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：
6 P2 k1 r" \, P6 v- F" a0 ?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
05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
6 I1 R* {0 j1 e: v6 I& z! ^3 A" i5 R06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
8 q3 B% r4 e1 C( a. J6 M07 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)
09 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）
! \! r: A2 p1 h* v8 h- [* L12 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）
! L8 ^2 u+ 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
) Z: u' z8 `0 X  M- H. H17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
3 R# r$ T! M* M9 Q* k) |5 ~18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
20 知识图谱
9 S! S3 G8 X8 W$ F5 t+ ~

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很好的教程～～