上网易公开课视频下载怎么下PPT

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-01-16 15:24 标签： 网易公开课下载
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前三期，我们在线上分别给大家讲了决策树与随机森林、计算广告、logistic回归，详见：。
本周日2.1日晚7点半-9点半，公开课第 4 期：讲EM、GMM结束，被称赞为：“最清楚的一次GMM”，“老师讲的太好，太多人想听”等等。
本次公开课的PPT 点击下载：
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公开课第 4 期：讲EM、GMM结束，被誉为：“最清楚的一次GMM”。
PPT 请点击上面的文字链接下载。
部分听众的听课心得（感谢各位）：
莳萝-eda-to 京
em算法也听了很多遍了 各个老师的各种理论推导 今天讲的还是很有启发性 讓我收益匪浅的 只想说 谢谢
小六-ML-北京
个人感觉，讲得已经很不错了（我也在实验室内部讲过类似的ppt，深感让大家明白之不易，深入浅出更为不易）。就拿昨晚的PPT（EM、GMM）来说，为了给大家讲清楚，好理解，老师从大家最熟悉的伯努利、高斯分布的最大似然估计开始，让大家在理论和直观感受上有很好的连接；尤其是高斯分布例子的最大似然估计，是为了GMM铺垫的；而这种直观感觉，就直接用在GMM上，通过EM交替迭代，直接写出估计表达式——这对编程很有用的；
其次，重点分析了EM算法，这在求解带有隐变量或缺失数据下的模型非常重要的一种算法思想，有专门的书来介绍，大牛翟成祥老师都有专门讲过EM文稿，然后分享了他的宝贵经验——这种交替迭代的思想在很多场合都用，比如说优化理论里面的坐标轮换迭代、ADMM（一种分布式迭代算法）、SVM对偶问题的优化求解也是轮换求解、MCMC（随机轮换变量采样）等等；
最后，为了使前面直观的感受有理论支撑，在数学上更加严密，又通过EM算法框架给大家推导了GMM中参数的估计表达式。
另外，从老师回答大家的问题上，我觉得他的“内功”是相当深厚的，这一点可以从他分享的经验（上面也零星提到过一点）、偶尔冒出来函数变元（泛函观点）、变分、以及之前看他的LDA中ppt的例子（汪峰的歌为例分析主题模型）等等体现，管中窥豹吧。还是给赞！（个人之言，仅供参考）
小潘_stat_北京
宝贵的学习经验贴啊，收了~
老师讲得很好了，最重要的一个是深入浅出，（原本就不算入门级的理论，讲的0基础的人能懂很难得了，不然您来？）还有一个是给人启发。对真正想了解和用的人来说是宝贵的交流机会。想提升格调的可以自己翻看EM算法的收敛性证明，Louis方法以及更为深入的性质和应用~
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