机器学习通俗导论深入篇:概率图模型与强化学习等

机器学习通俗导论深入篇:概率图模型与强化学习等

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众所周知,Al岗位面试一般考察三方面的能力,一者数据结构和算法,二者基本模型的推导能力,包括且不限于svm xgboost cnn rnn lstm等,三者则重点考察项目经验和工程能力(非实验室那种简…

众所周知,Al岗位面试一般考察三方面的能力,一者数据结构和算法,二者基本模型的推导能力,包括且不限于svm xgboost cnn rnn lstm等,三者则重点考察项目经验和工程能力(非实验室那种简单demo,而是企业级项目,此点可以通过集训营/高级班加以提升)。 那第二点怎么加强呢?在学机器学习的朋友可能已了解,除了在线课程外,初学者一开始看的比较多的书籍,一般有两本,一本是《统计学习方法》,之前也推出了手推ML22讲,另 一本可能就是周志华老师的《机器学习》,这两本书可谓是国内机器学习入门书里的两本经典,至于南瓜书则是配套《机器学习》的公式详解。 本课程基于西瓜书和南瓜书进行讲解,学习进阶技能,比如概率图模型、规则学习、强化学习等,也是之前手推ML22讲不涉及的内容。
1.1特征选择与稀疏学习 1.2特征选择与稀疏学习 2.1计算学习理论 2.2计算学习理论 3.1半监督学习 3.2半监督学习 4.1概率图模型 4.2概率图模型 5.1规则学习 5.2规则学习 6.1强化学习 6.2强化学习
七月在线
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