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北京赛车直播纽约大学《机器学习入门》课程讲

文章来源:    时间:2018-05-25

 

  今年春天,Kyunghyun Cho开始在纽约大学教授本科生《机器学习入门》课程。今天,他把这门课程的讲义和相关资料整理发布出来。

  Kyunghyun Cho是纽约大学计算机和数据科学的助理教授,也曾经作为博士后在蒙特利尔大学接受Yoshua Bengio的指导。

  之前这门课程由David Sontag教授,但现在他已经转去了麻省理工。我考虑过继续使用他的教材,相关资料可以在这里看到:。这些内容很棒,强烈推荐。

  Sontag的课程覆盖面很广,但是我觉得可能不适合作为本科生的入门课程。所以我决定重新创建一个课程体系。对于本科生来说,北京赛车直播最低限度的机器学习知识是什么?1)至少掌握机器学习的高级观点,2)毕业后可以在实践中应用机器学习。

  首先是分类。引入感知器和逻辑回归作为例子,展示传统计算机科学与机器学习之间的区别。然后开始介绍(线性)支持向量机。不过由于时间限制,我并没有教授Kernel SVM。接着使用softmax把逻辑回归泛化为多分类逻辑回归。

  为了教授如何处理线性不可分的问题,我使用了一种非正统的方法。我从紧邻算法分类器开始,最后将其扩展为自适应基函数网络,我称其为深度学习。讲到这里,大约有一半的学生已经不来上课了……

  对于无监督学习,我再次使用了一个非常规的教授路径。令人惊讶的是,学生们对无监督学习更感兴趣,热情超过监督学习,当我教授非线性分类器的时候,流失的学生们已经回来了。

  课程的最后,我简要介绍了梯度策略,也是用一个非常规的方式:把强化学习视作一个分类器序列。这方面的研究人员肯定会不开心,但我觉得这样是一种更直观的方法。另外,推荐Joelle Pineau写的强化学习入门:。

  下载上述讲义的PDF版本,可以在量子位微信公众号(QbitAI)对话界面,回复:“cho”三个字母。

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