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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-4-16 04:16:15 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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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\3P4Q#m-`#G)y"W4v#t7I
    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)\!L7E9[,i4C3?)[*{
    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)\8n$S0u.s  V2U;M
    08K近邻、决策树、随机森林(randomdecisionforests)\5o2S2]2J0F%|
    09Adaboost\(R4w$_0\3e"e
    10朴素贝叶斯、与贝叶斯网络\2o,A/y;h"p5{9B8z
    11支持向量机(最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、s*O)\
    12EM、混合高斯模型\*R-V1m3R1L0n8|
    12衣服推荐系统\$Z6C/G&q+?5|7]+^
    13主题模型(概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA)\'X7{2M/[6O/S9g!^/f:M$i
    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(MarkovRandomField)、条件随机场CRF\3d-W8k&J!q.M5d'H+T5u
    17SVD、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)、深度学习浅析\1S&{${8i)j"W+s9Y
    19变分推断方法\
    20知识图谱\


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