人工智能基础课
王天一
工学博士,副教授
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 人工智能:新时代的必修课
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数学基础 (7讲)
01 数学基础 | 九层之台,起于累土:线性代数
02 数学基础 | 月有阴晴圆缺,此事古难全:概率论
03 数学基础 | 窥一斑而知全豹:数理统计
04 数学基础 | 不畏浮云遮望眼:最优化方法
05 数学基础 | 万物皆数,信息亦然:信息论
06 数学基础 | 明日黄花迹难寻:形式逻辑
(课外辅导)数学基础 | 拓展阅读参考书
机器学习 (10讲)
07 机器学习 | 数山有路,学海无涯:机器学习概论
08 机器学习 | 简约而不简单:线性回归
09 机器学习 | 大道至简:朴素贝叶斯方法
10 机器学习 | 衍化至繁:逻辑回归
11 机器学习 | 步步为营,有章可循:决策树
12 机器学习 | 穷则变,变则通:支持向量机
13 机器学习 | 三个臭皮匠,赛过诸葛亮:集成学习
14 机器学习 | 物以类聚,人以群分:聚类分析
15 机器学习 | 好钢用在刀刃上:降维学习
(课外辅导)机器学习 | 拓展阅读参考书
人工神经网络 (7讲)
16 人工神经网络 | 道法自然,久藏玄冥:神经网络的生理学背景
17 人工神经网络 | 一个青年才俊的意外死亡:神经元与感知器
18 人工神经网络 | 左手信号,右手误差:多层感知器
19 人工神经网络 | 各人自扫门前雪:径向基函数神经网络
20 人工神经网络 | 看不见的手:自组织特征映射
21 人工神经网络 | 水无至清,人莫至察:模糊神经网络
(课外辅导)人工神经网络 | 拓展阅读参考书
深度学习 (7讲)
22 深度学习 | 空山鸣响,静水流深:深度学习概述
23 深度学习 | 前方有路,未来可期:深度前馈网络
24 深度学习 | 小树不修不直溜:深度学习中的正则化
25 深度学习 | 玉不琢不成器:深度学习中的优化
26 深度学习 | 空竹里的秘密:自编码器
27 深度学习 | 困知勉行者勇:深度强化学习
(课外辅导)深度学习 | 拓展阅读参考书
深度学习框架下的神经网络 (5讲)
28 深度学习框架下的神经网络 | 枯木逢春:深度信念网络
29 深度学习框架下的神经网络 | 见微知著:卷积神经网络
30 深度学习框架下的神经网络 | 昨日重现:循环神经网络
31 深度学习框架下的神经网络 | 左右互搏:生成式对抗网络
32 深度学习框架下的神经网络 | 三重门:长短期记忆网络
深度学习之外的人工智能 (4讲)
33 深度学习之外的人工智能 | 一图胜千言:概率图模型
34 深度学习之外的人工智能 | 乌合之众的逆袭:集群智能
35 深度学习之外的人工智能 | 授人以鱼不如授人以渔:迁移学习
36 深度学习之外的人工智能 | 滴水藏海:知识图谱
应用场景 (4讲)
37 应用场景 | 你是我的眼:计算机视觉
38 应用场景 | 嘿, Siri:语音处理
39 应用场景 | 心有灵犀一点通:对话系统
40 应用场景 | 数字巴别塔:机器翻译
加餐 (5讲)
课外谈 | “人工智能基础课”之二三闲话
推荐阅读 | 我与人工智能的故事
直播回顾 | 机器学习必备的数学基础
第2季回归 | 这次我们来聊聊机器学习
新书 | 《裂变:秒懂人工智能的基础课》
复习课 (7讲)
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结束语 (1讲)
结课 | 溯洄从之,道阻且长
人工智能基础课
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10 机器学习 | 衍化至繁:逻辑回归

王天一 2017-12-30

周四我和你分享了机器学习中的朴素贝叶斯分类算法,这一算法解决的是将连续取值的输入映射为离散取值的输出的分类问题。朴素贝叶斯分类器是一类生成模型,通过构造联合概率分布 P(X,Y) 实现分类。如果换一种思路,转而用判别模型解决分类问题的话,得到的算法就是“逻辑回归”。

虽然顶着“回归”的名号,但逻辑回归解决的却是实打实的分类问题。之所以取了这个名字,原因在于它来源于对线性回归算法的改进。通过引入单调可微函数 g(),线性回归模型就可以推广为 y=g1(wTx),进而将线性回归模型的连续预测值与分类任务的离散标记联系起来。当 g() 取成对数函数的形式时,线性回归就演变为了逻辑回归。

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