徐亦达机器学习,机器学习范畴的出色奉献者
徐亦达教授是悉尼科技大学(UTS)全球数据技能中心的机器学习和数据剖析试验室主任,首要研讨方向包含机器学习、数据剖析和计算机视觉。他在世界重要期刊与会议上宣布了多篇高影响因子的论文,并编写了很多关于数理统计、概率和机器学习的教材。
徐亦达教授的机器学习课程内容丰厚,涵盖了多个主题,如EM算法、矩阵胶囊网络、行列式点进程、卡尔曼滤波器、LSTM、噪声比照估量、概率密度再参数化、天然梯度、贝叶斯模型等。这些内容可以经过多个渠道观看和下载,包含YouTube、哔哩哔哩和优酷。
此外,徐亦达教授还经过学术报告和讲座方式,共享了机器学习和深度学习的研讨现状、优势以及实践运用事例,深受师生欢迎。他的研讨效果宣布在尖端世界会议与期刊上,如ICLR、AAAI、IJCAI、ECAI、ECCV、AISTATS和ICDM等。
假如您对徐亦达教授的机器学习课程和学术效果感兴趣,可以拜访以下链接获取更多详细信息: 徐亦达机器学习课程 哔哩哔哩: 徐亦达机器学习课件及下载(中文目录):
徐亦达教授:机器学习范畴的出色奉献者
徐亦达教授,悉尼科技大学教授,全球数据技能中心机器学习和数据剖析试验室主任,是机器学习范畴的出色奉献者。他在概率论、数理统计、机器学习以及计算机视觉等范畴有着深化的研讨,并在世界重要期刊与会议宣布数篇高影响因子论文。
丰厚的教育资源:徐亦达机器学习课件
徐亦达教授在GitHub上发布了其历年的机器学习相关课件和视频,这些资源关于机器学习的学习者来说是一笔名贵的财富。黄海广博士帮忙徐教授对课件目录进行了翻译和收拾,方便了全球范围内的学习者下载和运用。
课件内容概览
徐亦达教授的课件涵盖了机器学习的多个方面,包含根底常识、深度学习、数据科学等。以下是课件目录的概览:
前语
噪声比照估量 (Noise Contrastive Estimation), 概率密度再参数化
一、根底常识
1.概率论与数理统计根底
2.概率模型
3.高档概率模型
4.推导课件
二、深度学习
三、数据科学
四、称谢
课件特色与价值
徐亦达教授的课件具有以下特色:
系统性强:课件内容全面,从根底常识到高档运用,层层递进,协助学习者构建完好的常识系统。
理论与实践结合:课件不只介绍了理论常识,还结合实践事例,使学习者可以更好地了解和运用所学常识。
易于了解:课件言语通俗易懂,即使是初学者也能轻松入门。
这些特色使得徐亦达教授的课件在机器学习范畴具有较高的价值。
EM算法:徐亦达教授的研讨亮点
EM算法是机器学习中的一种重要算法,徐亦达教授在EM算法的研讨上有着杰出的奉献。在他的课件中,详细介绍了EM算法的原理、推导进程以及在实践运用中的优势。
EM算法即希望最大化(Expectation-Maximization)算法,首要用于求解含有隐变量的概率模型。徐教授在课件中对EM算法进行了深化浅出的解说,包含其数学推导、迭代进程以及收敛性证明等。
《南瓜书》:徐亦达教授的又一力作
除了课件,徐亦达教授还参加了《南瓜书》的编写。《南瓜书》是经典《西瓜书》的伴侣,旨在协助读者更好地了解和把握机器学习中的公式和概念。该书第二版在内容进步行了扩大和优化,增加了对重难点内容的解析、学习主张以及详细比如阐明。
《南瓜书》的出书,为机器学习的学习者供给了愈加全面、深化的学习资源。
徐亦达教授在机器学习范畴的奉献,不只表现在其研讨效果上,更表现在他忘我共享常识的精力。他的课件和《南瓜书》为全球范围内的学习者供给了名贵的资源,助力他们更好地探究机器学习的奥妙。
在人工智能技能飞速发展的今日,徐亦达教授的研讨效果和教育资源将愈加具有重要的含义,为培育更多优异的机器学习人才奉献力量。
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