开篇词 (1讲)

开篇词 | 打通修炼机器学习的任督二脉

机器学习概观 (10讲)

01 | 频率视角下的机器学习
02 | 贝叶斯视角下的机器学习
03 | 学什么与怎么学
04 | 计算学习理论
05 | 模型的分类方式
06 | 模型的设计准则

统计机器学习模型 (18讲)

11 | 基础线性回归：一元与多元
12 | 正则化处理：收缩方法与边际化
13 | 线性降维：主成分的使用
14 | 非线性降维：流形学习
15 | 从回归到分类：联系函数与降维
16 | 建模非正态分布：广义线性模型

概率图模型 (14讲)

28 | 最简单的概率图：朴素贝叶斯
29 | 有向图模型：贝叶斯网络
30 | 无向图模型：马尔可夫随机场
31 | 建模连续分布：高斯网络
32 | 从有限到无限：高斯过程
33 | 序列化建模：隐马尔可夫模型

结束语 (1讲)

结课 | 终有一天，你将为今天的付出骄傲

加餐 (2讲)

如何成为机器学习工程师？
结课测试 | 这些机器学习知识你都掌握了吗？

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