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05-机器学习-j**a教程

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资源名称: 05-机器学习
分享人: 宵遣       分享时间: 2019-08-31 20:23
资源内容:

05-机器学习
|____算法_4月机器学习算法班
          |____(额外补充)词嵌入word embedding
          |____(20)贝叶斯网络和HMM
          |____(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
          |____(18)循环神经网络与LSTM
          |____(17)卷积神经网络
          |____(16)人工神经网络
          |____(15)贝叶斯推理采样与变分
          |____(14)主题模型
          |____(13)贝叶斯方法
          |____(12)SVM
          |____(11)决策树随机森林和adaboost
          |____(10)聚类算法与应用
          |____(09)推荐系统与应用
          |____(08)最大熵模型与EM算法
          |____(07)工作流程与模型调优
          |____(06)特征工程
          |____(05)回归分析与工程应用
          |____(04)凸优化初步
          |____(03)矩阵分析与应用
          |____(02)数理统计与参数估计
          |____(01)机器学习与相关数学初步
|____算法_10月机器学习算法班
          |____源码
          |____ppt
          |____20.第20课 深度学习实践.mkv
          |____19.第19课 深度学习之RNN.mkv
          |____18.第18课 深度学习之CNN.mkv
          |____17.第17课 人工神经网络.mkv
          |____16.第16课 采样与变分.mkv
          |____15.第15课 主题模型.mkv
          |____14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mkv
          |____13.第13课 贝叶斯网络.mkv
          |____12.第12课 聚类.mkv
          |____11.第11课 从分类到CTR预估.mkv
          |____10.第10课 推荐系统.mkv
          |____09.第9课 模型调优.mkv
          |____08.第8课 特征工程.mkv
          |____07.第7课 最大熵与EM算法.mkv
          |____06.第6课 SVM.mkv
          |____05.第5课 决策树、随机森林.mkv
          |____04.第4课 回归.mkv
          |____03.第3课 凸优化.mkv
          |____02.第2课 矩阵和线性代数.mkv
          |____01.第1课 概率论与数理统计.mkv
|____ML_机器学习应用班
          |____第一课
          |____第五课
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          |____16.采样.mp4
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          |____14.EM算法.mp4
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