机器学习的原理与应用。主要的范式和技术,包括判别和生成方法,强化学习:线性回归,logistic回归,支持向量机,深网,结构化方法,降维,k-均值,高斯混合,期望最大化,马尔可夫决策过程,Q-学习。应用领域,如自然语言和文本理解、语音识别、计算机视觉、数据挖掘和自适应计算机系统等。
《研究生机器学习课程》-浙江大学 / 机器学习的原理与应用
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