极客时间出品的专栏课《机器学习40讲》作者王天一，新客首单到手价59元，现免费分享。
课程介绍
机器学习40讲，是王天一老师在极客时间推出的一门精彩课程，为人工智能爱好者提供了系统而深入的学习路径。本课程的核心目标是引导学员理解并掌握机器学习的核心模型和方法，掌握从基础到高级的机器学习技术。课程分为三大模块，从机器学习概观到统计机器学习模型，再到概率图模型，帮助学员构建完整的机器学习知识体系。
在第一模块中，王老师首先介绍了机器学习的基本观点和哲学，从频率学派与贝叶斯学派两个角度深入剖析机器学习的本质。这一部分内容不仅涉及到模型的分类方式、设计准则、评估指标等共性问题，更着重于培养学员对机器学习整体框架和思维方式的理解。此外，王老师还会引导学员关注模型和方法之外的因素，如数据质量、算法效率等，为后续的模型学习打下坚实的基础。
第二模块聚焦于统计机器学习模型，王老师以线性模型为主线，深入解读了多种模型的扩展和修正，如正则化、线性降维、核方法、基函数变化、随机森林等。通过这一模块的学习，学员能够全面了解从简单线性回归到复杂深度网络的发展历程，掌握各种统计机器学习模型的原理和应用。同时，王老师还会结合实际案例，用Python语言展示模型的实际运用，帮助学员更好地理解和应用所学知识。
第三模块则涉及到概率图模型的学习。王老师以高斯分布为起点，将其应用到从简单到复杂的图模型中，引导学员认识不同的模型特性与不同的计算技巧，如朴素贝叶斯、高斯混合模型、马尔科夫随机场等。通过这一模块的学习，学员将能够深入理解概率图模型的基本原理和计算方法，为在实际项目中应用这些模型提供有力的支持。
课程目录
│ ├── 00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.mp3
│ └── 00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.pdf
├── 02-机器学习概观 (10讲)
│ ├── 01丨频率视角下的机器学习.html
│ ├── 01丨频率视角下的机器学习.mp3
│ ├── 01丨频率视角下的机器学习.pdf
│ ├── 02丨贝叶斯视角下的机器学习.html
│ ├── 02丨贝叶斯视角下的机器学习.mp3
│ ├── 02丨贝叶斯视角下的机器学习.pdf
│ ├── 03丨学什么与怎么学.html
│ ├── 03丨学什么与怎么学.mp3
│ ├── 03丨学什么与怎么学.pdf
│ ├── 04丨计算学习理论.html
│ ├── 04丨计算学习理论.mp3
│ ├── 04丨计算学习理论.pdf
│ ├── 05丨模型的分类方式.html
│ ├── 05丨模型的分类方式.mp3
│ ├── 05丨模型的分类方式.pdf
│ ├── 06丨模型的设计准则.html
│ ├── 06丨模型的设计准则.mp3
│ ├── 06丨模型的设计准则.pdf
│ ├── 07丨模型的验证方法.html
│ ├── 07丨模型的验证方法.mp3
│ ├── 07丨模型的验证方法.pdf
│ ├── 08丨模型的评估指标.html
│ ├── 08丨模型的评估指标.mp3
│ ├── 08丨模型的评估指标.pdf
│ ├── 09丨实验设计.html
│ ├── 09丨实验设计.mp3
│ ├── 09丨实验设计.pdf
│ ├── 10丨特征预处理.html
│ ├── 10丨特征预处理.mp3
│ └── 10丨特征预处理.pdf
├── 03-统计机器学习模型 (18讲)
│ ├── 11丨基础线性回归：一元与多元.html
│ ├── 11丨基础线性回归：一元与多元.mp3
│ ├── 11丨基础线性回归：一元与多元.pdf
│ ├── 12丨正则化处理：收缩方法与边际化.html
│ ├── 12丨正则化处理：收缩方法与边际化.mp3
│ ├── 12丨正则化处理：收缩方法与边际化.pdf
│ ├── 13丨线性降维：主成分的使用.html
│ ├── 13丨线性降维：主成分的使用.mp3
│ ├── 13丨线性降维：主成分的使用.pdf
│ ├── 14丨非线性降维：流形学习.html
│ ├── 14丨非线性降维：流形学习.mp3
│ ├── 14丨非线性降维：流形学习.pdf
│ ├── 15丨从回归到分类：联系函数与降维.html
│ ├── 15丨从回归到分类：联系函数与降维.mp3
│ ├── 15丨从回归到分类：联系函数与降维.pdf
│ ├── 16丨建模非正态分布：广义线性模型.html
│ ├── 16丨建模非正态分布：广义线性模型.mp3
│ ├── 16丨建模非正态分布：广义线性模型.pdf
│ ├── 17丨几何角度看分类：支持向量机.html
│ ├── 17丨几何角度看分类：支持向量机.mp3
│ ├── 17丨几何角度看分类：支持向量机.pdf
│ ├── 18丨从全局到局部：核技巧.html
│ ├── 18丨从全局到局部：核技巧.mp3
│ ├── 18丨从全局到局部：核技巧.pdf
│ ├── 19丨非参数化的局部模型：K近邻.html
│ ├── 19丨非参数化的局部模型：K近邻.mp3
│ ├── 19丨非参数化的局部模型：K近邻.pdf
│ ├── 20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.html
│ ├── 20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.mp3
│ ├── 20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.pdf
│ ├── 21丨基函数扩展：属性的非线性化.html
│ ├── 21丨基函数扩展：属性的非线性化.mp3
│ ├── 21丨基函数扩展：属性的非线性化.pdf
│ ├── 22丨自适应的基函数：神经网络.html
│ ├── 22丨自适应的基函数：神经网络.mp3
│ ├── 22丨自适应的基函数：神经网络.pdf
│ ├── 23丨层次化的神经网络：深度学习.html
│ ├── 23丨层次化的神经网络：深度学习.mp3
│ ├── 23丨层次化的神经网络：深度学习.pdf
│ ├── 24丨深度编解码：表示学习.html
│ ├── 24丨深度编解码：表示学习.mp3
│ ├── 24丨深度编解码：表示学习.pdf
│ ├── 25丨基于特征的区域划分：树模型.html
│ ├── 25丨基于特征的区域划分：树模型.mp3
│ ├── 25丨基于特征的区域划分：树模型.pdf
│ ├── 26丨集成化处理：Boosting与Bagging.html
│ ├── 26丨集成化处理：Boosting与Bagging.mp3
│ ├── 26丨集成化处理：Boosting与Bagging.pdf
│ ├── 27丨万能模型：梯度提升与随机森林.html
│ ├── 27丨万能模型：梯度提升与随机森林.mp3
│ ├── 27丨万能模型：梯度提升与随机森林.pdf
│ ├── 总结课丨机器学习的模型体系.html
│ ├── 总结课丨机器学习的模型体系.mp3
│ └── 总结课丨机器学习的模型体系.pdf
├── 04-概率图模型 (14讲)
│ ├── 28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯.html
│ ├── 28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯.mp3
│ ├── 28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯.pdf
│ ├── 29丨有向图模型：贝叶斯网络.html
│ ├── 29丨有向图模型：贝叶斯网络.mp3
│ ├── 29丨有向图模型：贝叶斯网络.pdf
│ ├── 30丨无向图模型：马尔可夫随机场.html
│ ├── 30丨无向图模型：马尔可夫随机场.mp3
│ ├── 30丨无向图模型：马尔可夫随机场.pdf
│ ├── 31丨建模连续分布：高斯网络.html
│ ├── 31丨建模连续分布：高斯网络.mp3
│ ├── 31丨建模连续分布：高斯网络.pdf
│ ├── 32丨从有限到无限：高斯过程.html
│ ├── 32丨从有限到无限：高斯过程.mp3
│ ├── 32丨从有限到无限：高斯过程.pdf
│ ├── 33丨序列化建模：隐马尔可夫模型.html
│ ├── 33丨序列化建模：隐马尔可夫模型.mp3
│ ├── 33丨序列化建模：隐马尔可夫模型.pdf
│ ├── 34丨连续序列化模型：线性动态系统.html
│ ├── 34丨连续序列化模型：线性动态系统.mp3
│ ├── 34丨连续序列化模型：线性动态系统.pdf
│ ├── 35丨精确推断：变量消除及其拓展.html
│ ├── 35丨精确推断：变量消除及其拓展.mp3
│ ├── 35丨精确推断：变量消除及其拓展.pdf
│ ├── 36丨确定近似推断：变分贝叶斯.html
│ ├── 36丨确定近似推断：变分贝叶斯.mp3
│ ├── 36丨确定近似推断：变分贝叶斯.pdf
│ ├── 37丨随机近似推断：MCMC.html
│ ├── 37丨随机近似推断：MCMC.mp3
│ ├── 37丨随机近似推断：MCMC.pdf
│ ├── 38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图.html
│ ├── 38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图.mp3
│ ├── 38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图.pdf
│ ├── 39丨隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型.html
│ ├── 39丨隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型.mp3
│ ├── 39丨隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型.pdf
│ ├── 40丨结构学习：基于约束与基于评分.html
│ ├── 40丨结构学习：基于约束与基于评分.mp3
│ ├── 40丨结构学习：基于约束与基于评分.pdf
│ ├── 总结课丨贝叶斯学习的模型体系.html
│ ├── 总结课丨贝叶斯学习的模型体系.mp3
│ └── 总结课丨贝叶斯学习的模型体系.pdf
└── 05-结束语 (1讲)
├── 结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲.html
├── 结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲.mp3
└── 结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲.pdf
6 directories, 132 files
以上就是极客时间王天一老师的专栏课《机器学习40讲》的详细介绍了。
本文由提供IT教程网提供，仅供学习交流使用，未经许可，禁止转载!
原课程地址：https://time.geekbang.org/column/intro/100008701,有能力的朋友请支持正版，谢谢！
评论(0)