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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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