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首页 - 课程列表 - 课程详情
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机器学习初步
课程类型：
选修课
发布时间：
2023-02-13 14:55:56
主讲教师：
周志华
课程来源：
南京大学
建议学分：
0.00分
课程编码：
xtzx2573
课程介绍
课程目录
教师团队
绪论
s
1.1 教材
（5分钟）
s
1.2 课程定位
（5分钟）
s
1.3 机器学习
（3分钟）
s
1.4 典型的机器学习过程
（5分钟）
s
1.5 计算学习理论
（7分钟）
s
1.6 基本术语
（18分钟）
s
1.7 归纳偏好
（7分钟）
s
1.8 NFL定理
（10分钟）
模型评估与选择
s
2.1 泛化能力
（3分钟）
s
2.2 过拟合和欠拟合
（9分钟）
s
2.3 三大问题
（3分钟）
s
2.4 评估方法
（18分钟）
s
2.5 调参与验证集
（5分钟）
s
2.6 性能度量
（8分钟）
s
2.7 比较检验
（7分钟）
线性模型
s
3.1 线性回归
（8分钟）
s
3.2 最小二乘解
（7分钟）
s
3.3 多元线性回归
（8分钟）
s
3.4 广义线性模型
（3分钟）
s
3.5 对率回归
（8分钟）
s
3.6 对率回归求解
（17分钟）
s
3.7 类别不平衡
（10分钟）
决策树
s
4.1 决策树基本流程
（7分钟）
s
4.2 信息增益划分
（7分钟）
s
4.3 其他属性划分准则
（11分钟）
s
4.4 决策树的剪枝
（4分钟）
s
4.5 预剪枝与后剪枝
（10分钟）
s
4.6 缺失值的处理
（8分钟）
支持向量机
s
5.1 支持向量机基本型
（5分钟）
s
5.2 对偶问题与解的特性
（6分钟）
s
5.3 求解方法
（6分钟）
s
5.4 特征空间映射
（7分钟）
s
5.5 核函数
（12分钟）
s
5.6 软间隔SVM
（14分钟）
s
5.7 正则化
（7分钟）
s
5.8 如何使用SVM？
（7分钟）
神经网络
s
6.1 神经网络模型
（11分钟）
s
6.2 万有逼近能力
（5分钟）
s
6.3 BP算法推导
（20分钟）
s
6.4 缓解过拟合
（6分钟）
贝叶斯分类器
s
7.1 贝叶斯决策论
（5分钟）
s
7.2 生成式和判别式模型
（6分钟）
s
7.3 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
（9分钟）
s
7.4 极大似然估计
（7分钟）
s
7.5 朴素贝叶斯分类器
（8分钟）
s
7.6 拉普拉斯修正
（10分钟）
集成学习和聚类
s
8.1 集成学习
（5分钟）
s
8.2 好而不同
（7分钟）
s
8.3 两类常用集成学习方法
（3分钟）
s
8.4 Boosting
（12分钟）
s
8.5 Bagging
（3分钟）
s
8.6 多样性度量
（7分钟）
s
8.7 聚类
（3分钟）
s
8.8 聚类方法概述
（11分钟）
京公网安备 11011502004263