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(01)机器学习与相关数学初步\
(02)数理统计与参数估计\; s7 I) J; X j/ Y’ u6 k3 T6 P
(03)矩阵分析与应用\
(04)凸优化初步\2 \9 S7 ^0 o: K% |) V m
(05)回归分析与工程应用\
(06)特征工程\5 ?1 s9 \$ ?5 z( u4 U% F
(07)工作流程与模型调优\
(08)最大熵模型与EM算法\
(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\) d1 x” `) _9 ~% q6 D- {
(12)SVM\% k+ l4 r8 B9 u8 ]) y& {- V
(13)贝叶斯方法\
(14)主题模型\
(15)贝叶斯推理采样与变分\
(16)人工神经网络\5 z6 G9 J9 p; y: S
(17)卷积神经网络\– C5 m- V- ?2 o
(18)循环神经网络与LSTM\
(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介\. o. U/ n: ~- E# C8 k- N0 L: R e# A
(20)贝叶斯网络和HMM\9 q” x7 g0 R. ~* y$ l
(额外补充)词嵌入word embedding\
