课程目录: 1.第1课 机器学习中的微分与矩阵2.第2课 概率与凸优化3.第3课 回归问题与应用4.第4课 决策树、随机森林5.第5课 SVM6.第6课 最大熵与EM算法7.第7课 机器学习中的特征工程处理8.第8课 多算法组合与模型最优化 9.第9课 sklearn与机器学习实战10.第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战11.第11课 用户画像与推荐系统12.第12课 聚类13.第13课 聚类与推荐系统实战14.第14课 贝叶斯网络15.第15课 隐马尔科夫模型HMM16.第16课 主题模型17.第17课 神经网络初步18.第18课 卷积神经网络与计算机视觉19.第19课 循环神经网络与自然语言处理20.第20课 深度学习实践 资源下载下载价格1 元VIP免费立即购买 原文链接:https://www.jocat.cn/archives/41921,转载请注明出处。 0 0 人工智能技术教程