100天搞定机器学习|Day19-20 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘

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Day19，Avik-Jain开始Yaser Abu-Mostafa教授的Caltech机器学习课程-CS156中的课程1。

加州理工学院是美国的一所久负盛名的大学，位于加利福尼亚州的帕萨蒂纳(Pasadena)，建立于1891年。这所学校规模不算大，只有1000余名研究生和900余名本科生，然而在《泰晤士报高等教育》2010年世界大学排名中位列全球第2位。而在物理、行星科学、地理学领域公认为全美第一，世界第一。美国Princeton Review在2006把加州理工学院在全美“最难申请上的大学”里排名第六。

加州理工学院《机器学习与数据挖掘》涵盖机器学习基本理论、算法和应用的基础课程，结合理论和实践，生动介绍机器学习如何使运算系统得以根据获取的数据改善其表现，并将这些成果运用到工程、科技、金融商业等活动中。专业理论将包括线性模型、VC维、神经网络、支持向量机、数据探测法等。

[第1集] 学习问题  [第2集] 学习的可行性  [第3集] 线性模型  [第4集] 偏差和噪声  [第5集] 训练与测试  [第6集] 雷蒙保罗MAPA泛化理论  [第7集] VC维  [第8集] 偏见方差权衡  [第9集] 线性模型II  [第10集] 神经网络  

课程地址：

http://open.163.com/special/opencourse/learningfromdata.html

讲师Yaser Abu-Mostafa为iew加州理工学院电气工程和计算机科学教授，主要研究领域为机器学习和计算金融学，屡次得到校内外教学奖；IEEE神经网络协会创始人之一；第二届和第四届国际资本市场中的神经网络会议主席，第六届国际计算金融学会议主席；目前是多个科学咨询委员会成员，已担任花旗银行机器学习技术顾问达9年。

Yaser Abu-Mostafa 出版了同名著做 《Learning From Data》，可做为该课程的教材和补充，这本书合著做者是大名鼎鼎的林轩田老师，你们对他的《机器学习基石》应该很是熟悉。

tips：课程及教材讲义下载

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