概率論基本知識以及機器學習的基本模型

課程介紹

 

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曙海教學優勢

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精品課程班級列表

• ?　　以下就是這次機器學習培訓的內容：

  　　一.概率論基礎知識

  　　1.概念 概率 概率密度

  　　高斯分布

  　　貝葉斯理論 先驗概率 后驗概率

  　　2.機器學習基本模型和理論

  　　特征 數據空間的表示

  　　模型

  　　目標函數

  　　模型訓練(優化)

  　　模型預測

  　　實驗的基本原則

  　　數據集的生成方法

  　　3.模式識別的分類

  　　監督學習 分類

  　　無監督學習 聚類

  　　半監督學習(semi supervised learning)基本思想

  　　4.模型識別的基本問題

  　　回歸(預測) regression

  　　分類 classification

  　　聚類 cluster

  　　5.常用模型分類 線型模型 非線型模型

  　　產生式模型 區分式模型

  　　二. 監督學習-常用模型

  　　1.k-近鄰算法 手寫識別系統

  　　2.決策樹 決策樹的構造

  　　使用決策樹預測隱形眼鏡類型

  　　3.貝葉斯分類 文本分類

  　　4.支持向量機(SVM) SVM的基本理論

  　　核函數對應的特征變換

  　　手寫識別問題優化

  　　5.多模型融合 數據多樣性的構建

  　　AdaBoost的基本理念

  　　6.sigmoid分類 參數訓練

  　　7.多層感知機

  　　三. 非監督學習(需要進一步準備)

  　　k-means

  　　Apriori算法進行關聯分析

  　　FP-Growth算法

  　　四. 模型進階

  　　1.線性模型

  　　模型參數訓練

  　　最小均方誤差

  　　過度適應

  　　模型的表示能力

  　　2.GMM 模型參數訓練

  　　用于分類

  　　3.DNN 理論

  　　梯度訓練算法

  　　五. 特征變換

  　　LDA 線性判別分析

  　　PCA 有成分分析

  　　fMLLR 特征最大似然線性回歸

  　　SVD

  　　六. 其它(可選)

  　　語音識別

  　　語音合成

  　　說話人識別

  
  
  

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