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课程目录：
6 F- m2 ?+ P$ q9 T. p! A, f. E第01课 回归问题与应用
8 P" a; S3 h/ {+ j* Z第02课 决策树与树集成模型
, f' Z- v2 C% t3 b第03课 SVM
' K: ]9 Z: s! [% J) x& ]第04课 最大熵与EM算法（上）
# o& Z* |; A8 ~! b x" V0 g% K第04课 最大熵与EM算法（下）1 r+ J' V2 \' b Y6 `
第05课 机器学习中的特征工程处理
- l5 K; \. d6 h M- A, t2 w第06课 多算法组合与模型最优化
% ~. u) m- w3 p1 L4 c第07课 sklearn与机器学习实战
* \' \+ w% {/ M第08课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战
$ F2 V7 y% b2 h' }第09课 电商推荐系统
& U3 _1 H' {$ c" G/ w4 v' X第10课 聚类
8 `* y7 L; b* r5 L* j8 V第11课 聚类与推荐系统实战1 z7 t2 @( L$ a7 h: L, B0 L' t+ S
第12课 贝叶斯网络/ ?( L' N! w5 l9 I
第13课 隐马尔科夫模型HMM
4 G7 F: ^! u1 M* ^$ a第14课 主题模型 u) Z; Q$ |) j0 l
第15课 神经网络初步
/ c9 j# T+ i( a/ P, c第16课 卷积神经网络与计算机视觉
7 t4 u6 z& ^" D p: J第17课 循环神经网络与自然语言处理
: F) b Q+ ?0 B1 n# C' b) B第18课 深度学习实践
8 G8 @8 w- a( K) ]8 }概率论- U) g2 @* Y+ a1 t3 S( \3 a
凸优化/ E! R" y i0 B' x8 K0 G5 e" X- z
微积分3 ]2 t, @& Y! @- a
线性代数' |" O/ t p, E6 A
1 O- @& `( z' d9 |0 _$ J( H( S
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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