Перейти к содержимому
Compvision.ru
Smorodov

Лекции по машинному обучению

Recommended Posts

Выкладываю свои 9 лекций по машинному обучению

это первая редакция, так что не судите строго :)

Если заметите явные косяки - пишите.

Lec1.pdf

Lec2.pdf

Lec3.pdf

Lec4.pdf

Lec5.pdf

Lec6.pdf

Lec7.pdf

Lec8.pdf

Lec9.pdf

AdaBoost.pdf

(может быть будет еще 4, если руки дойдут)

Отличный курс тут (автор Н.Ю. Золотых): Машинное обучение.pdf

Кому этого мало, поищите лекции Сергея Николенко и К.В. Воронцова.

Если знаете английский, то лучше всего прочитать книгу: Christopher M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning"

и http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/

Интересный блог по машинному обучению здесь: http://yaroslavvb.blogspot.com/

Очень хороший цикл видео лекций: http://www.youtube.com/user/aktoshik/videos?view=0

Лекции от mathematicalmonk:

Много лекций по машинному обучению (англ.):

https://alliance.seas.upenn.edu/~cis520/wiki/index.php?n=Lectures.Lectures

  • Like 2

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Перезалил по-отдельности.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
SVM — ядерные машины

во многих местах, я думаю, если плохо переводимое название, то в начале в скобках надо писать его на английском, а потом им пользоваться.

а так слайды приятные.

может еще чего потом добавлю при более подробном прочтении.

да кстати, еще не очень понятно, ну лично для меня, многие техники вроде бы выполняют одну и ту же задачу, а какие у них преимущества\недостатки\узкие места в реализации не очень понятно.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Сейчас стенфордский онлайн курс изучаю.

После этого еще много чего переделаю (с учетом пожеланий и критики) и терминология здесь пока что слабое место,

уже есть мысли, но нужно немного отдохнуть, чтобы свежим взглядом взглянуть.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Русскоязычные ресурсы по машинному обучению (pdf, ppt, mp3, video, ... )

http://yury.name/internet/

Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial:

http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Sparse_Autoencoder

Tutorial on Deep Learning and Applications:

http://deeplearningworkshopnips2010.files.wordpress.com/2010/09/nips10-workshop-tutorial-final.pdf

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

https://class.coursera.org/ml/lecture/preview#close

а стендфордский курс это этот?

я так понял там объединение курсов разных университетов на 1 сайте

https://www.coursera.org/

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Да, этот, он уже как раз закончился.

К сентябрю сертификат пришлют :).

Там много курсов, я еще на пару записался (NLP и Behavioral Neurology).

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Моя лекция по обучению нейронной сети методом обратного распространения ошибки:

NN_Lec1.pdf

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Тулбокс и большая куча хороших демонстрационных примеров для MATLAB/OCTAVE по статистическим методам машинного обучения (в том числе по книжке Бишопа и др. хороших книжек, ссылки в примерах есть в форме книга/страница):

https://code.google.com/p/pmtk3/

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

У Золотых Н.Ю. на сайте есть еще методички к лабораторным работам с описанием основ работы с R http://www.uic.unn.ru/~zny/ml/

А еще есть интересный сайт, где можно повышать свои скилы в это области, участвуя в конкурсах https://www.kaggle.com/

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

http://see.stanford.edu/see/lecturelist.aspx?coll=348ca38a-3a6d-4052-937d-cb017338d7b1

это какой то расширенный курс от Andrew Ng походу относитлеьно того что на coursera

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Много разных лекций на русском вперемешку, есть и по теме ИИ и машинного зрения:

http://rpp.nashaucheba.ru/category/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8/?page=4

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Еще один курс лекций по ИИ:

Содержание курса:

Linear prediction.

Maximum likelihood and linear prediction.

Ridge, nonlinear regression with basis functions and Cross-validation.

Ridge, nonlinear regression with basis functions and Cross-validation (continued).

Bayesian learning (part I).

Bayesian learning (part II).

Gaussian processes for nonlinear regression (part I).

Gaussian processes for nonlinear regression (part II). Python demo code for GP regression.

Bayesian optimization, Thompson sampling and bandits.

Decision trees.

Random forests.

Random forests applications: Object detection and Kinect.

Unconstrained optimization: Gradient descent and Newton's method.

Logistic regression, IRLS and importance sampling.

Neural networks.

Deep learning with autoencoders.

Deep learning with autoencoders II.

Importance sampling and MCMC.

Importance sampling and MCMC.

Importance sampling and MCMC.

Pdf-ки со слайдами здесь: http://www.cs.ubc.ca/~nando/540-2013/lectures.html

Видеолекции здесь:

Еще пара лекций по DeepLearning:

  • Like 2

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

ЛЕкции по крупномасштабным задачам:

"Scaling Up Machine Learning, the Tutorial" : http://hunch.net/~large_scale_survey/

  • Like 1

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Еще оксфордский курс: https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Еще курс лекций на русском.

http://habrahabr.ru/company/mailru/blog/254897/

  • Like 1

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Русскоязычные видеокурсы от яндекса и mail.ru:

 

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Курс Воронцова на Курсере начинается в конце января. А сегодня там же начинается курс Andrew Ng. Записался на оба (зачем?), хоть они и на одну тему.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Andrew Ng - Очень хорошо закрепляет базовые понятия, и дает общее правильное направление.

Курс Воронцова немного перегружен матаном, и из-за этого теряются контуры темы.

На курсере есть еще курс Хинтона, но он тяжеловато воспринимается.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Создайте учётную запись или войдите для комментирования

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать учётную запись

Зарегистрируйтесь для создания учётной записи. Это просто!

Зарегистрировать учётную запись

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Войти сейчас


  • Сейчас на странице   0 пользователей

    Нет пользователей, просматривающих эту страницу

×