徐亦达机器学习,机器学习领域的杰出贡献者

徐亦达教授是悉尼科技大学（UTS）全球数据技术中心的机器学习和数据分析实验室主任，主要研究方向包括机器学习、数据分析和计算机视觉。他在国际重要期刊与会议上发表了多篇高影响因子的论文，并编写了大量关于数理统计、概率和机器学习的教材。

徐亦达教授的机器学习课程内容丰富，涵盖了多个主题，如EM算法、矩阵胶囊网络、行列式点过程、卡尔曼滤波器、LSTM、噪声对比估计、概率密度再参数化、自然梯度、贝叶斯模型等。这些内容可以通过多个平台观看和下载，包括YouTube、哔哩哔哩和优酷。

此外，徐亦达教授还通过学术报告和讲座形式，分享了机器学习和深度学习的研究现状、优势以及实际应用案例，深受师生欢迎。他的研究成果发表在顶级国际会议与期刊上，如ICLR、AAAI、IJCAI、ECAI、ECCV、AISTATS和ICDM等。

如果您对徐亦达教授的机器学习课程和学术成果感兴趣，可以访问以下链接获取更多详细信息： 徐亦达机器学习课程 哔哩哔哩: 徐亦达机器学习课件及下载（中文目录）:

徐亦达教授：机器学习领域的杰出贡献者

徐亦达教授，悉尼科技大学教授，全球数据技术中心机器学习和数据分析实验室主任，是机器学习领域的杰出贡献者。他在概率论、数理统计、机器学习以及计算机视觉等领域有着深入的研究，并在国际重要期刊与会议发表数篇高影响因子论文。

丰富的教学资源：徐亦达机器学习课件

徐亦达教授在GitHub上公布了其历年的机器学习相关课件和视频，这些资源对于机器学习的学习者来说是一笔宝贵的财富。黄海广博士协助徐教授对课件目录进行了翻译和整理，方便了全球范围内的学习者下载和使用。

课件内容概览

徐亦达教授的课件涵盖了机器学习的多个方面，包括基础知识、深度学习、数据科学等。以下是课件目录的概览：

前言

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

2.概率模型

3.高级概率模型

4.推导课件

二、深度学习

三、数据科学

四、致谢

课件特点与价值

徐亦达教授的课件具有以下特点：

系统性强：课件内容全面，从基础知识到高级应用，层层递进，帮助学习者构建完整的知识体系。

理论与实践结合：课件不仅介绍了理论知识，还结合实际案例，使学习者能够更好地理解和应用所学知识。

易于理解：课件语言通俗易懂，即使是初学者也能轻松入门。

这些特点使得徐亦达教授的课件在机器学习领域具有较高的价值。

EM算法：徐亦达教授的研究亮点

EM算法是机器学习中的一种重要算法，徐亦达教授在EM算法的研究上有着突出的贡献。在他的课件中，详细介绍了EM算法的原理、推导过程以及在实际应用中的优势。

EM算法即期望最大化（Expectation-Maximization）算法，主要用于求解含有隐变量的概率模型。徐教授在课件中对EM算法进行了深入浅出的讲解，包括其数学推导、迭代过程以及收敛性证明等。

《南瓜书》：徐亦达教授的又一力作

除了课件，徐亦达教授还参与了《南瓜书》的编写。《南瓜书》是经典《西瓜书》的伴侣，旨在帮助读者更好地理解和掌握机器学习中的公式和概念。该书第二版在内容上进行了扩充和优化，增加了对重难点内容的解析、学习建议以及具体例子说明。

《南瓜书》的出版，为机器学习的学习者提供了更加全面、深入的学习资源。

徐亦达教授在机器学习领域的贡献，不仅体现在其研究成果上，更体现在他无私分享知识的精神。他的课件和《南瓜书》为全球范围内的学习者提供了宝贵的资源，助力他们更好地探索机器学习的奥秘。

在人工智能技术飞速发展的今天，徐亦达教授的研究成果和教学资源将更加具有重要的意义，为培养更多优秀的机器学习人才贡献力量。

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