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课程介绍
: I( V: w X3 Q6 I2018年机器学习第五期视频2 u! u) M6 z+ f
课程目录
/ K, H, a7 s1 Q1 L/ T' n1.机器学习与数学分析
4 f2 f+ p8 r; n: Y. E$ C9 i, h1.机器学习与数学分析-1; b! p9 g4 |7 R6 w/ G! u, ]
2.概率论与贝叶斯先验
9 i2 k$ v3 j5 z! j1 M3.矩阵和线性代数
K5 _& d8 r, S1 e5 P ~- O3.矩阵和线性代数-2
/ n B5 N4 D' R. Z) T( v4.Python基础
7 W- G, V) ~4 }% `5 P6 j) y1 \5.Python库) s* k5 n7 E2 n6 d8 W, }
6.数据清洗和特征选择% k1 V6 e* Z* B0 ]
7.回归
& P4 a3 E& }9 i/ g( U/ Y0 n8 D8.Logistic回归
) c0 `- o: ~ O1 @9.回归实践
' v& I$ j& x$ ~) [10.决策树和随机森林
: [( _" D7 G# [6 Z11.决策树和随机森林实践
8 t- }' {) e4 B4 a. d12.提升
3 X+ R0 V" ] [; ~- R/ i0 a$ O( A' }( j8 p13.提升实践
, G4 u( W ^0 f6 ^. w: X14.SVM/ |. {: z8 t2 }1 |, T
15.SVM实践
% ?4 R" I3 q3 h# N6 P u* @# B/ r16.聚类上
# O) u! Z+ ~# {& U. a8 O17.聚类下
/ a# h% b4 H0 A& z' m5 `18.聚类实践
) p! C1 S+ R) {: `) s19.EM算法
7 f3 R7 H+ H7 O& w! R% h' d2 A20.EM算法实践/ \- ~* j, r+ t; F. A- C t3 n
21.主题模型
0 B- {% N. B9 M: n! l) v22.主题模型实践# s, Y& w; n; l- G+ n% x3 ~
23.隐马尔科夫模型HMM(第四期)
9 J: K$ r% A" y' P% I24.HMM实践
5 Y3 b3 S) B9 ]& H9 B/ {% u+ X9 [* b/ r; J6 n- M) m
下载地址
7 ^1 ~+ x7 g9 s2 T回复可查看课程下载链接&提取码(10)188292
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2022-6-29 08:45:01
