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├01.第1课 概率论与数理统计.mkv├02.第2课 矩阵和线忄生代数.mkv├03.第3课 凸优化.mkv├04.第4课 回归.mkv├05.第5课 决策树、随机森林.mkv├06.第6课 svm.mkv├07.第7课 最大熵与em算法.mkv├08.第8课 特征工程.mkv├09.第9课 模型调优.mkv├10.第10课 推荐系统.mkv├11.第11课 从分类到ctr预估.mkv├12.第12课 聚类.mkv├13.第13课 贝叶斯网络.mkv├14.第14课 隐马尔科夫模型hmm.mkv├15.第15课 主题模型.mkv├16.第16课 采样与变分.mkv├17.第17课 人工神经网络.mkv├18.第18课 深度学习之cnn.mkv├19.第19课 深度学习之rnn.mkv├20.第20课 深度学习实践.mkv├│├thumbs.db│├十月算法班第10讲：推荐系统.pdf│├十月算法班第11讲：ctr预估.pdf│├十月算法班第12讲：聚类和社交网络算法-10月机器学习算法班.pdf│├十月算法班第13讲：机器学习算法之图模型初步.pdf│├十月算法班第15讲：主体模型.pdf│├十月算法班第16讲：人工神经网络.pdf│├十月算法班第17讲：计算机视觉与卷积神经网络.pdf│├十月算法班第18讲：循环神经网络与自然语言处理.pdf│├十月算法班第19讲：深度学习框架与应用.pdf│├十月算法班第1讲.pdf│├十月算法班第20讲：采样与变分.pdf│├十月算法班第2讲.pdf│├十月算法班第3讲：凸优化初步.pdf│├十月算法班第4节：最大熵模型与em.pdf│├十月算法班第5讲：决策树随机森林.pdf│├十月算法班第8讲：机器学习中的特征工程—笔记版.pdf│└十月算法班第9讲：机器学习调优与融合.pdf├<源码>│├image_seg模型下载│└课程ppt与代码模型下载