机器学习与深度学习算法工程师 加薪班 第8期

『课程目录』
0 @+ N* a2 t* @1.第1课 机器学习中的微分与矩阵
2.第2课 概率与凸优化
. C9 |2 y) R. f" T3.第3课 回归问题与应用
4.第4课 决策树、随机森林、GBDT
5.第5课 SVM
- q- |4 [7 i* s) s- d+ |  Z1 D% o6.第6课 最大熵与EM算法
1 C9 d. `, G  @7.第7课 机器学习中的特征工程处理
8.第8课 多算法组合与模型最优化
9.第9课 sklearn与机器学习实战
10.第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战
$ n: r1 x8 l  ?0 }11.第11课 用户画像与推荐系统
12.第12课 聚类
13.第13课 聚类与推荐系统实战
14.第14课 贝叶斯网络
15.第15课 隐马尔科夫模型HMM
16.第16课 主题模型
17.第17课 神经网络初步
( K# ~5 y3 f( o18.第18课 卷积神经网络与计算机视觉
* V: n0 O8 E% ~  i) r; M+ v19.第19课 循环神经网络与自然语言处理
9 q: [0 K8 o7 j20.第20课 深度学习实践

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