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CMU 10-708: Probabilistic Graphical Models

约 109 个字

课程简介

  • 所属大学:CMU
  • 先修要求:Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning
  • 课程难度:🌟🌟🌟🌟🌟
  • 课程网站:https://sailinglab.github.io/pgm-spring-2019/
  • 课程网站包含了所有的资源:slides, notes, video, homework, and project

这门课程是 CMU 的图模型基础 + 进阶课,授课老师为 Eric P. Xing,涵盖了图模型基础,与神经网络的结合,在强化学习中的应用,以及非参数方法,相当硬核。