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：
- N( p* S$ U- j* W; j) ^01 微积分与概率论基础
02 参数估计与矩阵运算基础
03 凸优化基础
04  广义线性回归和对偶优化
6 C( H4 c+ j9 B2 w$ r05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
" |$ @& q5 R/ w( Q, J4 H8 X07 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)
3 r3 r" u. p$ p; H7 p) ^) I0 k& x09 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）
6 Z( m( T0 N0 @9 L; M5 o6 A12 EM、混合高斯模型
12 衣服推荐系统
- m0 s: O' e) }  x1 v6 _3 z13 主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）
( z9 [# \, O1 Y0 i" k! q; M14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF
( E& {; G$ w9 u17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
! ~, z* [2 @1 v4 N/ H20 知识图谱
! q; Z; \! N8 Y- B% u

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很好的教程～～