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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 13:22 编辑 i$ f- M3 K: t) L: t/ R
, u# \" e3 Y6 M7 K' f5 ?课程大纲：4 n( t' k% Z# S# k$ B9 P* {- P
第1 章 ： 第一周课件资料和视频& t1 F1 ?' i/ m. Y) r' Q
课时2：1.机器学习与数学分析) l6 W7 c1 }7 ^6 [
课时3：视频-1.机器学习与数学分析
# d2 U% t3 y0 W% ] 课时4：2.概率论与贝叶斯先验6 b* P2 S1 l7 Q6 o
课时5：视频-2.概率论与贝叶斯先验
6 L" ~6 m/ x- l* S 课时6：3.数理统计与参数估计) d" B1 o+ r# e
课时7：视频-3.数理统计与参数估计1 a2 e- P }, h5 A9 h, j7 `
9 m `3 F: h0 {, {第2 章 ： 第二周课件资料和视频
" r% O. S) e% S6 D4 q. s 课时8：4.矩阵和线性代数
4 P0 |+ E* X3 d, [% d- @- ], m0 C 课时9：视频-4.矩阵和线性代数5 o( G" ]% @ k4 T
课时10：5.凸优化
: f$ D% f5 u/ B- b 课时11：视频-5.凸优化
: x' L8 M, l# I9 P: N- X0 ]# H4 e 课时12：6.python基础
, r H2 g+ h( o: L" A3 Y 课时13：视频-6.Python基础: I: y3 i3 n6 k; H! x" b D
) Z( U- N/ E4 k( G& j: H第3 章 ： 第三周课件资料和视频5 d* @* T3 n) F$ t0 K; F4 ?" e
课时14：7.Python库
0 [- M/ Z9 t) t7 P 课时15：视频-7.Python库
" d' M0 O' ?+ Y5 \2 U, W8 i 课时16：8.回归与特征选择
+ ^& g R9 C" L- U, I7 Z 课时17：视频-8.回归与特征选择
7 ^3 V) ]' M6 p- C2 t1 L 课时18：9.Logistic回归) N4 @4 X4 T) G6 W! t* X f" O( B
课时19：视频-9.Logistic回归
# U& g% b* k1 _
m, M3 v: i& y8 ^* l6 J第4 章 ： 第四周课件资料和视频
6 i. e r7 {9 v6 z" v% q4 e 课时20：10.回归实践
4 K* k3 G+ w( Y% h! u9 A6 k 课时21：视频-10.回归实践7 ~, E( J( B& R+ d
课时22：11.决策树和随机森林
; ?: g, T0 m) F2 [+ D5 i6 r! l. ~& w 课时23：视频-11.决策树和随机森林& |* w, }) P! L" A5 l9 Y* \
课时24：12.决策树和随机森林实践,
, C/ Z' E, Z7 Q 课时25：视频-12.决策树和随机森林实践
# _4 r& b* b) |% ?7 R( j. v" A1 v" M# D& B
第5 章 ： 第五周课件资料和视频" }" \* N$ |+ M$ ?. H" I) f/ f' h
课时26：13.提升
. P F7 c5 ?4 `0 H1 ?) O, w! N 课时27：视频-13.提升
. f- Z C& R- |& e- c- \8 K* R 课时28：14.XGBoost实践8 M8 u& ?6 \0 C$ o' G3 K
课时29：视频-14.XGBoost实践4 _. k" s2 B8 ^/ D
课时30：15.SVM) v5 B' J! y' P1 S L
课时31：视频-15.SVM
* u3 L5 K; g: e
, u/ O+ J J. T6 [" G) f第6 章 ： 第六周课件资料和视频
. S5 X7 a, y4 \( m' V 课时32：16.SVM实践6 F9 g U1 o( z! k
课时33：视频-16.SVM实践
/ K5 k0 G8 s' m 课时34：17.聚类!
) a, t$ q7 m4 s/ A! J 课时36：18.聚类实践
3 A9 E s; }, u; u 课时37：视频-18.聚类实践; N5 g+ [- j0 m: o& ~ u, k( r$ y. e
% c! P; Y( d3 H; ]
第7 章 ： 第七周课件资料和视频5 I ]1 S6 L# x- q! N! ~
课时38：19.EM算法
# M e$ n# ^3 S 课时39：视频-19.EM算法
: R/ R. f E/ b7 L0 `9 o9 U 课时40：20.EM算法实践
}, p) [4 T$ q5 N1 a3 Y# h 课时41：视频-20.EM算法实践4 b* b2 p C, H1 J3 V, t+ r
课时42：21.贝叶斯网络
' k+ h. _* D" A% Z- c2 Z3 o 课时43：视频-21.贝叶斯网络5 d- _. L% }: y4 h e* i/ B
. q6 L' s! u8 ]8 Q0 ?6 z
第8 章 ： 第八周课件资料和视频+ h( H X1 o0 X+ ^* d: b
课时44：22.贝叶斯网络实践: e. S+ Q! B$ c. I" |
课时45：视频-22.贝叶斯网络实践& X9 C6 {% H3 v. ~7 g3 X, W
课时46：23.主题模型
1 y. `6 y0 B; X6 N 课时47：视频-23.主题模型
# U5 n/ B$ Z% g, m. C$ ~0 X 课时48：24.主题模型实践 T7 i; ~- [, A, L5 C% \5 E7 W
课时49：视频-24.主题模型实践
: ~! t( c) Q) A, ~4 |8 \& f5 h6 |: L+ I/ e e6 g
第9 章 ： 第九周课件资料和视频
. G' I3 B; U9 P+ j: h( S7 c 课时50：25.HMM
# Y+ `, B5 b% E1 y2 X/ X3 C0 @! S% g 课时51：视频-25.HMM
2 O# o: S3 l" \( i: M 课时52：26.HMM实践
4 k& h8 Q& s: l8 M$ z+ M8 t 课时53：视频-26.HMM实践. p' R" b8 g' v6 ^
- m* J8 `# A" r: A/ e. }5 v
5 w+ K O6 R3 H5 b3 E. j
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