掌握机器学习必须知识点：机器学习与相关数学初步、数理统计与参数估计、矩阵分析与应用、凸优化问题、回归分析与工程应用、特征工程、工程流程与模型调优、最大熵模型与EM算法、推荐系统与应用、聚类算法与应用、决策树知识、支持向量SVM、贝叶斯算法、人工神经网络、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN与LSTM、Caffe&Tensor; Flow&MxNet; 简介、贝叶斯网络和HMM等。
掌握机器学习必须知识点
【精华】机器学习入门到精通
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【精华】机器学习入门到精通
本课程讲解了机器学习必须知识点：机器学习与相关数学初步、数理统计与参数估计、矩阵分析与应用、凸优化问题、回归分析与工程应用、特征工程、工程流程与模型调优、大熵模型与EM算法、推荐系统与应用、聚类算法与应用、决策树知识、支持向量SVM、贝叶斯算法、人工神经网络、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN与LSTM、Caffe&Tensor; Flow&MxNet; 简介、贝叶斯网络和HMM等。
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乐川科技有限公司CEO，人工智能培训讲师，专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目，专注于机器学习与计算机视觉领域，长期参与无人驾驶汽车项目，专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪，善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的新算法。
乐川科技有限公司CEO，人工智能培训讲师，专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目，专注于机器学习与计算机视觉领域，长期参与无人驾驶汽车项目，专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪，善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的新算法。
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机器学习学生
课程介绍
本课程讲解了机器学习必须知识点：机器学习与相关数学初步、数理统计与参数估计、矩阵分析与应用、凸优化问题、回归分析与工程应用、特征工程、工程流程与模型调优、大熵模型与EM算法、推荐系统与应用、聚类算法与应用、决策树知识、支持向量SVM、贝叶斯算法、人工神经网络、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN与LSTM、Caffe&Tensor; Flow&MxNet; 简介、贝叶斯网络和HMM等。
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weixin_421032652019-10-07
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视频时间太少了， 这个价格不值。另外，课件打包下载中提供的F学院的网址，已经不能访问了！
weixin_421032652019-10-07
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视频时间太少了， 这个价格不值。另外，课件打包下载中提供的F学院的网址，已经不能访问了！
A***E2018-09-15
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讲的超级清楚，王老师的讲解很生动
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