2018 机器学习-深度神经网络算法机器学习深入研究课程
课程目录:
(1)机器学习与相关数学初步.avi
(2)数理统计与参数估计.avi
(3)矩阵分析与应用.avi
(4)凸优化初步.avi
(5)回归分析与工程应用.avi
(6)特征工程.avi
(7)工作流程与模型调优.avi
(8)最大熵模型与EM算法.avi
(9)推荐系统与应用.avi
(10)聚类算法与应用.avi
(11)决策树随机森林adaboost.avi
(12)SVM.avi
(13)贝叶斯方法.avi
(14)主题模型.avi
(15)贝叶斯推理采样变分方法.avi
(16)人工神经网络.avi
(17)卷积神经网络.avi
(18)循环神经网络和LSTM.avi
(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.avi
(20)贝叶斯网络和HMM.avi
(21)词嵌入word embedding.avi
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机森林adaboost.avi
(12)SVM.avi
(13)贝叶斯方法.avi
(14)主题模型.avi
(15)贝叶斯推理采样变分方法.avi
(16)人工神经网络.avi 2018 机器学习-深度神经网络算法机器学习深入研 666666666666666666666 Tks !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 6666666666666666 6666666666 机器学习-深度神经网络算法机器学习深入研究课程 2018 机器学习-深度神经网络算法机器学习深入研究课程
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