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课程教学

1. 承担课程与竞赛:

主讲:《信息检索》

 

《信息检索》课件:

 

上机报告、课堂作业与课程大作业说明:/ysxu/files/20170609_152043.pdf

§ 4.1 文本聚类/ysxu/files/20170427_104024.pdf

§ 4.2 文本分类/ysxu/files/20170506_135325.pdf

§ 5 推荐系统:/ysxu/files/20170516_183350.pdf

§ 6 语义网:   /ysxu/files/20170530_200219.pdf 

§ 7 课程回顾与复习:/ysxu/files/20170609_165935.pdf

 

教学助理: 《人工智能》、《数据通信与计算机网络》、《软件工程经济学》

竞赛指导:数学与统计学院,全国大学生数学建模竞赛;美国大学生数学建模竞赛

竞赛成绩:省一、省二、美一、美二,协助国一与国二

 

* 数学建模

数学建模竞赛<国赛/美赛>详细说明(ppt): /ysxu/files/20161227_110606.pdf

西安电子科技大学数学与统计实验中心

 

数据通信与计算机网络课件:

1.HDLC帧结构.pptx:/ysxu/files/20161029_115600.pptx

2.分组交换技术.pptx:/ysxu/files/20161029_115652.pptx

3.异步与同步传输.pptx:/ysxu/files/20161029_115716.pptx

 

2. 讲义与演示稿:

本人自己编写的机器学习(以文本学习与非参数统计为主)讲稿与演示稿:

 

 

14) 自然语言理解、主题建模与基于NN的语言生成/ysxu/files/20171025_163214.pdf

13) 基于上下文的服务推荐:/ysxu/files/20170615_140049.pdf

12) 文本分类(Text Classification,本科课件):/ysxu/files/20170506_135325.pdf

11) 文本聚类(Text Clustering, in Chinese)/ysxu/files/20170420_101009.pdf

10) 对(文本)聚类中一些问题的讨论(Thinking in Clustering)/ysxu/files/20170413_191410.pdf

1)主题模型与层次主题模型 (Topic Model and Hierarchical Topic Model):/ysxu/files/20170104_154634.pdf

2) 主题模型(Topic Model,含TF-IDF、LSA、pLSA、LDA、MCMC、Gibbs Sampling、变分等):PPT

3) 隐马尔可夫与贝叶斯信念网络(HMM与BBN): PPT

4) 社会化推荐(Social Recommender System,含CF、MF、SGD等):PPT

5) 用户生成文本上的学习(User Generated Content): PPT

6) 非参数贝叶斯统计(Non-parametric Bayesian Learning,Dirichlet Process): PPT

7) 无监督学习与聚类小结PPT

8) 分布式集成计算(Aggregation Computation in Distributed Computing)PPT  

其它统计学习的讲稿大多在本人的Slideshare上:http://www.slideshare.net/obamaxys2011

 

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