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【05】各类教程合集
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python教程
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04-高等数学与程序算法
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1-机器学习基础班数学、算法、微积分、概率论-20课-31G
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01 微积分与概率论基础
02 参数估计与矩阵运算基础
03 凸优化基础
04 广义线性回归和对偶优化
05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
07 聚类（k-means、层次聚类、谱聚类等）
08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)
09 Adaboost
10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络
11 支持向量机（最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO）
12 EM、混合高斯模型
12 衣服推荐系统
13 主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）
14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF
17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
19 知识图谱
