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『课程目录』
# q, Q$ N5 o( j( X9 W$ P1.第1课 机器学习中的微分与矩阵
" [- B3 J: q* g: o, ]' K6 |2.第2课 概率与凸优化7 ?) w+ I' [+ Y$ r" n3 b! a p6 @
3.第3课 回归问题与应用
1 S4 l3 Q8 l9 I5 ]6 |4.第4课 决策树、随机森林、GBDT( G( x0 I; r: T* a2 S W6 ]
5.第5课 SVM/ w7 y z! v, U/ u
6.第6课 最大熵与EM算法
. K- l1 o& @1 e( E; f7.第7课 机器学习中的特征工程处理6 S8 b) b" f! I6 P( a- T' l
8.第8课 多算法组合与模型最优化 $ K9 b4 e( Q- X( v
9.第9课 sklearn与机器学习实战) Y: v$ y" l! o- ^: P V
10.第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战
! b _' ~$ C# ?) J, K11.第11课 用户画像与推荐系统
$ d. y- {) d! U12.第12课 聚类 8 e. D# t/ R- b) C1 u" P+ P0 G
13.第13课 聚类与推荐系统实战 / u N' {# d7 O! _2 `- e* z
14.第14课 贝叶斯网络 , P5 i* d4 R: Z6 f8 c6 x
15.第15课 隐马尔科夫模型HMM
9 Z9 U4 r4 U# G! z16.第16课 主题模型- [6 v7 Y+ y2 Z, F4 s: y/ s- h1 U
17.第17课 神经网络初步
* A" H4 ~( X3 K. s1 K; P18.第18课 卷积神经网络与计算机视觉
7 x$ C* J4 a; ]- s: L1 |, R) q19.第19课 循环神经网络与自然语言处理
; P- ]0 h# P/ b' t$ K20.第20课 深度学习实践
2 \& @" w5 \! |& ~) j( W: X
. |/ n) F5 B7 P% R/ \$ ?$ [4 q. C: o( \& l+ F" N) l
. k$ I" \* u3 V) i1 R# f- D m
' e* F. ]: R: P5 ?, D# f" e1 Z0 ^资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见/ R$ {7 j, d8 ~
9 e8 ]$ d# V3 ~6 w, m% t6 {4 u# \8 u7 z0 }+ q/ ^
1 q/ V& q Y% w3 ^4 t% v
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发表于 2022-6-29 13:27:01
