12-14日Michael I. Jordan在清華進行了為期三天的小範圍講座，面對面分享了他在伯克利AMP Lab和RISE Lab的最新研究成果。講座內容由機器學習方法和系統組成，主要涉及概率圖模型、統計推斷和模型評判，以及大規模機器學習的分佈式優化算法和計算框架，為清華學生分享了大量乾貨，在此，數據派整理了一份完整講座筆記分享給大家（老爺子的板書公式都沒放過，超全！）
Michael I. Jordan教授現執教於加州大學伯克利分校，任電氣工程與計算機科學系和統計系傑出教授，實時智能決策計算平臺實驗室（RISELab）共同主任、統計人工智能實驗室（SAIL）主任、統計繫系主任。Jordan教授長期引領著機器學習、統計學的理論、方法與系統研究，是貝葉斯網絡、概率圖模型、層次隨機過程等多個重要方向的主要奠基者之一，也是統計學與機器學習交叉融合的主要推動者之一。Jordan教授是美國科學院、美國工程院、美國藝術與科學院三院院士，是機器學習領域唯一一位獲此成就的科學家。
以下為本次講座部分筆記內容~
後臺回覆關鍵詞“MJ”，下載Michael最新講座筆記完整版。
這裡還有一份Michael之前來清華題為“計算思維、推斷思維與數據科學（On Computational Thinking, Inferential Thinking and Data Science）”的主題報告視頻，關注清華-青島數據科學研究院官方微信公眾平臺“THU數據派”，即可完整觀看，公眾號後臺回覆關鍵詞“MJ”，還可下載Michael最新講座筆記完整版。
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