模式识别 国防科技大学 蔡宣平

模式识别 国防科技大学 蔡宣平

贝叶斯聚类模式识别

模式识别就其学术内涵,是一门数据处理、信息分析的学科,就其应用特征讲,属于人工智能、机器学习范畴。 模式识别课程是本科生信息工程及相关专业的专业基础课,也是许多其它专业的选修课, 在知识结构中占有很重要的位置。对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义

共35课时22小时6分8秒

机器学习深入研究

机器学习深入研究

神经网络机器学习贝叶斯聚类

(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 embedding

共21课时1天22小时12分36秒

人工智能 江西理工 罗会兰

人工智能 江西理工 罗会兰

人工智能搜索启发式函数模拟退火

主要内容:人工智能的定义,树搜索算法,无信息搜索策略,启发式搜索策略,约束满足问题求解,博弈算法,贝叶斯网络,隐马尔可夫模型,卡尔曼滤波器。 ​ 特色:人工智能课程在学校的讲授时间为32个学时,面对计算机科学与技术硕士研究生,是一门专业必修课。由于人工智能基础理论涉及到智能搜索,推理,机器学习等,是现在信息类研究生各研究方向的必备理论基础,能为学生深入各方向的研究打下良好的基础。其中的思想可以应用于模式识别,图像视频智能分析处理,数据挖掘及各种信息的智能处理应用中。由于课程讲授侧重于算法的描述,所以学生并不会觉得枯燥,在结合编程的实践练习下能很好掌握智能思想。

共40课时8小时47分20秒

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