[全新一季]機器學習在計算生物與實驗資料等領域的應用 (牛津/劍橋 國際課程科研專案：課程29)

★本文介紹的是單堂課程內容，想了解『牛津/劍橋 國際課程科研專案』整體如何運作，請至這篇文章：『牛津劍橋國際科研專案詳解』

快速掌握：你ChatGPT了嗎?本科研課程探討當紅議題『AI人工智慧的核心』：電腦怎樣類比或實現人類的學習行為──而當前最熱門「ChatGPT」就屬於人工智慧普及應用的實例之一，而人工智慧的核心：機器學習「Machine Learning」，已是當下最熱門的研究主題。課程將介紹AI人工智慧在「自我學習」上的一些模式和學習方法，學生也將通過習題，來使用各種機器學習方法，獲得動手實踐的經驗

機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究電腦怎樣類比或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

它是人工智慧的核心，是使計算機具有智慧的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

本專案的目的給學生介紹一些機器學習的主要研究方向。該課程將包括一些概率、統計和計算方面的基礎知識和必要的背景。我們將討論幾種監督式學習方法, 基於一些觀察值重點學習其中一個廣義模型。我們還將討論這些方法的集合體和無監督式學習的方法。學生將通過習題使用各種機器學習方法來獲得動手實踐經驗。還會利用一個項目給學生提供機會使用在課堂上討論的幾個方法來解決現實世界的問題。

》高中生、大學生
》本專案的目的給學生介紹一些機器學習的主要研究方向。該課程將包括一些概率、統計和計算方面的基礎知識和必要的背景。我們將討論幾種監督式學習方法, 基於一些觀察值重點學習其中一個廣義模型。我們還將討論這些方法的集合體和無監督式學習的方法。學生將通過習題使用各種機器學習方法來獲得動手實踐經驗。還會利用一個項目給學生提供機會使用在課堂上討論的幾個方法來解決現實世界的問題。

劍橋大學（University of Cambridge；勳銜：Cantab），是一所世界頂尖的公立研究型大學，採用書院聯邦制，坐落於英國劍橋。其與牛津大學並稱為牛劍，與牛津大學、倫敦大學學院、帝國理工學院、倫敦政治經濟學院同屬“G5超級精英大學”。劍橋大學是英語世界中第二古老的大學，前身是一個于1209年成立的學者協會。

八百多年的校史彙聚了牛頓、開爾文、麥克斯韋、玻爾、玻恩、狄拉克、奧本海默、霍金、達爾文、沃森、克裡克、馬爾薩斯、馬歇爾、凱恩斯、圖靈、懷爾斯、華羅庚等科學巨匠，彌爾頓、拜倫、丁尼生、培根、羅素、維特根斯坦等文哲大師，克倫威爾、尼赫魯、李光耀等政治人物以及羅伯特·沃波爾（首任）在內的15位英國首相。截止2019年10月，共有120位諾貝爾獎得主（世界第二）、11位菲爾茲獎得主（世界第六）、7點陣圖靈獎得主（世界第八）曾在此學習或工作。

劍橋大學在眾多領域擁有崇高的學術地位及廣泛的影響力，被公認為當今世界最頂尖的高等教育機構之一。劍橋大學是英國羅素大學集團、金三角名校及劍橋大學醫療夥伴聯盟的一員，衍育了科技聚集地“矽沼(Silicon Fen)”。學校共設八座文理博物館，並有館藏逾1500萬冊的圖書館系統及全球最古老的出版社——劍橋大學出版社。

2019-20年度，劍橋大學位居泰晤士高等教育世界大學排名世界第3、QS世界大學排名世界第7、US News世界大學排名世界第9、世界大學學術排名世界第3，泰晤士高等教育世界大學聲譽排名世界第4。

• ML的介紹，總體目標和例子。
• ML的概率和統計概述
• 最大似然估計(MLE)原則，貝葉斯估計，地圖。
• 分類概述，非參數K近鄰風險最小化，評估分類器。
• 樸素貝葉斯，生成型與判別型
• 線性回歸、表示與正則化，邏輯回歸

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