机器学习第九期

『课程目录』:  & u5 [& S0 ^) Z' `6 x1 h
1课 回归问题与应用.mp45 R; p8 q" J. D4 B% r/ X; z
2课 决策树与树集成模型.mp4: V4 @" w* Z8 a4 H' Y( @) `
3 SVM.mp4; F, c0 n9 u5 C( x' i* u# @; K
4课 最大熵与EM算法(上).mp42 {) y1 @, T7 f6 a
4课 最大熵与EM算法(下).mp4
5课 机器学习中的特征工程处理.mp4  a3 e5 q: y* Z% m; e, @# \9 h
6课 多算法组合与模型最优化.mp4
7 sklearn与机器学习实战.mp47 g( S# x. B* l% N3 n
8课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.mp4
9课 电商推荐系统.mp4
10课 聚类.mp4
11课 聚类与推荐系统实战.mp43 b* q8 u' J' P  h, g  \' c
12课 贝叶斯网络.mp46 H1 o1 S  e- w0 p# G: L- P% P
13课 隐马尔科夫模型HMM.mp44 H/ F/ M: N- K- A& n; `: L
14课 主题模型.mp4
15课 神经网络初步.mp4" z# B* V3 n2 }! o: ~
16课 卷积神经网络与计算机视觉.mp4
17课 循环神经网络与自然语言处理.mp4
18课 深度学习实践.mp4
线性代数.mp4
凸优化.mp4( p5 X& [* J  R
微积分.mp4( e" r7 l1 c$ B4 P
概率论.mp4

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