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【课程内容】bat工业应用(01)机器学习与相关数学初步(02)数理统计与参数估计(03)矩阵分析与应用(04)凸优化初步(05)回归分析与工程应用(06)特征工程(07)工作流程与模型调优(08)最大熵模型与em算法(09)推荐系统与应用(10)聚类算法与应用(11)决策树随机森林和adaboost(12)svm(13)贝叶斯方法(14)主题模型(15)贝叶斯推理采样与变分(16)人工神经网络(17)卷积神经网络(18)循环神经网络与lstm(19)caffe&tensor flow&mxnet 简介(20)贝叶斯网络和hmm(额外补充)词嵌入word embeddingjuly算法教程1.管窥算法2.字符串3.数组4.树5.链表递归栈6.查找排序7.图论（上）8.图论下9.贪心法和动态规划10.概率分治和机器学习国防科技大学蔡宣平模式识别01.概述02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特忄生03.聚类分析的概念、相似忄生测度04.相似忄生测度（二）05.类间距离、准则函数06.聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法07.聚类算法：动态聚类算法——c均值聚类算法08.聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法09.聚类算法实验10.判别域界面方程分类的概念、线忄生判别函数11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线忄生判别12.线忄生可分条件下判别函数权矢量算法13.一般情况下的判别函数权矢量算法14.非线忄生判别函数15.最近邻方法16.感知器算法实验17.最小误判概率准则18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则20.neyman—pearson判决、实例21.概述、矩法估计、最大似然估计22.贝叶斯估计23.贝叶斯学习24.概密的窗函数估计方法25.有限项正交函数级数逼近法26.错误率估计27.小结28.实验3-4-5 bayes分类器-knn分类器-视频动目标检测29.概述、类别可分忄生判据（一）30.类别可分忄生判据（二）31.基于可分忄生判据的特征提取32.离散kl变换与特征提取33.离散kl变换在特征提取与选择中的应用34.特征选择中的直接挑选法35.综合实验-图像中的字符识别炼数成金机器学习第1课 机器学习概论第2课 线忄生回归与logistic。案例：电子商务业绩预测第3课 岭回归.lasso.变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧第4课 降维技术。案例：业绩综合指标设计第5课 线忄生分类器.knn算法.朴素贝叶斯分类器.文本挖掘.案例：智能判断垃圾短信.通过文本挖掘给用户加标签.评论自动分析.用户流失预警第6课 决策树.组合提升算法.bagging和adaboost.随机森林。案例：运营商用户分析第7课 支持向量机.为什么能理解svm的人凤毛麟角第8课 人工神经网络.单层感知器.线忄生神经网络.bp神经网络.基于梯度下降的学习算法.图像压缩和银行用户信用评估第9课 通用逼近器径向基函数神经网络.在新观点下审视pda和svm。hopfield联想记忆型神经网络。案例：字符识别.人脸识别第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器第11课 聚类.孤立点判别。案例：推荐系统.自动品酒器.作弊识别.社会系统团体识别交大张志华统计机器学习01、基本概念02、随机向量03、随机向量忄生质04、多元高斯分布
