徐亦达教授是悉尼科技大学（UTS）全球数据技能中心的机器学习和数据剖析试验室主任，首要研讨方向包含机器学习、数据剖析和计算机视觉。他在世界重要期刊与会议上宣布了多篇高影响因子的论文，并编写了很多关于数理统计、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厚，涵盖了多个主题，如EM算法、矩阵胶囊网络、行列式点进程、卡尔曼滤波器、LSTM、噪声比照估量、概率密度再参数化、天然梯度、贝叶斯模型等。这些内容可以经过多个渠道观看和下载，包含YouTube、哔哩哔哩和优酷。

此外，徐亦达教授还经过学术报告和讲座方式，共享了机器学习和深度学习的研讨现状、优势以及实践运用事例，深受师生欢迎。他的研讨效果宣布在尖端世界会议与期刊上，如ICLR、AAAI、IJCAI、ECAI、ECCV、AISTATS和ICDM等。

假如您对徐亦达教授的机器学习课程和学术效果感兴趣，可以拜访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：机器学习范畴的出色奉献者

徐亦达教授，悉尼科技大学教授，全球数据技能中心机器学习和数据剖析试验室主任，是机器学习范畴的出色奉献者。他在概率论、数理统计、机器学习以及计算机视觉等范畴有着深化的研讨，并在世界重要期刊与会议宣布数篇高影响因子论文。

丰厚的教育资源：徐亦达机器学习课件

徐亦达教授在GitHub上发布了其历年的机器学习相关课件和视频，这些资源关于机器学习的学习者来说是一笔名贵的财富。黄海广博士帮忙徐教授对课件目录进行了翻译和收拾，方便了全球范围内的学习者下载和运用。

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，包含根底常识、深度学习、数据科学等。以下是课件目录的概览：

前语

噪声比照估量 (Noise Contrastive Estimation), 概率密度再参数化

一、根底常识

1.概率论与数理统计根底

2.概率模型

3.高档概率模型

4.推导课件

二、深度学习

三、数据科学

四、称谢

课件特色与价值

徐亦达教授的课件具有以下特色：

系统性强：课件内容全面，从根底常识到高档运用，层层递进，协助学习者构建完好的常识系统。

理论与实践结合：课件不只介绍了理论常识，还结合实践事例，使学习者可以更好地了解和运用所学常识。

易于了解：课件言语通俗易懂，即使是初学者也能轻松入门。

这些特色使得徐亦达教授的课件在机器学习范畴具有较高的价值。

EM算法：徐亦达教授的研讨亮点

EM算法是机器学习中的一种重要算法，徐亦达教授在EM算法的研讨上有着杰出的奉献。在他的课件中，详细介绍了EM算法的原理、推导进程以及在实践运用中的优势。

EM算法即希望最大化（Expectation-Maximization）算法，首要用于求解含有隐变量的概率模型。徐教授在课件中对EM算法进行了深化浅出的解说，包含其数学推导、迭代进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，徐亦达教授还参加了《南瓜书》的编写。《南瓜书》是经典《西瓜书》的伴侣，旨在协助读者更好地了解和把握机器学习中的公式和概念。该书第二版在内容进步行了扩大和优化，增加了对重难点内容的解析、学习主张以及详细比如阐明。

《南瓜书》的出书，为机器学习的学习者供给了愈加全面、深化的学习资源。

徐亦达教授在机器学习范畴的奉献，不只表现在其研讨效果上，更表现在他忘我共享常识的精力。他的课件和《南瓜书》为全球范围内的学习者供给了名贵的资源，助力他们更好地探究机器学习的奥妙。

在人工智能技能飞速发展的今日，徐亦达教授的研讨效果和教育资源将愈加具有重要的含义，为培育更多优异的机器学习人才奉献力量。

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