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【導讀】UC.Berkeley CS189 《Introduction to Machine Learning》是面向初學者的機器學習課程在本指南中，我們創建了一個全面的課程指南，以便與學生和公眾分享我們的知識，并希望吸引其他大學的學生對伯克利的機器學習課程感興趣。

講義目錄：

• Note 1: Introduction

• Note 2: Linear Regression

• Note 3: Features, Hyperparameters, Validation

• Note 4: MLE and MAP for Regression (Part I)

• Note 5: Bias-Variance Tradeoff

• Note 6: Multivariate Gaussians

• Note 7: MLE and MAP for Regression (Part II)

• Note 8: Kernels, Kernel Ridge Regression

• Note 9: Total Least Squares

• Note 10: Principal Component Analysis (PCA)

• Note 11: Canonical Correlation Analysis (CCA)

• Note 12: Nonlinear Least Squares, Optimization

• Note 13: Gradient Descent Extensions

• Note 14: Neural Networks

• Note 15: Training Neural Networks

• Note 16: Discriminative vs. Generative Classification, LS-SVM

• Note 17: Logistic Regression

• Note 18: Gaussian Discriminant Analysis

• Note 19: Expectation-Maximization (EM) Algorithm, k-means Clustering

• Note 20: Support Vector Machines (SVM)

• Note 21: Generalization and Stability

• Note 22: Duality

• Note 23: Nearest Neighbor Classification

• Note 24: Sparsity

• Note 25: Decision Trees and Random Forests

• Note 26: Boosting

• Note 27: Convolutional Neural Networks (CNN)

討論目錄：

• Discussion 0: Vector Calculus, Linear Algebra (solution)

• Discussion 1: Optimization, Least Squares, and Convexity (solution)

• Discussion 2: Ridge Regression and Multivariate Gaussians (solution)

• Discussion 3: Multivariate Gaussians and Kernels (solution)

• Discussion 4: Principal Component Analysis (solution)

• Discussion 5: Least Squares and Kernels (solution)

• Discussion 6: Optimization and Reviewing Linear Methods (solution)

• Discussion 7: Backpropagation and Computation Graphs (solution)

• Discussion 8: QDA and Logistic Regression (solution)

• Discussion 9: EM (solution)

• Discussion 10: SVMs and KNN (solution)

• Discussion 11: Decision Trees (solution)

• Discussion 12: LASSO, Sparsity, Feature Selection, Auto-ML (solution)

講義下載鏈接：//pan.baidu.com/s/19Zmws53BUzjSvaDMEiUhqQ 密碼:u2xs

機器學習是學習數據和經驗的算法的研究。它被廣泛應用于各種應用領域，從醫學到廣告，從軍事到行人。任何需要理解數據的領域都是機器學習的潛在的消費者。《A Course in Machine Learning》屬于入門級資料，它涵蓋了現代機器學習的大多數主要方面（監督學習，無監督學習，大間隔方法，概率建模，學習理論等）。它的重點是具有嚴格基礎的廣泛應用。

機器學習是一個廣闊而迷人的領域。即使在今天，機器學習技術仍然在你的生活中占據了相當大的一部分，而且常常是在你不知情的情況下。在某種程度上，任何看似合理的人工智能方法都必須包括學習，如果不是為了別的原因，而是因為如果一個系統不能學習，那么它就很難被稱為智能系統。機器學習本身也很吸引人，因為它提出了關于學習和成功完成任務的意義的哲學問題。

同時，機器學習也是一個非常廣泛的領域，試圖涵蓋所有領域對于教學來說將是一場災難。因為它發展得如此之快，以至于任何試圖報道最新發展的書籍在上線之前都會過時。因此，本書有兩個目標。首先，要通俗地介紹一個非常深的領域是什么。第二，為讀者提供必要的技能，以便在新技術發展過程中掌握新技術。

• Front Matter
• Decision Trees
• Limits of Learning
• Geometry and Nearest Neighbors
• The Perceptron
• Practical Issues
• Beyond Binary Classification
• Linear Models
• Bias and Fairness
• Probabilistic Modeling
• Neural Networks
• Kernel Methods
• Learning Theory
• Ensemble Methods
• Efficient Learning
• Unsupervised Learning
• Expectation Maximization
• Structured Prediction
• Imitation Learning
• Back Matter

簡介： 機器學習是從數據和經驗中學習的算法研究。 它被廣泛應用于從醫學到廣告，從軍事到行人的各種應用領域。 CIML是一組入門資料，涵蓋了現代機器學習的大多數主要方面（監督學習，無監督學習，大幅度方法，概率建模，學習理論等）。 它的重點是具有嚴格主干的廣泛應用。 一個子集可以用于本科課程； 研究生課程可能涵蓋全部材料，然后再覆蓋一些。

作者介紹： Hal Daumé III，教授，他曾擔任Perotto教授職位，他現在Microsoft Research NYC的機器學習小組中。 研究方向是自然語言處理。

大綱介紹：

• 前言
• 決策樹
• Limits of Learning
• 近鄰算法
• 感知機
• 聯系
• 邊緣分類
• 線性模型
• 偏差
• 概率模型
• 神經網絡
• 核函數
• 學習理論
• Ensemble 方法
• 高效學習
• 無監督學習
• 期望最大化
• 結構預測
• 模仿學習
• 后記

下載鏈接： //pan.baidu.com/s/1QwSGTioJxDCRvlkBqcJr_A

提取碼：fwbq

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/

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

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