【高级】机器学习课程(重点) 19课
课程目录:01.微积分与概率论
02.参数估计与矩阵运算
03.凸优化
04.广义线性回归和对偶优化
05.梯度下降和拟牛顿
06.最大熵模型
07.聚类方法
08.决策树和随机森林
09.Adaboost导论
10.贝叶斯网络
11.支持向量机
12.EM和GMM
13.主题模型
14.隐马尔科夫模型
15.IP与MCMC
17.PCA-SVD
18.CNN
19.深度学习实践
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