Victor Adamchik - Machine Learning:Theory and Practical Algorithms


机器学习中的实际算法与理论
Machine Learning:Theory and Practical Algorithms
 
  • 课题背景
你是否会使用Siri或Alexa等个人助理系统?你是否用垃圾邮件过滤器来处理垃圾邮件?你是否订阅Netflix,并通过其精确的推荐系统来发现新电影呢?如果你符合以上任何一条,那么恭喜你,你已经很好地用到了机器学习! 机器学习的核心是,“用算法解析数据,从中学习,然后对某些事物做出决定或预测。”这意味着,你无需明确地编程计算机来执行任务,而是教计算机如何开发算法来完成任务。本课程将带领学生们了解各种各样的学习算法,培养应用学习算法解决实际问题的技能和如何执行学习算法的评估和模型选择。

  • 课题内容
课程从不同的角度深入介绍机器学习的理论和实际算法。它涵盖了一些主要的模型和算法的回归,分类,聚类和马尔科夫决策过程。主题包括线性和逻辑回归、正则化、概率(贝叶斯)推理、支持向量机和核方法、神经网络、聚类和降维。本课程使用Python编程语言,并假设您熟悉线性代数、概率论和多元微积分。本课程的目的是让学生在方法学、技术、数学和算法方面有一个全面的基础,这些都是目前将机器学习应用于各种应用程序的人所需要的。

  • 导师信息

Victor Adamchik
(1)南加州大学计算机科学系终身教授
(2)曾任美国国家科学研究所计算机通信分部项目首席研究员
(3)USC工程领事、教师绩效评估委员会成员
(4)荣获Herbert Simon计算机科学卓越教学奖 独立开发高级编程实务(Java)课程
(5)《数学分析与应用杂志》、《积分变换和特殊函数》、《计算与应用数学杂志》等期刊同行审查委员会高级成员

  • 任职大学
南加利福尼亚大学(University of Southern California),又译南加州大学,简称南加大(USC),是美国西海岸最古老的顶尖私立研究型大学,世界著名高等学府,位于美国加利福尼亚州洛杉矶市,1880年由监理会创立,是环太平洋大学联盟和美国大学协会成员。 南加大众多学院居全美前10,其中电影学院全美第1,新闻与传播学院全美第1,公共政策学院全美第2,建筑学院全美第5,工程学院全美第8,药学院全美第9。 学校在2020年U.S.News美国大学综合排名第22名,华尔街日报/泰晤士高等教育美国大学排名第18名。 学校教职员和毕业生中共有11位罗德学者、 [10] 9位诺贝尔奖得主、 6位麦克阿瑟天才奖得主、1位图灵奖得主。 南加大与哈佛大学,斯坦福大学等一同名列普林斯顿评论全美学子十大梦校,并常年被U.S.News评为全美本科最难被录取的大学之一。

Victor Adamchik-教授简历

机器学习中的实际算法与理论-课纲

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