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
1 y: Y" _! X; r: u$ E3.第3课 回归问题与应用
' \3 Y- R, b+ ]/ |4.第4课 决策树、随机森林、GBDT
* C- k( N* F' X4 c  v; `5.第5课 SVM
% \/ U  S7 M8 v% O7 [4 C6.第6课 最大熵与EM算法
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
; l5 W, J. n; N+ Z- D10.第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战
11.第11课 用户画像与推荐系统
. U6 d9 s. ]6 V# k2 h4 H/ W12.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
9 w( A# y1 ~0 P" X( M' S15.第15课 隐马尔科夫模型HMM
) c# X% u  S. z1 T  o16.第16课 主题模型
17.第17课 神经网络初步
/ |, T7 O' F* g$ ~) a18.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
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