机器学习和深度学习的算法,但是各大公司对学历都有本科以上的要求怎么办
来源:蜘蛛抓取(WebSpider)
时间:2019-12-20 16:37
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机器学习算法精讲(自解锁)
学習有效期: 730天
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第1章:机器学习的数学基础
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1.4 特征值和特征向量
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练习:特征值与特征向量
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第2章:机器学习的数学基础
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2.2 独立性随机变量
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2.3 期望、方差囷协方差
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练习:期望、方差和协方差
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3.1 机器学习的模型
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3.2 机器学习的应用
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3.4 机器学习的分类
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第4章:机器学习的数学基础
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4.3 梯度下降(1)
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4.4 梯度下降(2)
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5.1 有参和无参模型
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5.5 朴素贝叶斯的实际应用
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6.5 决策树节点的划分
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8.5 逻辑回归(1)
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9.1 逻辑回归(2)
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9.4 优化方法(1)
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9.5 优化方法(2)
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10.1 拉格朗日乘子法(1)
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10.2 拉格朗日乘子法(2)
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10.3 拉格朗日乘子法(3)
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练习:拉格朗日乘子法(3)
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11.1 拉格朗日对偶问题
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12.2 隐含变量和概率模型
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13.2 高斯混合模型
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13.3 隐马尔可夫模型(1)
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练习:隐马尔可夫模型(1)
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13.4 隐马尔可夫模型(2)
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14.1 隐马尔可夫模型在NLP中的运用(1)
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14.3 隐马尔可夫模型在NLP中的运用(2)
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14.4 隐马尔可夫模型在NLP中的運用(3)
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15.1 高维下的高斯模型
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16.1 统计学习内容回顾
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17.2 局部线性嵌入
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17.3 分布性随机领域嵌入(1)
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17.4 分布性随机领域嵌入(2)
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19.1 神经网络简介
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20.1 深度学习回顾
尛象学院签约讲师英国布里斯托(Bristol)大学硕士、博士美国加州大学伯克利分校(UC Berkeley)博士后、牛津 (Oxford)...