【课程内容】

机器学习导论

基本概念

随机向量

随机向量性质

多元高斯分布

分布性质

条件期望

多项式分布

多元高斯分布及应用

渐近性质

核定义

正定核性质

正定核应用

核主元分析

主元分析

主坐标分析

期望最大算法

概率PCA

最大似然估计方法

EM算法收敛性

MDS方法

MDS中加点方法

矩阵次导数

矩阵范数

次导数

spectral clustering

K-means algorithm

Matr-x Completion

Fisher判别分析

谱聚类

Computational Methods

Fisher Discriminant Analysis

Kernel FDA

Linear classification

Naive Bayes方法

Support Vector Machines

SVM

Boosting

自然语言处理

自然语言处理绪论

自然语言处理概论

数学基础与语言学基础

汉语的分词与频度统计

汉语语料库的多级加工

n-gram语言模型

markov模型

句法分析技术

问答系统基础

课堂总结

基于认知科学原理的相似模型

一篇论文的诞生

自然语言理解

绪论

数学基础

形式语言与自动机及其在NLP中的应用

语料库与语言知识库

语言模型

隐马尔柯夫模型

词法分析与词性标注

语法理论

句法分析

语义计算

机器翻译