机器学习算法基础到进阶视频教程 20课 适合进阶学习 课件代码全

课程介绍:

本套课程主要讲解机器学习算法,主要内容:微分、矩阵、凸优化、概率论、SVM、随机森林、GBDT、决策树、EM算法、聚类、贝叶斯网络、神经网络、深度学习实践等。

适合人群:

适合人工智能基础的同学学习

授课时长:

40小时

配套资料:

高清视频、课件讲义、代码

课程目录:

01.第1课机器学习中的微分与矩阵

02.第2课概率与凸优化

03.第3课回归问题与应用

04.第4课决策树、随机森林、GBDT

05.第5课SVM

06.第6课最大篇与EM算法

07.第7课机器学习中的特征工程处理

08.第8课多算法组合与模型最优化

09.第9课 sklearn与机器学习实战

10.第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战

11.第11课用户画像与推荐系统

12.第12课聚类

13.第13课聚类与推荐系统实战

14.第14课贝叶斯网络

15.第15课隐马尔科夫模型HMM

16.第16课主题模型

17.第17课神经网络初步

18.第18课卷积神经网络与计算机视觉

19.第19课循环神经网络与自然语言处理

20.第20课 深度学习实践

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