張志華教授《機器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》和《統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)》課程講義

【尊重原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載請注明出處】http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/53672487 ? 最近看了上海交大張志華教授的精品課程 《機器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》和《統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)》，覺得講的很深入，適合學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的研究者深入學(xué)習(xí)，張教授講的比較偏向理論，需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。 至于廣大網(wǎng)友最關(guān)心的課程講義和配套教材書籍，后來鄙人郵件詳問過張志華教授，他說“目前只有學(xué)生記錄下來的講義，沒有專門的教材”，張教授還好心留下講義的下載鏈接：http://bcmi.sjtu.edu.cn/log/courses.html ，這也是他的個人主頁，講義不一定完全配套視頻，自己且看且將就著用吧。 PS：鄙人并非上海交大的學(xué)生，所以也不清楚交大同學(xué)們現(xiàn)在用什么教程和講義，如果交大的網(wǎng)友看見此文，希望能告知相關(guān)內(nèi)容，方面我們相互學(xué)習(xí)，拜托了~！ 張教授的簡歷請見：http://www.cs.sjtu.edu.cn/PeopleDetail.aspx?id=68 一、《機器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》 課程視頻：http://ocw.sjtu.edu.cn/G2S/OCW/cn/CourseDetails.htm?Id=397 或者到云盤下載: http://pan.baidu.com/s/1miuJwDU 密碼: ab8e 課程目錄： 01. 基本概念 02. 隨機向量 03. 隨機向量的性質(zhì) 04. 條件期望 05. 多元高斯分布 06. 分布的性質(zhì) 07. 多元高斯分布及其運用 08. 多項式分布 09. 漸進性質(zhì) 10. 核定義 11. 正定核性質(zhì) 12. 正定核應(yīng)用 13. 主元分析 14. 主坐標分析 15. ?核主元分析 16. 概率PCA 17. 最大似然估計方法 18. 期望最大算法 19. EM算法的收斂性 20. MDS方法 21. MDS中加點方法 22. T矩陣范式 23. 次導(dǎo)數(shù) 24. 矩陣次導(dǎo)數(shù) 25. Matrix_Completion 26. K_means algorithm 27. spectral clustering 28. 譜聚類1 29. 譜聚類2 30. Fisher判別分析 31. Fisher Discriminant Analysis 32. computational Methods1 33. computational Methods2 34. Kernel FDA 35. Linear classification1 36. Linear classification2 37. Naive Bayes 方法 38. Support Vector Machinese1 39. Support Vector Machinese2 40. SVM? 41. Boosting1 42. Boosting2 二、《統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)》課程視頻：http://ocw.sjtu.edu.cn/G2S/OCW/cn/CourseDetails.htm?Id=398 或者到云盤下載: 鏈接: http://pan.baidu.com/s/1i5iEpnR 密碼: wct9課程目錄：01. 概率基礎(chǔ) 02. 隨機變量1 03. 隨機變量2 04. 高斯分布 05. 連續(xù)分布 06. 例子 07. scale mixture pisribarin 08. jeffrey prior 09. statistic interence 10. Laplace 變換 11. 多元分布定義 12. 概率變換 13. jacobian 14. wedge production 15. 統(tǒng)計量 16. 多元正態(tài)分布 17. Wishart 分布 18. 矩陣元Beta分布 19. 統(tǒng)計量 充分統(tǒng)計量 20. 指數(shù)值分布 21. 共軛先驗性質(zhì) 22. Entropy 23. KL distance 24. properties 25. 概率不等式1 26. 概率不等式2 27. 概率不等式1 28. 概率不等式2 29. 概率不等式3 30. 概率不等式 31. 隨機投影 32. John引理 33. Stochastic Convergence-概念 34. Stochastic Convergence-性質(zhì) 35. Stochastic Convergence-應(yīng)用 36. EM算法1 37. EM算法 38. EM算法3 39. Markov Chain Monte carlo1 40. Markov Chain Monte carlo2 41. Bayesian Classification如果你覺得該帖子幫到你，還望貴人多多支持，鄙人會再接再厲，繼續(xù)努力的~

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的张志华教授《机器学习导论》和《统计机器学习》课程讲义的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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