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哈佛 APMTH 220 机器学习中的几何方法

课程名称: Geometric Methods for Machine Learning
官方入口: Harvard Applied Math Courses
课程层级: 研究生专题
先修要求: 线性代数、优化、机器学习基础
重要程度: ※※※☆☆

课程定位

APMTH 220 代表 Harvard 数学 + ML 路线里更前沿的一层:如何利用几何结构改进学习算法。官方介绍提到微分几何、流形学习、图表示学习、图神经网络、几何深度学习等内容。

核心内容

  • 基本微分几何
  • 流形学习
  • 图表示学习与图神经网络
  • 机器学习中的非欧几里得结构
  • 几何深度学习

适合谁

  • 准备做图学习、几何 ML、理论 ML
  • 已经学过基础 ML,希望补数学视角