ML_3月机器学习在线班

『课程目录』:  
01 微积分与概率论基础.rar
02 参数估计与矩阵运算基础.rar
03 凸优化基础.rar
04  广义线性回归和对偶优化.rar
05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD).rar
– B3 I# w3 a; x' m" M; n) P0 {
06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS.rar
2 r" S4 @/ h% @( I8 p
07 聚类(k-means、层次聚类、谱聚类等).rar
08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests).rar
$ n4 D1 [- W* V4 u: O; ~9 n$ n# B
09 Adaboost.rar
, A# r+ z: k4 h
10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络.rar
– E. X0 x& d; U; `/ V5 R: e2 p: x9 g
11 支持向量机(最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO).rar
12 EM、混合高斯模型.rar
12 衣服推荐系统.rar
2 y, ^! F$ m; W8 j1 }  @% k
13 主题模型(概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA).rar
14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样.rar
  P8 z" [$ ]3 {4 D+ \2 s. u/ }
16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF.rar
" s) [3 e& m7 E8 \
17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA.rar
18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析.rar
) S1 Z  ~) T4 m+ N
19 变分推断方法.rar
20 知识图谱.rar
资料.rar

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