人工智能高等数学篇 七月在线 三月机器学习在线基础班 数学 算法 微积分 概率论

冰点也疯狂

课程目录：
, t; {8 _8 b7 l6 [01 微积分与概率论基础
" A& R! a" {8 c5 ?02 参数估计与矩阵运算基础
. l4 W" ~+ T. j0 W, V& h: o03 凸优化基础
04  广义线性回归和对偶优化
05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
$ W+ L* y) G9 e06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
$ t0 j: h) y; {07 聚类（k-means、层次聚类、谱聚类等）
08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)
09 Adaboost
10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络
11 支持向量机（最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO）
; @9 v  @, y# G: \0 J7 z! x12 EM、混合高斯模型
% \7 n& N  J2 H& }! Z& V12 衣服推荐系统
0 v- i  |& y* x2 s13 主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）
14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
) h& O* l( w$ J16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF
) e* L' n! y& U17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
. {( X" m$ @) A2 ]& E  x+ u& N4 c+ P18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
& b7 L# f1 r) U5 Z+ z/ {8 D20 知识图谱
. n  w* }9 ^/ k( E8 T0 L$ }, F" j

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很好的教程～～