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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.zip
│  └课程PPT与代码.zip

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