贝叶斯学习的背景在线视频

机器学习概论课程列表：

第一章 绪论

-1.1 课程介绍

--课程介绍(1)

--课程介绍(2)

-1.2 机器学习的背景

--机器学习的背景

-1.3 什么是机器学习

--什么是机器学习

-1.4 机器学习系统设计

--机器学习系统设计(1)

--机器学习系统设计(2)

-第一章作业

-第一章课件

第二章 决策树学习（I）

-2.1 决策树的基本概念

--决策树的基本概念

-2.2 决策树的实例和发展历史

--决策树的实例和发展历史

-2.3 经典决策树算法ID3

--经典决策树算法ID3(1)

--经典决策树算法ID3(2)

--经典决策树算法ID3(3)

-2.4 过拟合和前剪枝

--过拟合和前剪枝

-第二章作业

-第二章课件

第三章 决策树学习（II）和贝叶斯学习

-3.1 下午茶时间：勒索软件

--下午茶时间：勒索软件

-3.2 后剪枝

--后剪枝

-3.3 决策树的改进和归纳学习假设

--决策树的改进和归纳学习假设

-3.4 贝叶斯学习的背景

--贝叶斯学习的背景

-3.5 极大似然假设、朴素贝叶斯和最小描述长度

--极大似然假设、朴素贝叶斯和最小描述长度

-第三章作业

-第三章课件

第四章 马尔可夫模型和隐马尔可夫模型

-4.1 下午茶时间：微博的垃圾检测

--下午茶时间：微博的垃圾检测

-4.2 马尔可夫模型

--马尔可夫模型

-4.3 隐马尔可夫模型

--隐马尔可夫模型

-4.4 评估问题

--评估问题(1)

--评估问题(2)

-4.5 解码问题

--解码问题

-4.6 隐马尔可夫模型的应用

--隐马尔可夫模型的应用

-第四章课件

-第四章作业

第五章 假设检验

-5.1 下午茶时间：图灵奖

--下午茶时间：图灵奖(1)

--下午茶时间：图灵奖(2)

-5.2 假设评估

--假设评估(1)

--假设评估(2)

--假设评估(3)

-5.3 置信度和置信区间

--置信度和置信区间(1)

--置信度和置信区间(2)

--置信度和置信区间(3)

-5.4 有限数据下的比较

--有限数据下的比较

-第五章课件

-第五章作业

第六章 基于实例的学习

-6.1 下午茶时间：黑洞照片

--下午茶时间：黑洞照片

-6.2 基于实例的学习的基本概念

--基于实例的学习的基本概念

-6.3 最近邻算法

--最近邻算法

-6.4 K邻近算法

--K近邻算法

-6.5 KD树

--KD树

-6.6 距离加权的K近邻算法

--距离加权的K近邻算法

-第六章课件

-第六章考试

第七章 支持向量机（I）

-7.1 支持向量机的背景

--支持向量机的背景

-7.2 线性支持向量机

--线性支持向量机(1)

--线性支持向量机(2)

--线性支持向量机(3)

--线性支持向量机(4)

--线性支持向量机(5)

-第七章课件

-第七章作业

第八章 支持向量机（II）和无监督学习

-8.1 核函数支持向量机

--核函数支持向量机：向量空间

--核函数支持向量机：核函数(1)

--核函数支持向量机：核函数(2)

-8.4 支持向量机总结

--支持向量机总结

-8.5 无监督学习简介

--无监督学习简介(1)

--无监督学习简介(2)

-8.6 层次聚类

--层次聚类

-8.7 K-means聚类和K-medoids聚类

--K-means聚类和K-medoids聚类

-第八章课件

-第八章作业

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