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本套课程为机器学习及算法实战课
% f- K! y* R9 I3 i4 R. h" Q6 I课程目录- S1 p, u: }- ~, c/ e0 z4 ]
01.第1课 概率论与数理统计.mkv- E& Q. L, x) |- A/ d
02.第2课 矩阵和线性代数.mkv/ b5 O8 W* K$ W$ r/ t+ g3 |) K
03.第3课 凸优化.mkv! w9 n& q D: G% Q
04.第4课 回归.mkv
; `5 [; Y" W5 l8 c05.第5课 决策树、随机森林.mkv
6 H- i, @" p1 L* ]6 c) B& |! t. f0 h06.第6课 SVM.mkv
4 x7 V6 ~4 v7 E3 g/ E3 B07.第7课 最大熵与EM算法.mkv
+ m7 x' y+ y4 I, _% S08.第8课 特征工程.mkv; ?4 E$ Q* W* p3 f e
09.第9课 模型调优.mkv3 N' q6 Z/ h! e0 J6 n
10.第10课 推荐系统.mkv
- V2 h+ S8 d% `* t11.第11课 从分类到CTR预估.mkv
4 P2 @. D; _% N: A12.第12课 聚类.mkv
' i' N c8 t" y/ z! B0 D13.第13课 贝叶斯网络.mkv# v& J/ k; ~0 s7 L' I
14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mkv
4 D( B( a6 p* l* r4 [15.第15课 主题模型.mkv
, _5 F) Z4 E, U U+ D% O16.第16课 采样与变分.mkv
: w* T$ e6 z0 L' t Z+ O4 o17.第17课 人工神经网络.mkv9 K% o% @$ e- g& F
18.第18课 深度学习之CNN.mkv/ e' e+ N' F$ v/ c, W$ n" s
19.第19课 深度学习之RNN.mkv8 o# m3 R. L" X
20.第20课 深度学习实践.mkv5 I, N$ h* B: } `
0 x/ {5 N& V4 N3 H- m% ]4 F
Thumbs.db& |* |# O, Z5 H
十月算法班第10讲：推荐系统.pdf& a. f1 X, g1 b# a1 q- s- g# C/ h2 J! H
十月算法班第11讲：CTR预估.pdf
8 m# f/ I0 c5 ~& ~$ l) \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
+ [0 w. u% Q: I- p6 r) ~十月算法班第13讲：机器学习算法之图模型初步.pdf: I7 X' C/ {9 }* S; `0 f
十月算法班第15讲：主体模型.pdf) C! M P, r/ Z! W
十月算法班第16讲：人工神经网络.pdf
9 K0 N* g! m+ O& d4 V" x, ?2 g* C* j十月算法班第17讲：计算机视觉与卷积神经网络.pdf0 l0 b; l. _% V) }/ v$ {
十月算法班第18讲：循环神经网络与自然语言处理.pdf; l6 x0 n7 B6 j% b Q
十月算法班第19讲：深度学习框架与应用.pdf
# `7 _, Q, E0 \十月算法班第1讲.pdf7 q+ }4 V1 T& J. G
十月算法班第20讲：采样与变分.pdf" R. e6 B3 z3 c( Z. F
十月算法班第2讲.pdf
( o2 J- _8 z s- C3 Q, e5 k十月算法班第3讲：凸优化初步.pdf% u; ~( j( J3 k* A' B' Z' D
十月算法班第4节：最大熵模型与EM.pdf
( n# b3 k" Z0 N十月算法班第5讲：决策树随机森林.pdf
' ?# X0 m7 K5 M: J ^( M/ g十月算法班第8讲：机器学习中的特征工程---笔记版.pdf
/ u$ q; u( w; ?! `* y) r; }5 f/ ]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
