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
/ c- f; L+ Z* @03 凸优化基础
+ n6 J7 M% S9 F  c04  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)
+ z2 i( E$ {) y/ T/ U8 t06 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）
08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)
, [7 d3 ?; |/ S+ f09 Adaboost
5 ^. \' p: m! B% D$ j) R10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络
' P" Y6 p. T6 _/ b5 d7 c$ K11 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）
* F0 h* B3 P1 _) ]12 EM、混合高斯模型
12 衣服推荐系统
13 主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）
9 F7 `  v+ c% T14.15 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
17 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
. y/ Q/ o4 S* u' A5 T  M6 M% ?20 知识图谱
, @  z* D" c! X6 y; U5 @

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很好的教程～～