机器学习第八期,资源教程下载

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课程目录

第1课(上)微积分

第1课(下)概率论

第2课(上) 线性代数

第2课(下) 凸优化

第3课 回归问题与应用

第4课 决策树、随机森林、GBDT

第5课 SVM

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 机器学习中的特征工程处理

第8课 多算法组合与模型最优化

第9课 sklearn与机器学习实战

第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战

第11课 用户画像与推荐系统

第12课 聚类

第13课 聚类与推荐系统实战

第14课 贝叶斯网络

第15课 隐马尔科夫模型HMM

第16课 主题模型

第17课 神经网络初步

第18课 卷积神经网络与计算机视觉

第19课 循环神经网络与自然语言处理

第20课 深度学习实践

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