机器学习基础教学大纲_机器学习教学大纲

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教学大纲

1概述

     什么是机器学习

机器学习的典型应用

机器学习与其他研究领域的关系 机器学习研究目标 PAC学习模型 2 理论基础

 采样复杂度

 VC维与生长函数

                    Sauer引理 切诺夫界

McDiarmid不等式 学习子空间（LSP）理论 支持向量机与Margin理论 核化PRR学习模型 TRBF与绿色计算学习 前向反馈与误差反向传播 卷积神经网络 深度学习

通过专家建议的预测 加权表决算法 Perceptron算法 Winnow算法

Widrow-Hoff算法 排序问题 一般性界 3 核方法学习神经网络与深度学习 Online学习排序算法

RankBoost 二分排序

Preference-based Ranking

7强化学习(Reinforcement Learning)         马尔科夫决策过程(MDPs)最优策略 Q学习

Multi-armed bandit 问题 深度强化学习与自主学习 投资组合选择 Minmax理论

重新思考Boosting 卷积神经网络与IMAGENET 对象/场景三维形状学习与识别 8 投资组合选择与博弈论

9机器学习在数字媒体中的典型应用

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