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本課程涵蓋了機器學習和數據挖掘的一系列選定主題，重點是部署真實系統的好方法和實踐。大部分章節是關于常用的監督學習技術，和較小程度上非監督方法。這包括線性回歸和邏輯回歸的基本算法、決策樹、支持向量機、聚類、神經網絡，以及特征選擇和降維、誤差估計和經驗驗證的關鍵技術。

//www.siamak.page/teachings/comp551f20/comp551f20/

Part 1.機器學習簡史 a short tour of ML Part 2. 線性模型、概率解釋與梯度優化，linear models, their probabilistic interpretation and gradient optimization Part 3. 神經網絡與深度學習，Neural networks and deep learning

UvA - Machine Learning 1課程是阿姆斯特丹大學人工智能碩士課程的一部分。該課程由阿姆斯特丹機器學習實驗室開發，目前由Erik Bekkers博士提供。

UvA - Machine Learning 1的課程主頁（//uvaml1.github.io）包括講課的鏈接(Youtube頻道)和相應的pdf注釋幻燈片。該系列講座密切關注Bishop的《模式識別和機器學習》一書。每個視頻的開頭都有相關章節。

課程內容如下：

• 第一周

  • 1.1: 課程簡介
  • 1.2: 什么是機器學習
  • 1.3: 機器學習的類型
  • 1.4: 概率輪，貝葉斯理論
  • 1.5: 概率論：示例
  • 2.1: 期望、方差和協方差
  • 2.2: 高斯分布
  • 2.3: 最大似然估計
  • 2.4: 最大似然估計：示例
  • 2.5: 最大后驗
  • 2.6: 貝葉斯預測

• 第二周

  • 3.1: 利用基礎函數進行線性回歸
  • 3.2: 利用最大似然進行線性回歸
  • 3.3: 隨機梯度下降
  • 3.4: 欠擬合和過擬合
  • 3.5: 正則最小二乘
  • 4.1: 模型選擇
  • 4.2: 偏置方差分解
  • 4.3: 高斯后驗
  • 4.4: 序列貝葉斯學習
  • 4.5: 貝葉斯預測分布

• 第三周

  • 5.1: 等價核
  • 5.2: 貝葉斯模型對比
  • 5.3: 模型證據近似/經驗貝葉斯
  • 5.4: 使用決策區域分類
  • 5.5: 決策理論
  • 5.6: 概率生成式模型
  • 6.1: 概率生成式模型: 最大似然
  • 6.2: 概率生成式模型: 離散數據 （樸素貝葉斯）
  • 6.3: 判別函數
  • 6.4: 判別函數: 最小二乘回歸
  • 6.5: 判別函數: 感知器

• 第四周：

  • 7.1: 利用基礎函數進行分類
  • 7.2: 概率判別式模型：邏輯回歸
  • 7.3: 邏輯回歸：隨機梯度下降
  • 7.4: 邏輯回歸：牛頓-拉夫遜方法
  • 8.1: 神經網絡
  • 8.2: 神經網絡: 萬能近似理論
  • 8.3: 神經網絡: 損失
  • 8.4: 神經網絡: 隨機梯度下降
  • 8.5: 神經網絡: 反向傳播

• 第五周

  • 9.1: 無監督學習 - 隱變量模型
  • 9.2: K-Means聚類
  • 9.3: 拉格朗日乘子
  • 9.4: 高斯混合模型和EM算法
  • 10.1: 主成分分析: 最大方差
  • 10.2: 主成分分析: 最小重構損失
  • 10.3: 概率主成分分析
  • 10.4: 非線性主成分分析（核PCA和自編碼器）

• 第六周

  • 11.1: 核化線性模型
  • 11.2: 核技巧
  • 11.3: 支持向量機: 最大間隔分類器
  • 11.4: 不等約束優化 （對偶拉格朗日）
  • 11.5: 支持向量機: 核SVM
  • 11.6: 支持向量機：軟間隔分類器
  • 12.1: 高斯的一些有用的屬性
  • 12.2: 核化貝葉斯回歸
  • 12.3: 高斯過程
  • 12.4: 高斯過程： With An Exponential Kernel
  • 12.5: 高斯過程：回歸

• 第七周

  • 13.1: 模型組合方法（vs貝葉斯模型平均法）
  • 13.2: Bootstrapping方法和Feature Bagging方法
  • 13.3: Adaboost方法
  • 13.4: 決策樹和隨機森林

課程視頻和PDF下載鏈接在下方的PDF文件中

本課程介紹構成現代計算機操作系統的基本概念和核心原理。這門課的目標是解釋那些可能在未來許多年仍然存在的概念和原則。本課程是操作系統和分布式系統研究的起點。具體地說，本課程介紹了進程、并發、同步、調度、多程序設計、內存管理和文件系統的概念。

//cs.jhu.edu/~huang/cs318/fall20/index.html

這是一門關于機器學習的入門課程。機器學習是一組技術，它允許機器從數據和經驗中學習，而不是要求人類手工指定所需的行為。在過去的20年里，機器學習技術在人工智能的學術領域和科技行業中都變得越來越重要。本課程提供了一些最常用的ML算法的廣泛介紹。

課程的前半部分側重于監督學習。我們從最近鄰、決策樹和集合開始。然后介紹了參數化模型，包括線性回歸、logistic回歸和softmax回歸以及神經網絡。然后我們轉向無監督學習，特別關注概率模型，以及主成分分析和k均值。最后，我們介紹了強化學習的基礎知識。

課程內容：

• 最近鄰導論
• 決策樹集成
• 線性回歸線性分類
• Softmax回歸、SVM、Boosting
• PCA、Kmeans、最大似然
• 概率圖模型
• 期望最大化
• 神經網絡
• 卷積神經網絡
• 強化學習
• 可微分隱私
• 算法公平性

//www.cs.toronto.edu/~huang/courses/csc2515_2020f/

推薦閱讀材料： Hastie, Tibshirani, and Friedman: “The Elements of Statistical Learning” Christopher Bishop: “Pattern Recognition and Machine Learning”, 2006. Kevin Murphy: “Machine Learning: a Probabilistic Perspective”, 2012. David Mackay: “Information Theory, Inference, and Learning Algorithms”, 2003. Shai Shalev-Shwartz & Shai Ben-David: “Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms”, 2014.

學習路線圖：

課程內容：

• 數學基礎：矩陣、向量、Lp范數、范數的幾何、對稱性、正確定性、特征分解。無約束最優化，graident下降法，凸函數，拉格朗日乘子，線性最小二乘法。概率空間，隨機變量，聯合分布，多維高斯。

• 線性分類器：線性判別分析，分離超平面，多類分類，貝葉斯決策規則，貝葉斯決策規則幾何，線性回歸，邏輯回歸，感知機算法，支持向量機，非線性變換。

• 魯棒性：對抗性攻擊、定向攻擊和非定向攻擊、最小距離攻擊、最大允許攻擊、基于規則的攻擊。通過納微擾。支持向量機的魯棒性。

• 學習理論：偏差和方差，訓練和測試，泛化，PAC框架，Hoeffding不等式，VC維。

參考書籍：

• Pattern Classification, by Duda, Hart and Stork, Wiley-Interscience; 2 edition, 2000.
• Learning from Data, by Abu-Mostafa, Magdon-Ismail and Lin, AMLBook, 2012.
• Elements of Statistical Learning, by Hastie, Tibshirani and Friedman, Springer, 2 edition, 2009.
• Pattern Recognition and Machine Learning, by Bishop, Springer, 2006.

講者： Stanley Chan 教授 //engineering.purdue.edu/ChanGroup/stanleychan.html

課程目標： 您將能夠應用基本的線性代數、概率和優化工具來解決機器學習問題

?你將了解一般監督學習方法的原理，并能評論它們的優缺點。 ?你會知道處理數據不確定性的方法。 ?您將能夠使用學習理論的概念運行基本的診斷。 ?您將獲得機器學習算法編程的實際經驗。

本課程涵蓋了機器學習和統計建模方面的廣泛主題。 雖然將涵蓋數學方法和理論方面，但主要目標是為學生提供解決實際中發現的數據科學問題所需的工具和原理。 本課程還可以作為基礎，以提供更多專業課程和進一步的獨立學習。 本課程是數據科學中心數據科學碩士學位課程核心課程的一部分。 此類旨在作為DS-GA-1001數據科學概論的延續，其中涵蓋了一些重要的基礎數據科學主題，而這些主題可能未在此DS-GA類中明確涵蓋。

課程大綱

• Week 1：統計學習理論框架
• Week 2：隨機梯度下降
• Week 3：正則化，Lasso, 和 Elastic網，次梯度方法
• Week 4：損失函數，SVM，代表定理
• Week 5：核方法
• Week 6：最大似然，條件概率
• Week 7：期中
• Week 8：貝葉斯方法
• Week 9：貝葉斯條件概率，多分類
• Week 10：分類和回歸樹
• Week 11：bagging和隨機森林，梯度提升
• Week 12：K-Means，高斯混合模型
• Week 13：EM算法
• Week 14：神經網絡，反向傳播