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『课程目录』 . [9 R% R0 C- h
1.第1课 机器学习中的微分与矩阵 ( n7 U0 `' v- _) A
2.第2课 概率与凸优化
, k5 u2 |9 |+ o/ Y3.第3课 回归问题与应用
1 w3 A: b1 U% B! c1 u: a6 t5 Z4.第4课 决策树、随机森林、GBDT
9 _- ^- E8 q2 M; f7 X7 R. p5.第5课 SVM1 c+ b; J% }6 Q$ c( f
6.第6课 最大熵与EM算法
$ S' l' m% w4 c; Y0 z9 l6 O1 Z7.第7课 机器学习中的特征工程处理
w+ }# @& S; X! C" d8.第8课 多算法组合与模型最优化
" [( w* R# m* x9.第9课 sklearn与机器学习实战
; W1 V7 c/ J/ V. j% W7 ]& \2 l10.第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战
4 o- f0 s: u3 a3 ^0 U11.第11课 用户画像与推荐系统* c& w8 Z/ K; j$ a
12.第12课 聚类
/ Q6 h, x& ~2 {4 i+ O# q- d8 F13.第13课 聚类与推荐系统实战
) p! R+ l" U9 t3 X14.第14课 贝叶斯网络 4 t6 L0 s5 I4 M8 N6 b7 j' f1 w
15.第15课 隐马尔科夫模型HMM 2 O0 k$ a/ _ ^& e' R% c
16.第16课 主题模型
' C1 X3 {. i+ ?' w6 R17.第17课 神经网络初步 # o; @2 Y2 m$ m* A& s
18.第18课 卷积神经网络与计算机视觉
, I9 U. Y5 u% z3 E/ i19.第19课 循环神经网络与自然语言处理 : q# T2 ~$ R) |
20.第20课 深度学习实践 0 @9 F* C8 t o* D+ k
: {; C- r5 j( Y4 {' n% {& O8 L+ i( | J+ h" j$ A3 t
0 E( E2 s: c/ Z* Q6 T+ j4 \7 t5 T
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发表于 2022-6-29 13:27:01
