机器学习导论(张志华)笔记
介绍
人工智能最近发展的如火如荼,要想本质掌握这门技术,离不开优秀资源的支撑。
北京大学的张志华老师,发布在网上的视频可以说是经典资源,特此分享给大家。
正文
张志华 ,北京大学数学科学学院教授,北京大数据研究院教授。曾经先后任教于上海交通大学和浙江大学。主要从事统计机器学习与人工智能领域的研究和教学,是国际机器学习旗舰刊物JMLR的执行编委,并多次受邀担任国际人工智能顶级学术会议的程序委员或高级程序委员。其网络公开课“统计机器学习”和“机器学习导论”受到广泛关注,迄今为止访问量已超过50万次。
笔记
输入之后要有输出才算是完整的闭环,才能起到应有的效果。
学习笔记可以参考:
多元高斯分布
条件期望
多项式分布
多元高斯分布及其应用
渐近性质
核定义
核定义2
正定核性质
正定核应用
主元分析
EM算法
概率PCA
EM收敛性原理
资源
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