机器学习第八期
『课程目录』:# w9 }9 \' h5 S* D2 g, B
第1课（上）微积分7 M. `" C, o6 }1 ?: N8 }( @
第1课（下）几率论, z. LK) p1 {$ a+ D/ n
第2课（上） 线性代数$ s( `" c0 _' \% k% b9 f1 C# P/ R4 _
第2课（下） 凸优化
第3课 回归题目与利用
第4课 决议树、随机森林、GBDT
第5课 SVM) _9 z$ I; a* w' q- Z0 i0 B
第6课 最大熵与EM算法（上）
第6课 最大熵与EM算法（下）
第7课 机械进修中的特征工程处置
第8课 多算法组合与模子最优化" x4 h) S& o) |! T8 l6 I: u9 \- b
第9课 sklearn与机械进修实战
第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战
第11课 用户画像与保举系统
第12课 聚类1 y6 K. s]1 z% ~' V
第13课 聚类与保举系统实战; `6 r! w0 N! x. y7 W
第14课 贝叶斯收集8 H5 u! @' b7 w* v
第15课 隐马尔科夫模子HMM
第16课 主题模子1 R* y& V# e# ?% j) w
第17课 神经收集初步
第18课 卷积神经收集与计较机视觉
第19课 循环神经收集与自然说话处置# M2 S$ |. v+ {
第20课 深度进修理论
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