《学习基本理论二》课件

学习基本理论二本课程介绍了数学在机器学习中的基本应用，涵盖了线性代数、概率论与数理统计、优化算法、深度学习等内容课程概述线性代数基础知识概率论与数理统计机器学习中的数学理123论涉及线性方程组、向量矩介绍概率的基本概念、条阵的运算、矩阵的乘法、件概率、随机变量及其概讲授了矩阵分解、优化算行列式和逆矩阵的计算、率分布、常见概率分布、法、概率图模型、隐马尔特征值等内容统计推断的基本方法等可夫模型、条件随机场、深度学习的数学基础线性代数基础知识线性方程组的求解向量和矩阵的基本运算介绍了线性方程组的概念和求解方法，如高斯消元通过例题，阐述了向量矩阵的基本概念、运算方法法、矩阵表示等和性质线性变换和矩阵的乘法行列式和逆矩阵的计算讲解了线性变换的定义和矩阵表示法，介绍了矩阵通过实例，讲解了行列式的概念、计算方法，并介乘法的性质绍了逆矩阵的定义和求法概率论与数理统计概率的基本概念条件概率和贝叶斯定理随机变量及其概率分布从概率的定义出发，逐步介讲解了条件概率和贝叶斯定介绍了随机变量的概念和分绍了概率的性质、基本公式理及其应用，涵盖了朴素贝类，以及各种常见概率分布和计算方法叶斯算法、极大似然估计等的特性、概率密度函数和概内容率质量函数常见概率分布的性质和应用统计推断的基本方法详细讲解了二项分布、泊松分布、正态分布等讲解了参数估计、假设检验、置信区间等统计常见概率分布的性质和应用推断的基本方法，涉及了最大似然估计、方差分析等内容机器学习中的数学理论矩阵分解及其应用1介绍了奇异值分解和主成分分析的概念和应用，以及潜在语义分析和推荐系统等方优化算法与凸优化2向的应用介绍最优化问题的基本概念和求解方法，讲解了梯度下降、共轭梯度、拟牛顿等优概率图模型化算法及其应用3讲解了贝叶斯网络、马尔可夫随机场等概率图模型的概念和应用，包括了基于图的隐马尔可夫模型和条件随机场4推理算法详细介绍了隐马尔可夫模型和条件随机场的推理和学习方法，以及其在语音识别、深度学习中的数学基础5自然语言处理等领域的应用讲解了神经网络、反向传播、卷积神经网络等深度学习中的数学基础，以及目标检测、图像分割等应用总结深度学习优化算法概率论与数理统计•神经网络•梯度下降•条件概率•卷积神经网络•共轭梯度•常见概率分布•目标检测•拟牛顿•参数估计和假设检验参考文献作者书名出版社出版时间周志华机器学习清华大学出版社2016年1月李航统计学习方法清华大学出版社2012年3月Kevin P.Murphy MachineLearning:A TheMIT Press2012年8月ProbabilisticPerspective。