七月10月机器学习算法班

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教程目錄：
七月10月機器學習算法班
│ 01.第1課概率論與數理統計.mkv
│ 02.第2課矩陣和線性代數.mkv
│ 03.第3課凸優化.mkv
│ 04.第4課回歸.mkv
│ 05.第5課決策樹、随機森林.mkv
│ 06.第6課 SVM.mkv
│ 07.第7課最大熵與EM算法.mkv
│ 08.第8課特征工程.mkv
│ 09.第9課模型調優.mkv
│ 10.第10課推薦系統.mkv
│ 11.第11課從分類到CTR預估.mkv
│ 12.第12課聚類.mkv
│ 13.第13課貝葉斯網絡.mkv
│ 14.第14課隐馬爾科夫模型HMM.mkv
│ 15.第15課主題模型.mkv
│ 16.第16課采樣與變分.mkv
│ 17.第17課人工神經網絡.mkv
│ 18.第18課深度學習之CNN.mkv
│ 19.第19課深度學習之RNN.mkv
│ 20.第20課深度學習實踐.mkv
│
├─ppt
│ Thumbs.db
│ 十月算法班第10講：推薦系統.pdf
│ 十月算法班第11講：CTR預估.pdf
│ 十月算法班第12講：聚類和社交網絡算法-10月機器學習算法班.pdf
│ 十月算法班第13講：機器學習算法之圖模型初步.pdf
│ 十月算法班第15講：主體模型.pdf
│ 十月算法班第16講：人工神經網絡.pdf
│ 十月算法班第17講：計算機視覺與卷積神經網絡.pdf
│ 十月算法班第18講：循環神經網絡與自然語言處理.pdf
│ 十月算法班第19講：深度學習框架與應用.pdf
│ 十月算法班第1講.pdf
│ 十月算法班第20講：采樣與變分.pdf
│ 十月算法班第2講.pdf
│ 十月算法班第3講：凸優化初步.pdf
│ 十月算法班第4節：最大熵模型與EM.pdf
│ 十月算法班第5講：決策樹随機森林.pdf
│ 十月算法班第8講：機器學習中的特征工程---筆記版.pdf
│ 十月算法班第9講：機器學習調優與融合.pdf
│
└─源碼
Image_seg.zip
課程PPT與代碼.zip