课程目录

//3-037-机器学习深入研究/
│(01)机器学习与相关数学初步/
│(02)数理统计与参数估计/
│(03)矩阵分析与应用/
│(04)凸优化初步/
│(05)回归分析与工程应用/
│(06)特征工程/
│(07)工作流程与模型调优/
│(08)最大熵模型与EM算法/
│(09)推荐系统与应用/
│(10)聚类算法与应用/
│(11)决策树随机森林和adaboost/
│(12)SVM/
│(13)贝叶斯方法/
│(14)主题模型/
│(15)贝叶斯推理采样与变分/
│(16)人工神经网络/
│(17)卷积神经网络/
│(18)循环神经网络与LSTM/
│(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介/
│(20)贝叶斯网络和HMM/
│(额外补充)词嵌入word embedding/