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臺(tái)灣大學(xué)林軒田機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典課程：「機(jī)器學(xué)習(xí)基石」和「機(jī)器學(xué)習(xí)技法」。課程由淺入深、內(nèi)容全面，基本涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的很多方面，還包括了機(jī)器學(xué)習(xí)一些經(jīng)典算法，包括支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

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——AI有道 · 紅色石頭

精煉筆記

機(jī)器學(xué)習(xí)基石：

【1】The Learning Problem

【2】Learning to Answer Yes/No

【3】Types of Learning

【4】Feasibility of Learning

【5】Training versus Testing

【6】Theory of Generalization

【7】The VC Dimension

【8】Noise and Error

【9】Linear Regression

【10】Logistic Regression

【11】Linear Models for Classification

【12】Nonlinear Transformation

【13】Hazard of Overfitting

【14】Regularization

【15】Validation

【16】Three Learning Principles

機(jī)器學(xué)習(xí)技法：

【1】Linear Support Vector Machine

【2】Dual Support Vector Machine

【3】Kernel Support Vector Machine

【4】Soft-Margin Support Vector Machine

【5】Kernel Logistic Regression

【6】Support Vector Regression

【7】Blending and Bagging

【8】Adaptive Boosting

【9】Decision Tree

【10】Random Forest

【11】Gradient Boosted Decision Tree

【12】Neural Network

【13】Deep Learning

【14】Radial Basis Function Network

【15】Matrix Factorization

【16】Finale

福利！筆者已經(jīng)為大家準(zhǔn)備好了機(jī)器學(xué)習(xí)「基石」和「技法」的所有精煉筆記的pdf文件，方便大家打印閱讀。獲取pdf文件很簡(jiǎn)單，公眾號(hào)后臺(tái)直接回復(fù)「林軒田」即可獲得云盤鏈接！趕緊領(lǐng)取吧。

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總結(jié)

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