Python机器学习算法，升级版课程视频教程下载

本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、机器学习算法的应用场景介绍等。

1、机器学习的数学基础1 – 数学分析

2、朴素贝叶斯实践

2、数学基础2 – 数理统计与参数估计

3、数学基础3 – 矩阵和线性代数

4、数学基础4 – 凸优化

5、Python基础及其数学库的使用

6、Python基础及其机器学习库的使用

7、回归

8、回归实践

9、决策树和随机森林

10、随机森林实践

11、提升

12、XGBoost

13、SVM

14、SVM实践

15、聚类

16、聚类实践

17、EM算法

18、EM算法实践

19、贝叶斯网络

21、主题模型LDA

22、LDA实践

23、隐马尔科夫模型HMM

24、HMM实践