曙海教学优势
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大批企业和曙海
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| 1 | 概率论基本知识以及机器学习的基本模型 |
| 内容 | 说明 |
| 概率论基础知识 | 概念 概率 概率密度 |
| 高斯分布 | |
| 贝叶斯理论 先验概率 后验概率 | |
| 机器学习基本模型和理论 | 特征 数据空间的表示 |
| 模型 | |
| 目标函数 | |
| 模型训练（优化） | |
| 模型预测 | |
| 实验的基本原则 | |
| 数据集的生成方法 | |
| 模式识别的分类 | 监督学习 分类 |
| 无监督学习 聚类 | |
| 半监督学习（semi supervised learning）基本思想 | |
| 模型识别的基本问题 | 回归（预测） regression |
| 分类 classification | |
| 聚类 cluster | |
| 常用模型分类 | 线型模型 非线型模型 |
| 产生式模型 区分式模型 | |
| 2 | 监督学习-常用模型 |
| 内容 | 说明 |
| k-近邻算法 | 手写识别系统 |
| 决策树 | 决策树的构造 |
| 使用决策树预测隐形眼镜类型 | |
| 贝叶斯分类 | 文本分类 |
| 支持向量机（SVM） | SVM的基本理论 |
| 核函数对应的特征变换 | |
| 手写识别问题优化 | |
| 多模型融合 | 数据多样性的构建 |
| AdaBoost的基本理念 | |
| sigmoid分类 | 参数训练 |
| 多层感知机 | |
| 3 | 非监督学习（需要进一步准备） |
| k-means | |
| Apriori算法进行关联分析 | |
| FP-Growth算法 | |
| 4 | 模型进阶 |
| 线性模型 | 模型参数训练 |
| 最小均方误差 | |
| 过度适应 | |
| 模型的表示能力 | |
| GMM | 模型参数训练 |
| 用于分类 | |
| DNN | 理论 |
| 梯度训练算法 | |
| 5 | 特征变换 |
| LDA | 线性判别分析 |
| PCA | 有成分分析 |
| fMLLR | 特征最大似然线性回归 |
| SVD | |
| 6 | 其它（可选） |
| 语音识别 | |
| 语音合成 | |
| 说话人识别 |
