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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:42 编辑
! f6 c2 D# W% c- @" T/ z5 o6 ^; x+ h3 V
课程目录：2 w0 f6 Q4 {2 D% Q3 c o
01.第01课 机器学习中的微分与矩阵
9 G5 _- a! i7 @1 `. G02.第02课 概率与凸优化
/ _8 y( b; ~( N4 A: N03.第03课 回归问题与应用
3 L4 S4 H0 b9 {/ w( p7 l b( m04.第04课 决策树、随机森林、GBDT
) [6 P4 J) k0 b05.第05课 SVM7 O0 k ]; F$ v5 {
06.第06课 最大熵与EM算法3 b# P1 |0 p: Z/ }
07.第07课 机器学习中的特征工程处理+ Y! n- X( a7 E Y6 j5 D
08.第08课 多算法组合与模型最优化0 y% d0 u d2 f2 X
09.第09课 sklearn与机器学习实战: H% X( Q% ?, P( _5 \
10.第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战) h4 F) \* ?: K% R
11.第11课 用户画像与推荐系统
: t! j# H; r5 u0 L# K12.第12课 聚类
% Y; D) m' T9 u4 }13.第13课 聚类与推荐系统实战5 w0 y2 C% g# f2 w8 y! [
14.第14课 贝叶斯网络
/ {3 D" R( n* a0 Q. X- L15.第15课 隐马尔科夫模型HMM
/ n/ u9 Z1 s3 f! g7 }! Q) `2 i/ O16.第16课 主题模型
) G& L/ f- T& ~" b17.第17课 神经网络初步. y0 H+ v. y# p- ^) G
18.第18课 卷积神经网络与计算机视觉( J1 p: H" a$ ]# s7 {
19.第19课 循环神经网络与自然语言处理4 S/ C' H) c+ W; v) K! x* O/ O% f8 \
20.第20课 深度学习实践
; Z+ ~. z7 ?4 Q# A D
) x: w q7 a2 ?. G9 ^' s( u |
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