课程名称
机器学习第八期，资源教程下载
课程目录
第1课（上）微积分
第1课（下）概率论
第2课（上） 线性代数
第2课（下） 凸优化
第3课 回归问题与应用
第4课 决策树、随机森林、GBDT
第5课 SVM
第6课 最大熵与EM算法（上）
第6课 最大熵与EM算法（下）
第7课 机器学习中的特征工程处理
第8课 多算法组合与模型最优化
第9课 sklearn与机器学习实战
第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战
第11课 用户画像与推荐系统
第12课 聚类
第13课 聚类与推荐系统实战
第14课 贝叶斯网络
第15课 隐马尔科夫模型HMM
第16课 主题模型
第17课 神经网络初步
第18课 卷积神经网络与计算机视觉
第19课 循环神经网络与自然语言处理
第20课 深度学习实践
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