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本套课程为机器学习及算法实战课
' R# J& ?: R7 B( u4 n' ?# f课程目录
& K% |) {- h: K1 W! A! N01.第1课 概率论与数理统计.mkv' Y1 a! l* Z% }! [: m
02.第2课 矩阵和线性代数.mkv/ z1 N/ ^5 b0 a# u) {
03.第3课 凸优化.mkv
6 k& {7 Q8 Q: p2 _9 B# y8 K( t! w04.第4课 回归.mkv7 G" m% V \ z+ _" {
05.第5课 决策树、随机森林.mkv/ W- }; z1 O2 Z) w) I2 d, s
06.第6课 SVM.mkv; d1 Q' |: W6 D4 l6 @4 C
07.第7课 最大熵与EM算法.mkv/ Z4 h4 W5 o! V& n! I& \ `: R
08.第8课 特征工程.mkv$ f! q) W$ r$ a( A
09.第9课 模型调优.mkv$ z' u2 ~$ S' |. A2 w# f V0 g+ J
10.第10课 推荐系统.mkv+ v; F/ _' }, s( B
11.第11课 从分类到CTR预估.mkv5 x. ~. i8 [7 j8 A/ B! l$ j+ G
12.第12课 聚类.mkv3 W, P. N5 r/ f y1 h# I' w0 Q( f
13.第13课 贝叶斯网络.mkv
) x- r x: F; U( G" b5 I14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mkv" o$ J+ [) i( U" a0 f
15.第15课 主题模型.mkv- } e6 F# t2 P- R* R, d
16.第16课 采样与变分.mkv9 A* d/ h: z6 b: ~' ?0 ?& w/ |
17.第17课 人工神经网络.mkv
3 v- m) O5 h$ w3 A18.第18课 深度学习之CNN.mkv. j" ?8 s* t1 S' ~
19.第19课 深度学习之RNN.mkv
0 e9 q; I; A4 o T20.第20课 深度学习实践.mkv
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7 n' t6 |6 H- o# T6 f& |& wThumbs.db( E1 _) W6 C1 h4 `& V! Z( |; S
十月算法班第10讲：推荐系统.pdf; x8 P* d% h, _, K) V* K
十月算法班第11讲：CTR预估.pdf
: y* y; H3 a2 }: ^1 C9 q十月算法班第12讲：聚类和社交网络算法-10月机器学习算法班.pdf& o2 l2 {3 I% B: D$ g. W# w2 a
十月算法班第13讲：机器学习算法之图模型初步.pdf9 A) o, g3 C7 n7 R
十月算法班第15讲：主体模型.pdf
' M* d% `+ S, b6 S# w& }$ W十月算法班第16讲：人工神经网络.pdf
1 y' h7 l H+ a/ I9 I十月算法班第17讲：计算机视觉与卷积神经网络.pdf" f; y. o! K/ J f2 f* `. [: S
十月算法班第18讲：循环神经网络与自然语言处理.pdf
% A2 S, Z3 H* b# o L1 f十月算法班第19讲：深度学习框架与应用.pdf
8 t- [9 b% B. K/ C1 w5 `1 D- ~十月算法班第1讲.pdf7 Z7 \6 H" n( b A3 g
十月算法班第20讲：采样与变分.pdf) J$ }! P# t, h+ c* w+ e: d2 ]
十月算法班第2讲.pdf
2 \. b/ L% f t [; |# r十月算法班第3讲：凸优化初步.pdf
" n$ c, n3 l7 R% A; G5 }- D十月算法班第4节：最大熵模型与EM.pdf
! B" b2 O! p& J3 O. m十月算法班第5讲：决策树随机森林.pdf& b3 `* s7 X6 ~
十月算法班第8讲：机器学习中的特征工程---笔记版.pdf4 H3 H) d/ y$ _% c% g
十月算法班第9讲：机器学习调优与融合.pdf
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发表于 2022-6-27 20:27:03
