数字经济下企业财务管理模式的创新_张志华_会计财务管理毕业论文范文模板、范本.pdf

上海交大 机器学习导论 主讲教师：张志华 主要内容包含： 1.再生核 2.数据降维 3.EM算法 4.多维标度 5.矩阵补充 6.聚类方法 7.判别分析 8.线性分类 9.生成模型 10.支持向量机 11.提升方法

1. Frequentist （频率派）： The Frequentist approach views the model parameters as unknown (constant) and estimate them by matching the model to the training data. Using an appropriate metric. 频率派观点认为，模型参数是未知的（常数），⽤恰当的准则，使得模型与训练数据相匹配来估计它们 （参数）。 2. Bayesian （⻉叶斯派）： ⻉叶斯派观点认为，模型参数是随机变量，通过给予参数以先验分布（通常是来⾃前⼈经验），基于⻉叶 斯定理做最⼤的后验概率估计。 3. 对⽐ 对⽐频率派与⻉叶斯派，前者多在做优化（Optimization），后者多在做积分。 4. 参数模型与⾮参数模型 对于参数模型，参数的数量是固定的，与训练数据的数量⽆关。 对于⾮参数模型，参数的熟练不固定，⽽是随训练数据的增加⽽增加。

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张志华教授《机器学习导论》的笔记，课后学生总结的，附带补充材料。张教授的机器学习主要侧重矩阵和优化，数学较多。

上海交通大学-张志华-机器学习/统计机器 讲义文档英文

上海交通大学 张志华老师的机器学习导论讲义。

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