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01、机器学习的教学基础1-数学分析

02、数学基础2-数理统计与参数估计

03、数学基础3一矩阵和线性代数

04、数学基础4-凸优化

05、Python基础及其数学库的使用

06、 Python基础及其机器学习库的使用

07．回归

08、回归实践

09、决策树和随机森林

10、随机森林实践

11、提升

12，XGBaost

13.SVM

14，SVM实践

15、聚类

16、聚类实践

17，EM算法

18、EM算法实践

19、贝叶斯网络

20、朴素贝叶斯实践

21、主题模型LDA

22、LDA实践

23、隐马尔科夫模型HMM

24，HMM实践

 

机器学习算法VII_邹博
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