机器学习40讲 | 完结

帮你打通机器学习的任督二脉
机器学习的必备核心理论
30 个最流行的机器学习模型
基于 Python 语言的实例练习
完整的机器学习知识体系

人工智能基础课的第 2 季聚焦于机器学习。在新技术层出不穷的今日，机器学习依然占据着人工智能的核心地位，也是人工智能中发展最快的分支之一。

那么，怎样入门机器学习？又有哪些学习路径呢？无论机器学习领域充斥着多少花哨的技术，归根结底，都是基本模型与基本方法的结合，而理解这些基本模型和基本方法就毕设是掌握机器学习的要义所在。那么，问题来了，这么多模型到底要怎么学习呢？其实，这里面最关键的，是要梳理出机器学习的主线，把握不同模型之间的内在关联，能够融会贯通、系统地理解机器学习。

在本专栏中，王天一老师会从机器学习中的共性问题讲起，从统计机器学习和概率图模型两个角度，详细解读 30 个最流行的机器学习模型。除了理论之外，在每个模型的介绍中还会穿插一些基于 Python 语言的简单实例，帮你加强对于模型的理解。

专栏共 3 大模块。

机器学习概观。这一模块将从kali linux频率学派与贝叶斯学派这两个视角来看机器学习，并讨论超脱于模型和方法之外的一些共性问题，包括模型的分类方式、设计准则、评估指标等。

统计机器学习模型。这一模块将以线性模型为主线，讨论模型的多种扩展和修正，如正则化、线性降维、核方法、基函数变化、随机森林等，探究从简单线性回归到复杂深度网络的发展历程。

概率图模型。这一模块将以高斯分布为起点，将高斯分布应用到从简单到复杂的图模型中，由此认识不同的模型特性与不同的计算技巧，如朴素贝叶斯、高斯混合模型、马尔科夫随机场等。