七月10月机器学习算法班

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教程目录：
七月10月机器学习算法班
│ 01.第1课 概率论与数理统计.mkv
│ 02.第2课 矩阵和线性代数.mkv
│ 03.第3课 凸优化.mkv
│ 04.第4课 回归.mkv
│ 05.第5课 决策树、随机森林.mkv
│ 06.第6课 SVM.mkv
│ 07.第7课 最大熵与EM算法.mkv
│ 08.第8课 特征工程.mkv
│ 09.第9课 模型调优.mkv
│ 10.第10课 推荐系统.mkv
│ 11.第11课 从分类到CTR预估.mkv
│ 12.第12课 聚类.mkv
│ 13.第13课 贝叶斯网络.mkv
│ 14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mkv
│ 15.第15课 主题模型.mkv
│ 16.第16课 采样与变分.mkv
│ 17.第17课 人工神经网络.mkv
│ 18.第18课 深度学习之CNN.mkv
│ 19.第19课 深度学习之RNN.mkv
│ 20.第20课 深度学习实践.mkv
│
├─ppt
│ Thumbs.db
│ 十月算法班第10讲：推荐系统.pdf
│ 十月算法班第11讲：CTR预估.pdf
│ 十月算法班第12讲：聚类和社交网络算法-10月机器学习算法班.pdf
│ 十月算法班第13讲：机器学习算法之图模型初步.pdf
│ 十月算法班第15讲：主体模型.pdf
│ 十月算法班第16讲：人工神经网络.pdf
│ 十月算法班第17讲：计算机视觉与卷积神经网络.pdf
│ 十月算法班第18讲：循环神经网络与自然语言处理.pdf
│ 十月算法班第19讲：深度学习框架与应用.pdf
│ 十月算法班第1讲.pdf
│ 十月算法班第20讲：采样与变分.pdf
│ 十月算法班第2讲.pdf
│ 十月算法班第3讲：凸优化初步.pdf
│ 十月算法班第4节：最大熵模型与EM.pdf
│ 十月算法班第5讲：决策树随机森林.pdf
│ 十月算法班第8讲：机器学习中的特征工程---笔记版.pdf
│ 十月算法班第9讲：机器学习调优与融合.pdf
│
└─源码
Image_seg.zip
课程PPT与代码.zip

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