徐亦达教授在github公布了他的历年机器学习相关课件、视频，黄海广博士协助徐亦达老师对课件目录进行翻译和整理，并提供下载。
徐亦达老师简介
徐亦达，现任悉尼科技大学教授，UTS全球数据技术中心机器学习和数据分析实验室主任。主要研究方向是机器学习，数据分析和计算机视觉。他在国际重要期刊与会议发表数篇高影响因子论文；编写了大量的数理统计、概率和机器学习教材。
徐亦达老师的课件的目录
前言
- 笔记的视频演示
- 最近的研究讲义
- 噪声对比估计 (Noise Contrastive Estimation), 概率密度再参数化
一、基础知识
1.概率论与数理统计基础
- 贝叶斯模型
- 概率估计
- 统计属性
2.概率模型
- E-M算法
- 状态空间模型（动态模型）
3.高级概率模型
- 贝叶斯非参数（BNP）及其推导基础
- 贝叶斯非参数（BNP）扩展
- 行列式点过程
4.推导课件
- 变分推导
- 随机矩阵
- 蒙特卡洛简介
- 马尔可夫链蒙特卡洛
- 粒子滤波器（序列蒙特卡洛）
二、深度学习
- 优化方法
- 神经网络
- 卷积神经网络：从基础到最近的研究
- 词表示和近似Softmax
- 深度自然语言处理
- 深度增强学习
- 受限玻尔兹曼机
三、数据科学
- 30分钟介绍人工智能和机器学习
- 回归方法
- 推荐系统
- 降维
- 数据分析简介和相关的jupyternotebook
四、致谢
徐亦达老师的课件的内容简介及相关文件
前言
- 笔记的视频演示
简介：
徐亦达老师在2015年用中文录制了这些课件中约20％的内容 (备注：课件为全英文)，大家可以在YouTube、哔哩哔哩 以及优酷观看和下载。
YouTube：
https://www.youtube.com/channel/UConITmGn5PFr0hxTI2tWD4Q
哔哩哔哩：
https://space.bilibili.com/327617676
优酷：
http://i.youku.com/i/UMzIzNDgxNTg5Ng
- 最近的研究讲义
2018年7月在创新工厂和北大合办的DeeCamp的课件(当概率遇到神经网络)
简介：
主题包括：EM算法和矩阵胶囊网络;行列式点过程和神经网络压缩; 卡尔曼滤波器和LSTM; 模型估计和二分类问题关系。
文件：DeeCamp2018_Xu_final.pptx
- 噪声对比估计 (Noise Contrastive Estimation), 概率密度再参数化
简介：
噪声对比估计 (Noise Contrastive Estimation), 概率密度再参数化以及自然梯度的详细说明。
文件：selected_probability.pdf
一、基础知识
1.概率论与数理统计基础
- 贝叶斯模型
简介：
贝叶斯模型的修订包括贝叶斯预测模型，条件期望。
文件：bayesian.pdf
- 概率估计
简介：一些有用的分布，共轭，MLE，MAP，指数族和自然参数。
文件：probability.pdf
- 统计属性
简介：有用的统计属性可以帮助我们证明事物，包括切比雪夫和马尔科夫不等式。
文件：statistics.pdf
2.概率模型
- E-M算法
简介： E-M的收敛证明，E-M到高斯混合模型的例子。
文件：em.pdf，gmm_demo.m，kmeans_demo.m
优酷链接：http://v.youku.com/v_show/id_XMTM1MjY1MDU5Mg
- 状态空间模型（动态模型）
简介：
详细解释了卡尔曼滤波器和隐马尔可夫模型。
文件：
dynamic_model.pdf，kalman_demo.m
优酷链接：
隐马尔可夫模型：http://v.youku.com/v_show/id_XMTM1MzQ1NDk5Ng
卡尔曼滤波： http://v.youku.com/v_show/id_XMTM2ODU1MzMzMg
3.高级概率模型
- 贝叶斯非参数（BNP）及其推导基础
简介：
Dircihlet Process（DP），中国餐厅流程见解。
文件：
non_parametrics.pdf ，dirichlet_process.m， chinese_restaurant_process.ipynb
优酷链接：
http://v.youku.com/v_show/id_XMTM3NDY0MDkxNg
- 贝叶斯非参数（BNP）扩展
简介：
分层DP，HDP-HMM，印度自助餐过程（IBP）。
文件：non_parametrics_extensions.pdf
- 行列式点过程
简介：
解释DPP的边际分布，L-ensemble，其抽样策略，我们在时变DPP中的工作细节。
文件：dpp.pdf
4.推导课件
- 变分推导
简介：
解释变分贝叶斯非指数和指数族分布加上随机变分推导。
文件：
variational.pdf ，vbnormalgamma.m
优酷链接：
http://v.youku.com/v_show/id_XMTM1Njc5NzkxNg
- 随机矩阵
简介：
随机矩阵，幂方法收敛定理，详细平衡和PageRank算法。
文件：stochastic_matrices.pdf
- 蒙特卡洛简介
简介：
逆CDF，消除，自适应消除，重要性采样。
文件：
introduction_monte_carlo.pdf ，adaptiverejectionsampling.m，hybrid_gmm.m
- 马尔可夫链蒙特卡洛
简介：
M-H, Gibbs, SliceSampling,Elliptical Slice sampling, Swendesen-Wang, demonstrate collapsed GibbsusingLDA
文件：
markov_chain_monte_carlo.pdf，ldagibbsexample.m ，test_autocorrelation.m， gibbs.m
优酷链接：
http://v.youku.com/v_show/id_XMTM1NjAyNDYyNA
- 粒子滤波器（序列蒙特卡洛）
简介：
连续蒙特卡罗方法，冷凝滤波算法，辅助粒子滤波器。
文件：particle_filter.pdf
优酷链接：
http://v.youku.com/v_show/id_XMTM3MTE1Mjk2OA
二、深度学习
- 优化方法
简介：
常用的优化方法。不仅限于深度学习。
文件：optimization.pdf
- 神经网络
简介：
基本神经网络和多层感知器。
文件：neural_networks.pdf
- 卷积神经网络：从基础到最近的研究
简介：
卷积神经网络的详细解释，各种损失函数，中心损失函数，对比损失函数，残差网络，YOLO，SSD。
文件：cnn_beyond.pdf
- 词表示和近似Softmax
简介：
Word2Vec, skip-gram, GloVe, 噪声对比估计，负采样，Gumbel-max技巧。
文件：
word_vector.pdf
- 深度自然语言处理
简介：
RNN，LSTM，具有注意力机制的Seq2Seq，集束搜索，RNN，LSTM，具有注意力机制的Seq2Seq，集束搜索，Attention is all you need，卷积Seq2Seq，指针网络。
文件：deep_nlp.pdf
- 深度增强学习
简介：
强化学习的基础知识，马尔可夫决策过程，贝尔曼方程，并进入深度Q学习（正在建设中）
文件：dqn.pdf
- 受限玻尔兹曼机
简介：
受限玻尔兹曼机（RBM）的基础知识
文件：rbm_gan.pdf
三、数据科学
- 30分钟介绍人工智能和机器学习
简介：
用30分钟来介绍人工智能和机器学习。 （感谢徐亦达老师的博士生常皓东进行协助编辑）
文件：30_min_AI.pptx
- 回归方法
简介：
分类：Logistic回归和Softmax分类；回归：线性回归，多项式回归，混合效果模型。
文件：regression.pdf， costFunction.m，soft_max.m
- 推荐系统
简介：
协同过滤，分解机，非负矩阵分解，乘法更新规则。
文件：recommendation.pdf
- 降维
简介：
典型的PCA和 t-SNE。
文件：dimension_reduction.pdf
- 数据分析简介和相关的jupyternotebook
简介：
机器学习和数据科学的三个视角。 监督与无监督学习，分类准确性。
文件：AI_and_machine_learning.pdf
四、致谢
特别感谢徐亦达老师的博士生团队的协助一起校队课件，还有讨论以及对课件提出了许多非常宝贵的意见。其中(不完全的)包括了，常皓东，姜帅，黄皖鸣，邓辰，梁轩。特别感谢黄海广博士协助徐亦达老师将课件目录翻译成中文。
如果你想加入徐亦达老师的机器学习博士生团队或有兴趣实习, 请通过电子邮件：[email protected]与徐亦达老师联系。
参考
徐亦达老师课件的github：
https://github.com/roboticcam/machine-learning-notes
完整讲义下载请回复“徐亦达”查看
也可以直接用百度云下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1SidOblKEJNEzSnVCuAWHhg
提取码：uq4h
机器学习初学者
QQ群：654173748
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