[小象学院][机器学习升级版]第七期_机器学习算法视频教程_附课程配套资料

课程目录

第一课：机器学习与数学分析

第二课：概率论与贝叶斯先验

第三课：矩阵和线性代数

第四课：Python基础

第五课：Python基础2 – 机器学习库

第六课：Python基础3 – 数据清洗和特征选择

第七课：回归

第八课：Logistic回归

第九课：回归实践

第十课：决策树和随机森林

第十一课：决策树和随机森林实践

第十二课：提升

第十三课：提升实践

第十四课：SVM

第十五课：SVM实践

第十六课：聚类（上）

第十七课：聚类（下）

第十八课：聚类实践

第十九课：EM算法

第二十课：EM算法实践

第二十一课：主题模型LDA

第二十二课：LDA实践

第二十三课：隐马尔科夫模型HMM

第二十四课：HMM实践

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