itjc8 发表于 2017-7-16 08:09:20

三月机器学习-七月

2015年3月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广义线性回归和对偶优化
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IIS
07 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)
09 Adaboost
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、SMO）
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CRF
17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
18 卷积神经网络(CNN)、深度学浅析
19 变分推断方法
20 知识图谱

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11293320 发表于 2017-7-17 23:11:22

感谢分享支持了

cqk 发表于 2017-8-21 12:05:03

发生法阿发1

abcd 发表于 2017-9-27 08:25:06

谢谢啦！！！！！

luckily525 发表于 2017-9-29 13:03:32

666

小矩阵 发表于 2017-10-4 22:50:20

学习

songalf 发表于 2017-10-14 11:15:21

z28nz28nz28nz28nz28nz28nz28nz28nz28nz28nz28nz28n

yellowbig 发表于 2017-11-4 20:35:36

dsdadsa

thex 发表于 2017-11-20 01:36:13

看看这个。。

lk1994478 发表于 2017-11-21 13:28:14

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