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课程介绍2 W( ]. l- l3 u
2018年机器学习第五期视频
% }; C6 C3 F. Y0 G+ \8 I0 t课程目录* o: c2 y1 w2 U6 @2 |4 v
1.机器学习与数学分析6 _* f0 L0 V# ?% p
1.机器学习与数学分析-1, a) T2 P% S- H* A$ W' i" p
2.概率论与贝叶斯先验5 p% X: u7 P+ t- a) {- p5 J( v
3.矩阵和线性代数
9 N) f7 b' c6 Q/ S3.矩阵和线性代数-2: {1 I) Q7 c4 u4 R" j5 u
4.Python基础, s/ _0 w9 D3 |* z& u5 T
5.Python库3 t% v$ p' Y: Z2 k- O5 g
6.数据清洗和特征选择
" u9 w. V& j5 U5 l' p: Y7.回归
( D1 s/ B8 ~8 D% R0 H8.Logistic回归( |0 l: r1 F) i% ` G# B# F8 R
9.回归实践
) N' c) M$ S- u- \" J1 i$ S10.决策树和随机森林
4 d5 Q1 R, v/ P! D* {( \11.决策树和随机森林实践
2 q! Q& Y. e# r& e& l12.提升; H4 d% U% f, n" z; c
13.提升实践' i" U! P9 L% b* {
14.SVM
( E+ k; }# r- c' \7 x$ c15.SVM实践9 H' I) }( J* W
16.聚类上
8 t9 l2 n1 A; a8 [17.聚类下; R4 K/ y3 J/ `2 T/ f2 ~& Y9 x4 ]# I
18.聚类实践# F r! g% L8 n6 C. E5 W
19.EM算法
/ a- T3 N4 ^( B4 h/ z: z: g20.EM算法实践
$ {+ ]- }; k; Z- ]; Q21.主题模型
3 Z1 G1 t; a0 ?1 b22.主题模型实践/ P; [/ x2 @* q+ m' h; ^
23.隐马尔科夫模型HMM(第四期)0 @5 w& a* K: F; ^& Z
24.HMM实践$ }" X2 V3 X$ t& H; t( M) |: c5 g
4 @4 [; w& D. L e6 d4 Q4 o9 X下载地址7 N6 `8 ?2 ^8 h* T5 d( W
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发表于 2022-6-29 08:45:01
