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狗熊会 • 4 年前 • 443 次点击  



教授简介

张志华,博士,北京大学数学科学学院概率统计系教授。加入北京大学之前为上海交通大学计算机科学与工程系教授,上海交通大学数据科学研究中心兼职教授,计算机科学与技术和统计学双学科的博士生指导导师。也曾是浙江大学计算机学院教授和浙江大学统计科学中心兼职教授。主要从事人工智能、机器学习与应用统计学领域的教学与研究。迄今在国际重要学术期刊和重要的计算机学科会议上发表70余篇论文。是美国“数学评论”的特邀评论员,国际机器学习旗舰刊物Journal of Machine Learning Research 的执行编委。 

张志华老师的公开课《机器学习导论》和《统计机器学习》受到广泛关注。经过张老师授权同意,狗熊会公众号将会在这学年同步重温这两门课程。新学期开始了,同学们拿起小板凳坐在前排开始听课吧。对了,这门课现在的助教是狗熊会政委哦。

机器学习简介

机器学习的概率与统计基础

多元正态分布与高斯图模型(1)

多元正态分布与高斯图模型(2)

多项式分布及其在机器学习中的应用

机器学习中的核方法(1)

机器学习中的核方法(2)

机器学习中的核方法(3)

主成分分析与主坐标分析

核主成分分析

概率PCA(1):最大似然估计

概率PCA(2):最大似然估计

概率PCA(3):期望最大算法

概率PCA(4):期望最大算法收敛性

MDS方法(1)

MDS方法(2)

矩阵导数(1)

矩阵导数(2)

矩阵导数(3)

矩阵导数(4)

谱聚类(1)

谱聚类(2)

谱聚类(3)

谱聚类(4)

Fisher判别分析(1)

Fisher判别分析(2)

Fisher判别分析(3)

Fisher判别分析(4)

核判别分析与线性分类器

线性分类器(1)

线性分类器(2)

朴素贝叶斯

支持向量机(1)

支持向量机(2)

支持向量机(3)

Boosting(1)

Boosting(2)






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