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：
01 微积分与概率论基础
02 参数估计与矩阵运算基础
* M! b/ f, A( L) y& `1 `) P03 凸优化基础
3 p+ f7 P% p! @$ o) ^+ _* w! ]04  广义线性回归和对偶优化
8 ^" V" I4 X" ?& ~05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
2 n: s, a3 y" P) w0 \5 }06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
07 聚类（k-means、层次聚类、谱聚类等）
+ @4 N' u( W+ W% i( B. c& H08 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
5 _$ o* g7 s$ j+ z% S11 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）
3 }( c, D3 S4 l" F3 a12 EM、混合高斯模型
7 W: h& B! r% B8 @- X12 衣服推荐系统
+ X, c* G" ]( V13 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
$ V, O- v/ t8 |16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF
$ e7 j, S/ o( V3 U0 ^17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
. a' p+ \' L3 R4 Y2 r18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
6 x( }, d$ R; p5 s  ^20 知识图谱
3 L9 f+ [) p* ?; L

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很好的教程～～