【精华】机器学习入门到精通

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  • 机器学习与相关数学初步

    • 初认机器学习
    • 假设空间
    • 归纳偏好
    • 泛化性能与拟合
    • 评估方法
    • 性能度量
    • 线性模型
    • 最小二乘
    • 线性回归
    • 线性降维
    • 决策树讲解
    • 信息增益,增益率
    • 基尼指数
    • 剪枝策略
    • MP神经元
    • 前馈神经网络
    • BP算法
    • 支持向量
    • 支持向量机
    • 条件概率
    • 贝叶斯讲解
    • 贝叶斯学习期
    • 集成学习讲解
    • 集成学习
    • 聚类讲解
    • 距离度量
    • K紧邻
    • 降维
    • 机器学习与相关数学初步
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课时介绍

前馈神经网络-机器学习与相关数学初步【精华】机器学习入门到精通

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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