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『课程目录』
2 |$ S% f1 E* f& v1 H3 i# ]" y1.第1课 机器学习中的微分与矩阵
; p8 q3 s2 U$ s8 b9 y2.第2课 概率与凸优化
4 j' s$ N0 Q2 c& Z3.第3课 回归问题与应用
6 a7 `$ x% q6 p' l9 r4.第4课 决策树、随机森林、GBDT/ |% j: {1 C5 Q! T& p( p+ w
5.第5课 SVM+ {$ l1 }5 H8 T- ?0 ^2 C
6.第6课 最大熵与EM算法3 t5 s2 F! s6 B4 v" |$ p( t
7.第7课 机器学习中的特征工程处理
5 t9 b8 B4 l8 O7 P) k8 C" C8.第8课 多算法组合与模型最优化 7 c9 U: n4 E- @, P
9.第9课 sklearn与机器学习实战
& _3 s# p. @3 J j10.第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战. f# @3 u8 _/ w* D% o; k9 w7 R" i9 ^
11.第11课 用户画像与推荐系统# w6 F, z! m6 Y" V
12.第12课 聚类 3 j$ V9 }! n: r3 U; W7 c
13.第13课 聚类与推荐系统实战 * f m- u' E, K9 w$ k1 h
14.第14课 贝叶斯网络 / o B5 R5 N8 a* q) G
15.第15课 隐马尔科夫模型HMM
4 ^/ z7 F% t. F6 X3 T16.第16课 主题模型" c) {" p5 P3 m' ^! [
17.第17课 神经网络初步 % H! X0 h, a3 k5 F0 W8 S
18.第18课 卷积神经网络与计算机视觉 : r ~4 v1 @3 { D3 H
19.第19课 循环神经网络与自然语言处理 8 z2 C# y$ ~* o0 x1 @, v- Z7 e
20.第20课 深度学习实践 8 ~6 H I6 Z0 I4 i9 J
- G( r' s; p5 v1 S5 k
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提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
显身卡
