python机器学习基础班视频高等数学算法微积分概率论20课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 广义线忄生回归和对偶优化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iis07 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)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、s*o）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crf17 svd、主成分分析pca、因子分析、独立成分分析ica18 卷积神经网络(cnn)、深度学习浅析19 变分推断方法20 知识图谱