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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发表于 2019-3-20 17:39
