贪心学院机器学习高阶训练营 百度云百度网盘



1机器学习基础与凸优化

实战案例

基于QP的股票投资组合策略设计

基于LP的短文本相似度计算

基于KNN的图像识别

核心知识点

KNN算法,Weighted KNN算法

Approximated KNN算法

KD树,近似KD树

Locality Sensitivity Hashing

线性回归模型

Bias-Variance Trade-off

正则的使用:L1, L2, L-inifity Norm

LASSO, Coordinate Descent,ElasticNet

逻辑回归与最大似然

随机梯度下降法与小批量梯度下降法

多元逻辑回归模型

凸集,凸函数

凸函数与判定凸函数

Linear/Quadratic/Integer Programming

对偶理论,Duality Gap,KKT条件

Projected Gradient Descentg

迭代式算法的收敛分析

2SVM与集成模型

实战案例

基于XGBoost的金融风控模型

基于PCA和Kernel SVM的人脸识别

基于Kernal PCA和Linear SVM的人脸识别

核心知识点

Max-Margin的方法核心思想

线性SVM的一步步构建

Slack Variable以及条件的松弛

SVM的Dual Formulation

Kernelized SVM

不同核函数的详解以及使用

核函数设计以及Mercer’s Theorem

Kernelized Linear Regression

Kernelized PCA, Kernelized K-means

集成模型的优势

Bagging, Boosting, Stacking

决策树以及信息论回顾

随机森林,完全随机森林

基于残差的提升树训练思想

GBDT与XGBoost

集成不同类型的模型

VC理论

3无监督学习与序列模型

实战案例

基于HMM和GMM的语音识别

基于聚类分析的用户群体分析

基于CRF的命名实体识别

核心知识点

K-means算法, K-means++

EM算法以及收敛性

高斯混合模型以及K-means

层次聚类算法

Spectral Clustering

DCSCAN

隐变量与隐变量模型

HMM的应用以及参数

条件独立、D-separation

基于Viterbi的Decoding

Forward/Backward算法

基于EM算法的参数估计

有向图与无向图模型区别

Log-Linear Model

Feature Function的设计

Linear CRF以及参数估计

4深度学习

实战案例

基于Seq2Seq和注意力机制的机器翻译

基于TransE和GCN的知识图谱推理

基于CNN的人脸关键点检测

核心知识点

神经网络与激活函数

BP算法

卷积层、Pooling层、全连接层

卷积神经网络

常用的CNN结构

Dropout与Bath Normalization

SGD、Adam、Adagrad算法

RNN与梯度消失

LSTM与GRU

Seq2Seq模型与注意力机制

Word2Vec, Elmo, Bert, XLNet

深度学习中的调参技术

深度学习与图嵌入(Graph Embedding)

Translating Embedding (TransE)

Node2Vec

Graph Convolutional Network

Structured Deep Network Embedding

Dynamic Graph Embedding

5推荐系统与在线学习

实战案例

使用Gradient Boosting Tree做基于 interaction 与 content的广告推荐

使用深度神经网络做基于interaction 与 content的推荐

LinUCB做新闻推荐, 最大化rewards

核心知识点

基于内容的推荐算法

基于协同过滤的推荐算法

矩阵分解

基于内容的Gradient Tree

基于深度学习的推荐算法

冷启动问题的处理

Exploration vs Exploitation

Multi-armed Bandit

UCB1 algorithm,EXP3 algorithm

Adversarial Bandit model

Contexulalized Bandit

LinUCB

6贝叶斯模型

实战案例

基于Bayesian LSTM的文本分析

使用无参主题模型做文本分类

基于贝叶斯模型实现小数量的图像识别

核心知识点

主题模型(LDA) 以及生成过程

Dirichlet Distribution, Multinomial Distribution

蒙特卡洛与MCMC

Metropolis Hasting与Gibbs Sampling

使用Collapsed Gibbs Sampler求解LDA

Mean-field variational Inference

使用VI求解LDA

Stochastic Optimization与Bayesian Inference

利用SLGD和SVI求解LDA

基于分布式计算的贝叶斯模型求解

随机过程与无参模型(non-parametric)

Chinese Retarant Process

Stick Breaking Process

Stochastic Block Model与MMSB

基于SGLD与SVI的MMSB求解

Bayesian Deep Learning模型

Deep Generative Model

7增强学习与其他前沿主题

实战案例

基于GAN的图像生成

基于VAE的文本Style Transfer

可视化机器翻译系统

核心知识点

Policy Learning

Deep RL

Variational Autoencoder(VAE)与求解

隐变量的Disentangling

图像的生成以及Disentangling

文本的生成以及Disentangling

Generative Adversial Network(GAN)

CycleGan

深度学习的可解释性

Deconvolution与图像特征的解释

Layer-wise Propagation

Adversial Machine Learning

Purturbation Analysis

获取方式(贪心高阶机器学习)


https://www.jianshu.com/p/4d373fa0f8ad

「点点赞赏,手留余香」

    还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧!
0 条回复 A 作者 M 管理员
    所有的伟大,都源于一个勇敢的开始!
欢迎您,新朋友,感谢参与互动!欢迎您 {{author}},您在本站有{{commentsCount}}条评论