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课程目录：
* M" P- U! |7 Z3 Q. t8 i$ h ~第01课 回归问题与应用
4 `# T1 @$ G' k. O% G" j( E. Q9 g$ I, [第02课 决策树与树集成模型
) S/ q9 w5 ~( Y7 v0 v( k第03课 SVM
t1 y' R: y7 o& d2 l$ T) E第04课 最大熵与EM算法（上）
; r. Z' K: ]5 ^- _/ Z: X第04课 最大熵与EM算法（下）1 q) g/ Q$ V" s& X2 T3 O* p- p
第05课 机器学习中的特征工程处理
. t! b6 M! _) q9 K0 W第06课 多算法组合与模型最优化
+ t& w% q+ N) q第07课 sklearn与机器学习实战
' ~) G3 W* ?$ ^$ ^/ R第08课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战) p* b9 u6 H5 q4 t. b7 B
第09课 电商推荐系统# U* s3 i: _5 `- O: f7 \
第10课 聚类 ]7 v" x: j$ K, `. h
第11课 聚类与推荐系统实战
4 l* F/ e) W) Y) ~& G( @0 h9 f) a, ~第12课 贝叶斯网络
: M& |, B2 m9 x$ Y4 A第13课 隐马尔科夫模型HMM) u; O) n' ^) V, l5 M- v6 G0 a
第14课 主题模型4 `: w# X7 K' H8 u/ F1 x8 L% m* _
第15课 神经网络初步$ O% `2 E/ W% [* j7 |- w
第16课 卷积神经网络与计算机视觉- C$ t3 v( i+ m I* c6 D
第17课 循环神经网络与自然语言处理 n6 r+ Y5 @2 @' Y& {+ T9 V
第18课 深度学习实践
$ x/ Y! ^1 x1 |4 F* D/ _' p, ~概率论
- D$ b h& \/ W4 o& E* H+ v0 e, N) @凸优化
( S, l* a. h9 O0 ]1 K微积分, `, T: |# L6 F$ }; F1 q; V
线性代数1 \# J2 x% G4 l2 t
& F$ ~4 u0 ^" g7 g
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发表于 2019-7-20 10:27:43
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