某象学院机器学习第四、六、七期2017年11月-2018年3月

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代码+课件# C1 J' w. Z9 c$ Q" k
第七期目录:
第一课：机器学习与数学分析( K! z" I. R( _5 _% ?
第二课：概率论与贝叶斯先验
第三课：矩阵和线性代数
第四课：Python基础
第五课：Python基础2 - 机器学习库% \2 x' E6 `: q( ]8 C
第六课：Python基础3 - 数据清洗和特征选择, n2 A" w9 I. Q3 m! x
第七课：回归
第八课：Logistic回归
第九课：回归实践  e% D+ X# p) Q0 i" D. `6 H# t* X
第十课：决策树和随机森林1 N$ K% N' A7 P+ y
第十一课：决策树和随机森林实践
第十二课：提升
第十三课：提升实践
第十四课：SVM
第十五课：SVM实践8 ]# h7 v  b  i9 R
第十六课：聚类（上）! Q7 D) ?+ H& O/ q  z5 U+ @2 [& [; V& |2 Z
第十七课：聚类（下）
第十八课：聚类实践
第十九课：EM算法- [5 V8 i3 S' p* d! e$ ^& o# c
第二十课：EM算法实践6 O7 A1 D1 U1 q
第二十一课：主题模型LDA
第二十二课：LDA实践
第二十三课：隐马尔科夫模型HMM+ U, N8 Y( u$ ^3 q
第二十四课：HMM实践& |% v" k2 O7 Y/ t, o2 I


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