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

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机器学习算法精讲(自解锁)

学習有效期: 730天

  • 第1章:机器学习的数学基础
  • 1.4 特征值和特征向量
  • 练习:特征值与特征向量
  • 第2章:机器学习的数学基础
  • 2.2 独立性随机变量
  • 2.3 期望、方差囷协方差
  • 练习:期望、方差和协方差
  • 3.1 机器学习的模型
  • 3.2 机器学习的应用
  • 3.4 机器学习的分类
  • 第4章:机器学习的数学基础
  • 4.3 梯度下降(1)
  • 4.4 梯度下降(2)
  • 5.1 有参和无参模型
  • 5.5 朴素贝叶斯的实际应用
  • 6.5 决策树节点的划分
  • 8.5 逻辑回归(1)
  • 9.1 逻辑回归(2)
  • 9.4 优化方法(1)
  • 9.5 优化方法(2)
  • 10.1 拉格朗日乘子法(1)
  • 10.2 拉格朗日乘子法(2)
  • 10.3 拉格朗日乘子法(3)
  • 练习:拉格朗日乘子法(3)
  • 11.1 拉格朗日对偶问题
  • 12.2 隐含变量和概率模型
  • 13.2 高斯混合模型
  • 13.3 隐马尔可夫模型(1)
  • 练习:隐马尔可夫模型(1)
  • 13.4 隐马尔可夫模型(2)
  • 14.1 隐马尔可夫模型在NLP中的运用(1)
  • 14.3 隐马尔可夫模型在NLP中的运用(2)
  • 14.4 隐马尔可夫模型在NLP中的運用(3)
  • 15.1 高维下的高斯模型
  • 16.1 统计学习内容回顾
  • 17.2 局部线性嵌入
  • 17.3 分布性随机领域嵌入(1)
  • 17.4 分布性随机领域嵌入(2)
  • 19.1 神经网络简介
  • 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)...

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