-22自适应的基函数：神经网络html

80710-16_建模非正态分布：广义线性模型htm

180717-19非参数化的局部模型：K近html

180721-21_基函数扩展：属性的非线性化htm

180911课_终有一天，你将为今天的付出骄傲htm

180621-08模型的评估指标htm

180818-32从有限到无限：高斯过程html

180719-20基于距离的学习：聚美与度量学习htm

180712-17几何角度看分类：支持向量机htm

180703-13性降錐：主成分的使用html

180614-05模型的分美方式htm

180802-26集成化处理： boosting.与 Bagging. htm

180731-25基于待征的区域划分：树模型htm

180908-总结课_贝叶斯学习的模型体系htm

180830-37随机近似推断： MCMC.html

180609-03学什么与怎么学htm

180809-28最简单的概率图：朴素贝叶斯htm

180904-39隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型htm

180612-04计算学习理论htm

18090640结构学习：基于约束与基于评分html

180607-02贝叶斯视角下的机器学习htm

180825-35精确推断：变量消除及其拓展.htm

180814-30无向图模型：马尔可夫随机场htm

 

机器学习40讲
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