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分类: 数据学院 人工智能

发布: 1月前

更新: 1月前

难度: 入门

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机器学习基础班培训视频教程目录
01 微积分与概率论基础
02 参数估计与矩阵运算基础
03 凸优化基础
04  广义线性回归和对偶优化
05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
07 聚类(k-means、层次聚类、谱聚类等)
08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)
09 Adaboost
10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络
机器学习培训
11 支持向量机(最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO)
12 EM、混合高斯模型
13 衣服推荐系统
14 主题模型(概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA)
15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF
17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
19 知识图谱
机器学习教程

20 讲义资料