机器学习与深度学习算法工程师 加薪班 第8期

『课程目录』
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
  ?  \" ^% m% w. E; B- f; A! P" p3.第3课 回归问题与应用
5 F- c0 I' m% ~! ?4.第4课 决策树、随机森林、GBDT
" g8 T3 ^6 A5 C% J2 F; N8 ?5.第5课 SVM
# d  e% ?, x$ n( O8 q/ r& R6.第6课 最大熵与EM算法
3 Q6 h+ v4 Z) {4 b- \! X' [( b$ C7.第7课 机器学习中的特征工程处理
* q% P1 G: N; P1 J/ A, ?+ D! O8.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
$ h# B6 Q: q' Y& s4 m10.第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战
" @- {; O. y% H11.第11课 用户画像与推荐系统
/ _+ V! \- g; g" n# B: B. a12.第12课 聚类
13.第13课 聚类与推荐系统实战
/ T4 [5 \* P0 [; D6 k14.第14课 贝叶斯网络
* }* s5 I* l, u5 l  R0 w15.第15课 隐马尔科夫模型HMM
) d" P; H  ^8 f8 S+ Z. d7 z- i5 Z16.第16课 主题模型
! [0 V3 d. c/ D- ~2 C0 {17.第17课 神经网络初步
18.第18课 卷积神经网络与计算机视觉
19.第19课 循环神经网络与自然语言处理
20.第20课 深度学习实践
1 F7 {+ r- t3 D+ g2 {

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

8 q, u# c/ d5 E( ]

谢谢分享