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COMS 4771是一個研究生水平的機器學習入門。本課程涵蓋監督機器學習的基本統計原理，以及一些常見的算法范例。

//www.cs.columbia.edu/~djhsu/coms4771-f20/#description

主題：

• Overview of machine learning
• Nearest neighbors
• Prediction theory
• Regression I: Linear regression
• Regression II: Regularization
• Multivariate Gaussians and PCA
• Regression III: Kernels
• Classification I: Linear classification
• Optimization I: Convex optimization
• Classification II: Margins and SVMs
• Classification III: Classification objectives
• Optimization II: Neural networks

機器學習(ML)是一組技術，允許計算機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。ML在AI的學術領域和工業領域都越來越重要。本課程提供了一些最常用的ML算法的廣泛介紹。它還將介紹一些關鍵的算法原理，這些原理將作為更高級課程的基礎，如CSC412/2506(概率學習和推理)和CSC413/2516(神經網絡和深度學習)。

我們從最近鄰，典型非參數模型開始。然后我們轉向參數模型:線性回歸、邏輯回歸、softmax回歸和神經網絡。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。

//www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc311_f20/

本文介紹了一階優化方法及其在機器學習中的應用。這不是一門關于機器學習的課程(特別是它不涉及建模和統計方面的考慮)，它側重于使用和分析可以擴展到具有大量參數的大型數據集和模型的廉價方法。這些方法都是圍繞“梯度下降”的概念而變化的，因此梯度的計算起著主要的作用。本課程包括最優化問題的基本理論性質(特別是凸分析和一階微分學)、梯度下降法、隨機梯度法、自動微分、淺層和深層網絡。

主題： Algorithmic Machine Learning and Data Science

介紹： 本課程數學嚴謹，需要以前的機器學習課程（例如CS-UY 4563、CS-GY 6923或ECE-GY 6143）和以前的算法設計和分析課程（例如CS-UY 2413、CS-GY 6033或CS-GY 6043）為基礎。

講師介紹： Christopher Musco，紐約大學坦頓工程學院計算機科學與工程的助理教授。他的研究是關于機器學習和數據科學的算法基礎。他在麻省理工學院完成了計算機科學博士學位。在麻省理工學院之前，他是Redfin的工程師。

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

課程名稱： Deep Learning and Bayesian Methods

課程介紹： 在Deep|Bayes暑期學校，我們將討論如何將Bayes方法與Deep Learning相結合，并在機器學習應用程序中帶來更好的結果。 最近的研究證明，貝葉斯方法的使用可以通過各種方式帶來好處。 學校參與者將學習對理解當前機器學習研究至關重要的方法和技術。 他們還將具有使用概率模型來構建神經生成和判別模型的動手經驗，學習神經網絡的現代隨機優化方法和正則化技術，并掌握推理神經網絡及其權重不確定性的方法，預測。

部分邀請嘉賓： Maurizio Filippone，AXA計算統計主席，EURECOM副教授

Novi Quadrianto，薩塞克斯大學助理教授

課程大綱：

• 貝葉斯方法介紹
• 貝葉斯推理
• EM算法
• 隨機變分推理與變分自編碼器
• GAN
• 高斯分布與貝葉斯優化
• 貝葉斯神經網絡

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