论坛元老
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代码+课件; q$ \$ F9 w; w; ?, w
第七期目录:
第一课:机器学习与数学分析
第二课:概率论与贝叶斯先验
第三课:矩阵和线性代数
第四课:Python基础' O) s: L9 P- c6 \
第五课:Python基础2 - 机器学习库
第六课:Python基础3 - 数据清洗和特征选择3 i- b, j. q1 i" h
第七课:回归4 b: X; a) [/ `
第八课:Logistic回归% S$ g; x3 w( f2 d; i' T
第九课:回归实践( @! p/ R6 \3 ^
第十课:决策树和随机森林 O+ O9 Y* B0 \4 E
第十一课:决策树和随机森林实践
第十二课:提升- } J! n" p- B8 R x% `! x6 ^
第十三课:提升实践 v( t; X# C7 G6 Z4 k, V' G6 A
第十四课:SVM
第十五课:SVM实践
第十六课:聚类(上) o( M/ U/ M( O1 d- d7 m8 B" L
第十七课:聚类(下)
第十八课:聚类实践4 Y% I9 ~" u( G9 C& M. a( A5 `. J/ w* \
第十九课:EM算法" H8 G7 U ^3 u) ]* Y7 P% n6 }
第二十课:EM算法实践) ]% I5 S& q! A) X. ]! W( ]
第二十一课:主题模型LDA
第二十二课:LDA实践* n. W1 E8 Y4 C7 s4 f, D: \$ I
第二十三课:隐马尔科夫模型HMM
第二十四课:HMM实践
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