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资源详情

                      01 微积分与概率论基础
02 参数估计与矩阵运算基础
03 凸优化基础
04 广义线忄生回归和对偶优化
05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
07 聚类(k-means、层次聚类、谱聚类等)
08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)
10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络
11 支持向量机(最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、s*O)
12 EM、混合高斯模型
12 衣服推荐系统
13 主题模型(概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA)
14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF
17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
19 变分推断方法
20 知识图谱                    

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0 条回复 A 作者 M 管理员
    所有的伟大,都源于一个勇敢的开始!
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