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EM算法(高斯混合模型和K 均值算法)
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EM算法(高斯混合模型和K 均值算法)
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课程目录
课程笔记
课时1:教科书介绍
课时2:成绩安排
课时3:这门课程的内容概述
课时4:概念介绍
课时5:没有免费午餐定理
课时6:支持向量机(线性模型)问题
课时7:支持向量机(线性模型)数学描述
课时8:支持向量机(线性模型)的图像展示
课时9:支持向量机非线性模型优化目标函数和限制条件
课时10:支持向量机(非线性模型) 低维到高维映射
课时11:支持向量机(非线性模型)原问题和对偶问题
课时12:支持向量机 将支持向量机原问题转化为对偶问题
课时13:支持向量机 – 核函数介绍
课时14:支持向量机的应用 兵王问题
课时15:支持向量机的应用 – 兵王问题
课时16:支持向量机的应用 – 兵王问题 (测试结果)
课时17:ROC曲线
课时18:支持向量机 – 处理多类问题
课时19:人工神经网络 – 神经元的数学模型
课时20:人工神经网络 – 感知器算法
课时21:人工神经网络 – 人工智能的第一次寒冬
课时22:人工神经网络 – 多层神经网络
课时23:人工神经网络—三层神经网络可以模拟任意决策面
课时24:人工神经网络—后向传播算法
课时25:人工神经网络 – 参数设置
课时26:深度学习数据库准备
课时27:深度学习自编码器
课时28:深度学习 卷积神经网络LeNet
课时29:深度学习 – 卷积神经网络(AlexNet)
课时30:深度学习 – 编程工具(Caffe和Tensorflow)
课时31:深度学习 – 近年来流行的网络结构
课时32:深度学习 – 卷积神经网络的应用
课时33:AlphaGo围棋规则
课时34:AlphaGo 围棋有必胜策略的证明
课时35:强化学习Q learning
课时36:强化学习policy gradience
课时37:增强学习 AlphaGo
课时38:特征提取 – 主成分分析(PCA)
课时39:特征选择 – 自适应提升(AdaBoost)
课时40:目标检测 (RCNN和FCN)
课时41:概率分类法概述
课时42:概率密度估计 – 朴素贝叶斯分类器
课时43:概率密度估计 – 高斯密度函数
课时44:概率密度估计 – 高斯混合模型
课时45:EM算法(高斯混合模型和K 均值算法)
课时46:K 均值算法在图像压缩方面的应用
课时47:高斯混合模型在说话人识别方面的应用
课时48:EM算法一般形式及其收敛性证明
课时49:语音识别概述
课时50:隐含马尔科夫过程
课时51:大词汇量连续语音识别介绍
课时52:循环神经网络(RNN)和LSTM
课时53:人工智能中的哲学 缸中之脑
课时54:人工智能中的哲学 意识问题
课时55:人工智能中的哲学 图灵测试
课时56:人工智能中的哲学 世界是否有规律
课时57:人工智能中的哲学 中文屋子假想试验
课时58:人工智能中的哲学 创造力和洞穴理论
课时59:人工智能中的哲学 生成对抗网络
课时60:人工智能中的哲学 道德难题
课时61:人工智能中的哲学未来展望
时长:48分44秒
日期:2022/12/21
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上传者:老白菜
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