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這是Mark Schmidt在UBC教機器學習的各種課程的課程材料的集合，包括100多個講座的材料，涵蓋了大量與機器學習相關的主題。

Part 1: Computer Science 340

1. Supervised Learning Overview

Exploratory Data Analysis

Decision Trees (Notes on Big-O Notation)

Fundamentals of Learning (Notation Guide)

Probabilistic Classifiers (Probability Slides, Notes on Probability)

Non-Parametric Models

Ensemble Methods

2. Unsupervised Learning Clustering

More Clustering

Outlier Detection

Finding Similar Items

3. Linear Models Least Squares (Notes on Calculus, Notes on Linear Algebra, Notes on Linear/Quadratic Gradients)

Nonlinear Regression

Gradient Descent

Robust Regression

Feature Selection

Regularization

More Regularization

Linear Classifiers

More Linear Classifiers

Feature Engineering

Convolutions

Kernel Methods

Stochastic Gradient

Boosting

MLE and MAP (Notes on Max and Argmax)

4. Latent-Factor Models Principal Component Analysis

More PCA

Sparse Matrix Factorization

Recommender Systems

Nonlinear Dimensionality Reduction

5. Deep Learning Deep Learning

More Deep Learning

Convolutional Neural Networks

More CNNs

Part 2: Data Science 573 and 575

Structure Learning

Sequence Mining

Tensor Basics

Semi-Supervised Learning

PageRank

Part 3: Computer Science 440

A. Binary Random Variables Binary Density Estimation

Bernoulli Distribution

MAP Estimation

Generative Classifiers

Discriminative Classifiers

Neural Networks

Double Descent Curves

Automatic Differentiation

Convolutional Neural Networks

Autoencoders

Fully-Convolutional Networks

B. Categorical Random Variables Monte Carlo Approximation

Conjugate Priors

Bayesian Learning

Empirical Bayes

Multi-Class Classification

What do we learn?

Recurrent Neural Networks

Long Short Term Memory

Attention and Transformers

C. Gaussian Random Variables Univariate Gaussian

Multivariate Gaussian (Motivation)

Multivairate Gaussian (Definition)

Learning Gaussians

Bayesian Linear Regression

End to End Learning

Exponential Family

D. Markov Models Markov Chains

Learning Markov Chains

Message Passing

Markov Chain Monte Carlo

Directed Acyclic Graphical Models

Learning Graphical Models

Log-Linear Models

E. Latent-Variable Models Mixture Models

EM and KDE (Notes on EM)

HMMs and RBMs (Forward-Backward for HMMs)

Topic Models and Variational Inference

VAEs and GANs

本課程首先介紹了機器學習、安全、隱私、對抗性機器學習和博弈論等主題。然后從研究的角度，討論各個課題和相關工作的新穎性和潛在的拓展性。通過一系列的閱讀和項目，學生將了解不同的機器學習算法，并分析它們的實現和安全漏洞，并培養開展相關主題的研究項目的能力。

//aisecure.github.io/TEACHING/2020_fall.html

Evasion Attacks Against Machine Learning Models (Against Classifiers) Evasion Attacks Against Machine Learning Models (Non-traditional Attacks) Evasion Attacks Against Machine Learning Models (Against Detectors/Generative odels/RL) Evasion Attacks Against Machine Learning Models (Blackbox Attacks) Detection Against Adversarial Attacks Defenses Against Adversarial Attacks (Empirical) Defenses Against Adversarial Attacks (Theoretic) Poisoning Attacks Against Machine Learning Models

貝葉斯決策理論提供了一個統一的、直觀的吸引人的方法，從觀察中得出推論，并做出理性的、知情的決定。貝葉斯學派把統計推理看作是信念動力學中的一個問題，即使用有關現象的證據來修正和更新有關它的知識。貝葉斯統計是一種科學合理的方法，以整合知情的專家判斷與經驗數據。貝葉斯統計推斷不能完全獨立于將根據推斷作出的決策的上下文來處理。近年來，貝葉斯方法在各種嚴重依賴數據的學科中變得越來越普遍。本課程向學生介紹貝葉斯理論和方法論，包括貝葉斯推理的現代計算方法。學生將學習貝葉斯方法和頻率論方法在統計推斷方面的共性和差異，如何從貝葉斯的角度來處理統計問題，以及如何將數據與專家判斷以合理的方式結合起來，得出有用的和與政策相關的結論。學生將學習必要的理論，以發展一個堅定的理解何時和如何應用貝葉斯和頻率論方法，并將學習實際程序，為現象發展統計模型，得出推論，并評估證據支持假設。本課程涵蓋貝葉斯推理理論的基礎知識，包括以概率表示信任程度，似然原理，使用貝葉斯規則修正基于證據的信念，共同統計模型的共軛先驗分布，近似后驗分布的馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法，貝葉斯層次模型，以及其他關鍵主題。引入圖形模型來表示復雜的概率和決策問題，將它們指定為模塊化組件。作業利用現代計算技術，并著重于將方法應用于實際問題。

//seor.vse.gmu.edu/~klaskey/SYST664/SYST664.html

目錄內容： Unit 1: A Brief Tour of Bayesian Inference and Decision Theory Unit 2: Random Variables, Parametric Models, and Inference from Observation Unit 3: Bayesian Inference with Conjugate Pairs: Single Parameter Models Unit 4: Introduction to Monte Carlo Approximation Unit 5: The Normal Model Unit 6: Gibbs Sampling Unit 7: Hierarchical Bayesian Models Unit 8: Bayesian Regression Unit 9: Conclusion: Multinomial Distribution and Latent Groups

現代數據分析方法被期望處理大量的高維數據，這些數據被收集在不同的領域。這種數據的高維性帶來了許多挑戰，通常被稱為“維數災難”，這使得傳統的統計學習方法在分析時不切實際或無效。為了應對這些挑戰，人們投入了大量精力來開發幾何數據分析方法，這些方法對處理數據的固有幾何形狀進行建模和捕獲，而不是直接對它們的分布進行建模。在本課程中，我們將探討這些方法，并提供他們使用的模型和算法的分析研究。我們將從考慮監督學習開始，并從后驗和似然估計方法中區分基于幾何原則的分類器。接下來，我們將考慮聚類數據的無監督學習任務和基于密度估計的對比方法，這些方法依賴于度量空間或圖結構。最后，我們將考慮內在表示學習中更基本的任務，特別關注降維和流形學習，例如，使用擴散圖，tSNE和PHATE。如果時間允許，我們將包括與本課程相關的研究領域的客座演講，并討論圖形信號處理和幾何深度學習的最新發展。

目錄內容：

Topic 01 - Intoduction (incl. curse of dimensionality & overiew of data analysis tasks)

Topic 02 - Data Formalism ((incl. summary statistics, data types, preprocessing, and simple visualizations)

Topic 03 - Bayesian Classification (incl. decision boundaries, MLE, MAP, Bayes error rate, and Bayesian belief networks)

Topic 04 - Decision Trees (incl. random forests, random projections, and Johnson-Lindenstrauss lemma)

Topic 05 - Principal Component Analysis (incl. preprocessing & dimensionality reduction)

Topic 06 - Support Vector Machines (incl. the "kernel trick" & mercer kernels)

Topic 07 - Multidimensional Scaling (incl. spectral theorem & distance metrics)

Topic 08 - Density-based Clustering (incl. intro. to clustering & cluster eval. with RandIndex)

Topic 09 - Partitional Clustering (incl. lazy learners, kNN, voronoi partitions)

Topic 10 - Hierarchical Clustering (incl. large-scale & graph partitioning)

Topic 11 - Manifold Learning (incl. Isomap & LLE)

Topic 12 - Diffusion Maps

來自臺灣國立清華大學吳尚鴻副教授主講的《大規模機器學習》教程，內容包括深度學習概述與學習理論。

本課程介紹深度學習的概念和實踐。課程由三個部分組成。在第一部分中，我們快速介紹了經典機器學習，并回顧了一些需要理解深度學習的關鍵概念。在第二部分中，我們將討論深度學習與經典機器學習的不同之處，并解釋為什么它在處理復雜問題如圖像和自然語言處理時是有效的。我們將介紹各種CNN和RNN模型。在第三部分，我們介紹了深度強化學習及其應用。

本課程也提供了編程的實驗。在整個課程中，我們將使用Python 3作為主要的編程語言。一些流行的機器學習庫，如Scikit-learn和Tensorflow 2.0將被使用并詳細解釋。

本課程也提供了編程的實驗。在整個課程中，我們將使用Python 3作為主要的編程語言。一些流行的機器學習庫，如Scikit-learn和Tensorflow 2.0將被使用并詳細解釋。

目錄內容：

• Introduction 引言
• Linear Algebra 線性代數
• Data Exploration & PCA (Bonus) 數據探索
• Probability & Information Theory 概率與信息理論
• Decision Trees & Random Forest (Bonus) 決策樹與隨機森林
• 數值優化 Numerical Optimization
• 感知器 Perceptron & Adaline (Bonus)
• 回歸 Regression (Bonus)
• 學習理論與正則 Learning Theory & Regularization
• 正則化 Regularization
• 概率模型 Probabilistic Models
• 線性回歸與度量 Logistic Regression & Metrics
• 非參數方法 Non-Parametric Methods & SVMs (Suggested Reading)
• 支持向量機 SVMs & Scikit-Learn Pipelines (Bonus)
• 交叉驗證 Cross Validation & Ensembling (Suggested Reading)
• 集成 CV & Ensembling (Bonus)
• 預測 Predicting News Popularity
• 大規模機器學習 Large-Scale Machine Learning
• 深度神經網絡設計 Neural Networks: Design
• 神經網絡 Neural Networks from Scratch (No Assignment)
• TensorFlow 101 (No Assignment)
• 神經網絡 Neural Networks: Optimization & Regularization
• Word2Vec
• 卷積神經網絡 Convolutional Neural Networks
• Convolutional Neural Networks & Data Pipelines
• 循環神經網絡 Recurrent Neural Networks