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课程目录：
$ l( u0 y4 Z- s( J1 i2 D第01课 回归问题与应用: _8 \6 z6 y% X- B4 D$ U( J: G8 ]
第02课 决策树与树集成模型2 ]" u. k4 l+ H# K1 G! {* c1 F$ C: a
第03课 SVM
8 D4 h, j6 ]0 w i. D) D第04课 最大熵与EM算法（上）9 T: K, z$ @) M4 L5 s; k' t* J6 D' O5 ]
第04课 最大熵与EM算法（下）
% N8 W. e! N% | r9 v第05课 机器学习中的特征工程处理
- w1 M7 w2 d2 X) l3 J1 @- o第06课 多算法组合与模型最优化
& i4 e- g: J, a! J7 _7 }0 b第07课 sklearn与机器学习实战( r, D! ~3 W6 f
第08课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战
, `' K' p5 ], A5 {第09课 电商推荐系统
4 S" q5 g! V' k- D第10课 聚类1 y* [& h6 N9 \0 N+ c4 q
第11课 聚类与推荐系统实战4 ~1 j" r" j4 P% p: Z9 p
第12课 贝叶斯网络
, C& r r* W& E; ~第13课 隐马尔科夫模型HMM
; o) ?1 x o7 v: v: c& H第14课 主题模型/ e7 z8 O9 ~0 }1 f
第15课 神经网络初步
1 `& x9 H# S9 u+ Q第16课 卷积神经网络与计算机视觉
" Y- m0 z9 I8 U! X4 \! _, I第17课 循环神经网络与自然语言处理% m$ ?% T2 p$ v" c4 K) r& L: A4 H
第18课 深度学习实践# u% O. K/ U" K0 N5 G h
概率论0 N0 K# j9 U2 d: x3 X2 X
凸优化- t8 V0 X2 s9 T7 G* {1 X
微积分4 P& ^$ ]6 {" |) A6 G; b+ S
线性代数
+ b4 J% f0 ] `/ S% K; b) \
8 a% |* ]9 q5 f |
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发表于 2019-7-20 10:27:43
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