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课程目录：: |6 u3 K9 I. V1 K9 t; [9 |) _
第01课 回归问题与应用
6 u" G, |: w$ e. ]3 j4 {7 R第02课 决策树与树集成模型
! S% O. _! j) u, w, ^第03课 SVM4 G& y* H- r* w( ~/ K) F
第04课 最大熵与EM算法（上）
/ z9 O* q* v9 b5 R+ D/ H4 b第04课 最大熵与EM算法（下）0 A6 h6 c8 O5 Y, A N
第05课 机器学习中的特征工程处理5 l. Y" J3 k* w1 E
第06课 多算法组合与模型最优化
7 Y- O$ L5 \2 P2 Y C( B第07课 sklearn与机器学习实战
; Z6 q; t* |# c/ g- N第08课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战/ U% G9 S9 q5 h
第09课 电商推荐系统3 o; e7 T- @( z& T+ O
第10课 聚类' S1 N& C( l9 h0 W/ ?9 s1 v& f
第11课 聚类与推荐系统实战, o3 g1 F7 \! b+ r
第12课 贝叶斯网络
8 ]2 C, \' ?) f; ^# D2 }" c: c第13课 隐马尔科夫模型HMM
9 D& Y- m6 a- o1 W G% D$ W, H第14课 主题模型) k# S5 s( O% T! v! }% `
第15课 神经网络初步4 x4 j5 B$ Y" W8 ?
第16课 卷积神经网络与计算机视觉3 k$ F/ N( g8 }5 L; r0 ~7 @
第17课 循环神经网络与自然语言处理" Q% N5 ?1 w+ v; d; a
第18课 深度学习实践/ h) F1 V/ b# R' v K9 |
概率论
4 }0 ^8 c9 E* r8 S6 r7 x0 a& x. T凸优化
o/ t; u# S# ]$ A, a7 y微积分
' t7 Z5 [/ z/ F/ s线性代数
+ L" o9 k2 ?2 ~2 T9 {, X6 j, I4 e
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发表于 2019-7-20 10:27:43
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发表于 2022-3-20 20:41:14