亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

【導讀】2020新年伊始，多倫多大學Amir-massoud Farahmand和Emad A. M. Andrews博士開設了機器學習導論課程，介紹了機器學習的主要概念和思想，并概述了許多常用的機器學習算法。它還可以作為更高級的ML課程的基礎。

課程地址：

//amfarahmand.github.io/csc311/

機器學習(ML)是一組技術，它允許計算機從數據和經驗中學習，而不需要人工指定所需的行為。ML在人工智能作為一個學術領域和工業領域都變得越來越重要。本課程介紹了機器學習的主要概念和思想，并概述了許多常用的機器學習算法。它還可以作為更高級的ML課程的基礎。

本課程結束時，學生將學習(大致分類)

• 機器學習問題:監督(回歸和分類)，非監督(聚類，降維)，強化學習

• 模型:線性和非線性(基擴展和神經網絡)

• 損失函數:平方損失、交叉熵、鉸鏈、指數等。

• Regularizers: l1和l2

• 概率觀點:最大似然估計，最大后驗，貝葉斯推理

• 偏差和方差的權衡

• 集成方法:Bagging 和 Boosting

• ML中的優化技術: 梯度下降法和隨機梯度下降法

課程目錄：

參考資料：

(ESL) Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman, The Elements of Statistical Learning, 2009.

(PRML) Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, 2006.

(RL) Richard S. Sutton and Andrew G. Barto Reinforcement Learning: An Introduction, 2018.

(DL) Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville (2016), Deep Learning

(MLPP) Kevin P. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, 2013.

(ISL) Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani, Introduction to Statistical Learning, 2017.

() Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms, 2014.

(ITIL) David MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, 2003.

課程名稱： Deep Learning

課程簡介：

深度機器學習的最新發展使視覺識別、語音和文本理解或自主智能體系統取得了前所未有的巨大進步。在此背景下，本課程將深入探討深度學習架構的細節，重點是學習這些任務的端到端模型。學生將學習實施、訓練和調試自己的神經網絡，并對該領域的前沿研究有詳細的了解。該課程還將介紹推理方法的最新創新，包括微分推理、對抗性訓練和貝葉斯深度學習。

課程大綱：

• 機器學習基礎
• 神經網絡
• 卷積神經網絡
• 訓練神經網絡
• 遞歸神經網路
• 自動編碼器和生成模型
• 生成式對抗網絡
• 不確定性
• 對抗性攻擊與防御

講師介紹：

Gilles Louppe是比利時列日大學人工智能和深度學習的副教授。他曾是紐約大學物理系和數據科學中心的博士后助理，與歐洲核子研究中心的阿特拉斯實驗關系密切。他的研究處于機器學習、人工智能和物理科學的交叉點上，他目前的研究興趣包括使用和設計新的機器學習算法，以新的和變革性的方式處理來自基礎科學的數據驅動的問題。個人官網：

下載索引：鏈接：

課程名稱： CS224W: Machine Learning with Graphs

課程簡介：

網絡是對復雜的社會、技術和生物系統建模的基本工具。結合在線社交網絡的出現和生物科學中大規模數據的可用性，本課程重點分析提供了幾個計算、算法和建模挑戰的大規模網絡。學生將學習機器學習技術和數據挖掘工具，通過研究其潛在的網絡結構和相互聯系，揭示對社會、技術和自然世界的洞察。

在本課程中，我們將介紹圖機器學習技術，包括以下主題：

• 食品網絡和金融市場的穩固性和脆弱性;
• 萬維網的算法;
• 圖神經網絡與表示學習
• 生物網絡功能模塊的識別
• 疾病暴發檢測。

課程部分大綱：

• 介紹：圖結構
• 網絡的性質和隨機圖模型
  • 復習課：Snap.py和谷歌云教程
• 網絡中的主題和結構角色
• 網絡中的社區結構
  • 復習線性代數，概率論和證明技術
• 譜聚類
• 消息傳遞和節點分類
• 圖表示學習
• 圖神經網絡
• 圖神經網絡:動手練習
• 圖的深層生成模型
• 鏈接分析:網頁排名
• 網絡效應和級聯行為
• 概率傳染和影響模型

講師介紹：

Jurij Leskovec是斯坦福大學計算機科學副教授，研究側重于分析和建模大型社區和信息網絡，作為跨社區、技術和自然世界現象的研究。他側重于網絡結構的統計建模、網絡演化、信息傳播、網絡影響和病毒。他所研究的問題是由大規模數據、網絡和其他在線媒體引發的，同樣從事文本挖掘和機器學習的應用。個人官網：

下載索引：鏈接：

簡要介紹： 這本書內容豐富，覆蓋全面，詳細介紹了機器學習的各種技術。本書的目的是提供不同分類方法的最新評論，比較它們在各種具有挑戰性的數據集上的性能，并繪制關于其適用于現實工業問題的結論。在描述內容之前，我們首先需要定義分類的含義，對這項任務的不同觀點給出一些背景知識，并介紹作為本書基礎的EuropeaCommunity StatLog項目。

作者介紹： D. Michie, 奧納德·米奇出生于1923年11月11日。他獲得了牛津大學生物科學研究的碩士、博士和DSc學位。由于對人工智能的貢獻，他被選為美國人工智能協會的創始會員。他對將人類智能編程成機器的興趣，起源于二戰期間他在布萊奇公園（Bletchley Park）加入英國破譯密碼小組（British code breaking group）期間。2007年7月7日，唐納德·米奇教授死于一場車禍。 D.J. Spiegelhalter,劍橋大學統計實驗室公共風險理解溫頓教授，劍橋丘吉爾學院院士。鏡架是一位被ISI高度引用的研究員。他的研究興趣是統計學，包括臨床試驗的貝葉斯方法、專家系統和復雜建模與流行病學、條件獨立的圖形模型、統計軟件、臨床試驗中的一般問題以及公眾對風險的理解。 C.C. Taylor，查爾斯·泰勒是利茲大學統計系的統計學教授。他的研究興趣是統計學習和數據挖掘、空間統計和圖像分析。

簡要介紹： 高斯過程（GPs）提供了一種原理，實用，概率的方法來學習內核機器。在過去的十年中，GP在機器學習中受到了越來越多的關注，這本書為機器學習中GP的理論和實踐方面提供了系統、統一的處理方法。針對機器學習和應用統計領域的研究人員和學生。 該書探討了回歸和分類方面的監督學習問題，并包括詳細的算法。提出了各種各樣的協方差（內核）函數，并討論了它們的特性。從貝葉斯和經典角度討論了模型選擇。討論了從機器學習和統計數據到其他算法，包括支持向量機，神經網絡，正則化網絡等。處理了包括學習曲線和PAC-貝葉斯框架在內的理論問題，并討論了幾種用于大型數據集學習的近似方法。該書包含許多示例和練習，并且代碼和數據集可從Web上獲得。附錄提供了數學背景和對高斯馬爾可夫過程的討論。

作者介紹： Carl Edward Rasmussen， Machine Learning Group的教授，也是劍橋大學工程系信息工程系計算與生物學習實驗室主任。

Chris Williams，愛丁堡大學信息學院機器學習教授

下載鏈接： //pan.baidu.com/s/16BgMKXYKXbZy8vsKP-nrIw

提取碼：nf6z

作者介紹： Nils J. Nilsson，斯坦福大學計算機科學系工程學教授，于1958年從斯坦福大學獲得電氣工程博士學位。他在SRI International人工智能中心工作了23年，研究方向是通過統計和神經網絡方法進行模式識別，發明A*啟發式搜索算法和STRIPS自動計劃系統，并指導集成移動機器人SHAKEY的工作。他出版了五本關于人工智能的教科書和其他書籍。

章節介紹：

• 前言
• 布爾函數
• 神經網絡
• 統計學習
• 決策樹
• 歸納邏輯編程
• 計算學習理論
• 無監督學習
• Temporal-Di?erence Learning
• 強化學習

書籍介紹： 機器學習是一門人工智能的科學,該領域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能。機器學習是人工智能及模式識別領域的共同研究熱點，其理論和方法已被廣泛應用于解決工程應用和科學領域的復雜問題。本書從機器學習的基礎入手，分別講述了分類、排序、降維、回歸等機器學習任務，是入門機器學習的一本好書。

作者： Mehryar Mohri，是紐約大學庫蘭特數學科學研究所的計算機科學教授，也是Google Research的研究顧問。

大綱介紹：

• 介紹
• PAC學習框架
• rademacher復雜度和VC維度
• 支持向量機
• 核方法
• Boosting
• 線上學習
• 多類別分類
• 排序
• 回歸
• 算法穩定性
• 降維
• 強化學習

作者主頁：//cs.nyu.edu/~mohri/

主題： Introduction to Machine Learning

課程簡介： 機器學習是指通過經驗自動提高性能的計算機程序（例如，學習識別人臉、推薦音樂和電影以及驅動自主機器人的程序）。本課程從不同的角度介紹機器學習的理論和實用算法。主題包括貝葉斯網絡、決策樹學習、支持向量機、統計學習方法、無監督學習和強化學習。本課程涵蓋理論概念，例如歸納偏差、PAC學習框架、貝葉斯學習方法、基于邊際的學習和Occam的剃刀。編程作業包括各種學習算法的實際操作實驗。這門課程的目的是讓一個研究生在方法論，技術，數學和算法方面有一個徹底的基礎，目前需要的人誰做的機器學習的研究。

邀請嘉賓： Hal Daumé III，紐約市微軟研究院的研究員，是機器學習小組的一員；他也是馬里蘭大學的副教授。他主要從事自然語言處理和機器學習。

Matt Gormley，卡內基梅隆大學計算機科學學院機器學習部（ML）助教。

Roni Rosenfeld，卡內基梅隆大學計算機學院機器學習系教授兼主任，個人主頁：//www.cs.cmu.edu/~roni/。等