张志华：机器学习导论
课程简介
- 所属大学：上海交通大学 / 北京大学
- 先修要求：概率论、线性代数
- 编程语言：无（理论课）
- 授课教师：张志华
- 课程难度：🌟🌟🌟🌟
- 预计学时：约 35-42 讲
张志华统计机器学习的姊妹课。覆盖再生核 / 数据降维 / EM / 矩阵补全 / 判别分析 / SVM / Boosting等。强调“机器学习是统计与计算之恋”，理论与算法推导并重。
可作为统计机器学习的入门铺垫。
课程资源
- 课程视频：B 站完整版
张志华统计机器学习的姊妹课。覆盖再生核 / 数据降维 / EM / 矩阵补全 / 判别分析 / SVM / Boosting等。强调“机器学习是统计与计算之恋”，理论与算法推导并重。
可作为统计机器学习的入门铺垫。