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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\# M3 f- X! I8 `( x: x
(03)矩阵分析与应用\ M’ |7 [1 e6 J7 V, C
(04)凸优化初步\
(05)回归分析与工程应用\3 L# G0 O, H$ L, O7 E+ e
(06)特征工程\. @+ s4 x2 B0 a% K
(07)工作流程与模型调优\7 u6 z9 W) K; e/ m0 Z
(08)最大熵模型与EM算法\” r2 W! x$ J3 I7 q3 R$ Z7 V
(09)推荐系统与应用\$ I6 h+ K0 I” `6 G( G; F2 h
(10)聚类算法与应用\( M! g- p0 c8 |” V, I
(11)决策树随机森林和adaboost\3 M* |# a2 j# Y) O8 N. ]
(12)SVM\
(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\1 y3 T, d& L q) s+ [( N( l# |
(17)卷积神经网络\
(18)循环神经网络与LSTM\
(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介\
(20)贝叶斯网络和HMM\
(额外补充)词嵌入word embedding\
