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机器学习七月算法 2016年4月
01机器学习与相关数学初步% N/ o0 p" f: P& A g' }
02.数理统计与参数估计
03.矩阵分析与应用、- _2 i/ M& }% I
04.凸优化初步1 h: E: b4 f0 y( Q8 z" u
05.回归分析与工程应用7 O3 [& ?6 m+ T) _
06.特征工程7 g% ?' V+ J$ O0 Q) M& P
07.工作流程与模型调优
08.最大熵模型与EM算法1 F4 P P" i4 F. S
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" ^, q# _3 M( H/ O
15.贝叶斯推理采样与变分7 R% A! e Y# p M9 }1 j8 Z- A6 d
16.人工神经网络3 g N* \. G# V ]; G0 I6 C" X
17.卷积神经网络/ q% u5 Y: _, s: k+ e; ?
18.循环神经网络与LSTM. y, U. b8 ~ i9 w0 p
19.Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介5 h# q. p/ ^/ A- ]
20.贝叶斯网络和HMM
(额外补充)词嵌入word embedding
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