《深度学习应用数学基础》课程

机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本课程基于各种机器学习主流算法实现代码,使学生更好的将算法逻辑应用至工程实践当中。课程分为监督学习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了机器学习的主要方法。包括感知机、K 近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与大熵模型、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随机场,以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和 PageRank 算法等。