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课程介绍：. {1 y, c. v( g7 t! ~
+ Y# N" Y/ j" n5 a P/ Q( f
主要以案例出发，主讲BAT各领域是如何运用机器学习算法的，讲的非常不错，重点推荐。
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) i. k2 I: u; Q2 J7 Z课程目录：$ ^" G" N. L5 X7 l) _
/ U) n2 U- m: V. X5 S6 f) L
(01)机器学习与相关数学初步' [1 a; ?, P2 h# J9 F: I6 t
(02)数理统计与参数估计% i5 `0 n- g3 A# z1 s3 X, E& U0 ^
(03)矩阵分析与应用2 B5 g U L4 a4 }' W! D
(04)凸优化初步
) z0 I( {# m: `+ C, \; f4 m5 N(05)回归分析与工程应用
0 Y" r& A0 B$ O% l O2 f6 w(06)特征工程
7 ~5 n2 w, d, B% C' L/ j7 y0 A& f. b(07)工作流程与模型调优# Z$ ?* s% ?5 u
(08)最大熵模型与EM算法+ d# v8 X* b+ C1 n
(09)推荐系统与应用1 Q# _* ~( j, q$ h" C
(10)聚类算法与应用
: y: ~- e/ |& K% A, l& w(11)决策树随机森林和adaboost
+ o0 a& {0 F$ [; B, [' o( d5 Q8 o(12)SVM- s. k0 q q" e/ j+ B: ]; G
(13)贝叶斯方法
1 L) E) r9 D/ f6 C$ E1 `0 e(14)主题模型
+ t! J1 O8 C7 ^+ v* u(15)贝叶斯推理采样与变分/ m+ E3 L* g- u- c
(16)人工神经网络
% M3 T+ `7 w+ e3 @! K(17)卷积神经网络2 u1 E/ ] a, T2 r& b
(18)循环神经网络与LSTM
: I6 Y( E7 R& y* B5 @(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介" L1 d: ?" o' ]) p
(20)贝叶斯网络和HMM
" ?# b% W" Y' ?' k7 K% Z( Y' |(额外补充)词嵌入word embedding$ m; w' \ U7 @* R- _" J
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; ]- b _+ i/ F$ N3 ~7 p资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见* o2 n4 W- j) p, g: c; V" N3 }4 @
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发表于 2022-6-19 04:54:02
