机器学习的数学基础machinelearning.docx

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2022-05-28 发布于天津
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第一课课程导言 1.1导言大纲涵盖由浅入深的一系列机器学习技术将会学到： O PCA, MDS, K-mean,基于频谱的聚类方法，贝叶斯分类，boosting, logistic回归，决策树，EM算法，隐马尔可夫模型，卡尔曼滤波…… 讲述算法、理论、应用背后的故事将会既有趣又辛苦时间安排 03.04介绍 03.11分类 03.18聚类 03.25隐马尔可夫与卡尔曼滤波原则简即美在理论性和应用性上达到平衡先修课程概率论 o 分布、密度、边界…… 统计基础 o 矩、经典分布、回归…… 算法 O 动态规划、基本数据结构、复杂度…… 编程 o C/C++, Java, Matla