机器学习课程总结

参考文献:

  1. 国科大周晓飞老师机器学习教学课件.
  2. 周志华,机器学习,清华大学出版社,2016.

机器学习课程总结_第1张图片
课程内容

  • 线性分类
    • 感知机
    • 线性鉴别分析(LDA)/Fisher鉴别分析
      • 严格来说,LDA与Fisher判别分析稍有不同,前者假设了各类样本的协方差矩阵相同且满秩
    • Logistic模型/对数几率回归/逻辑回归
  • 非线性分类
    • 决策树
    • 最近邻方法
    • 集成学习
      • Bagging,随机森林
      • Boosting
    • SVM
  • 回归分析
    • 最小二乘估计
    • 最大似然估计
    • 最大后验估计
  • 聚类分析
    • 序贯方法
    • 层次聚类
    • K均值聚类
  • 特征降维
    • 特征选择
      • Relief算法
    • 特征提取
      • PCA
  • 信息论模型
    • 熵、最大熵
    • 互信息
    • 信息论优化模型
  • 概率图模型
    • 有向图模型:贝叶斯网络
    • 无向图模型:马尔科夫随机场
    • 学习与推断
      • 学习:结构学习、参数学习
      • 推断:变量消去、信念传播
  • 神经网络与深度学习
    • 多层感知机
    • CNN
    • RNN
    • DNN

研究数据
• UCI Machine Learning Repository : http://archive.ics.uci.edu/ml/
• 数据堂
• 不同领域会议的Cup数据
• 不同领域论文中获取
• 网络爬取

工具
• Weka: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html
• http://mallet.cs.umass.edu/index.php
• Python机器学习工具包milk:https://github.com/luispedro/milk
• 开源的机器学习框架:Apache Mahout Framework
• Apache OpenNLP: http://opennlp.apache.org/
• OpenCV: http://opencv.org/
• OpenAI: https://www.openai.com/
• Github: https://github.com/
• 深度学习开源汇总:http://deeplearning.net/software_links/

重点笔记
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