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(01)机器学习与相关数学初步\
(02)数理统计与参数估计\#M3f-X!I8`(x:x
(03)矩阵分析与应用\  M'|7[1e6J7V,C
(04)凸优化初步\
(05)回归分析与工程应用\3L#G0O,H$L,O7E+e
(06)特征工程\.@+s4x2B0a%K
(07)工作流程与模型调优\7u6z9W)K;e/m0Z
(08)最大熵模型与EM算法\"r2W!x$J3I7q3R$Z7V
(09)推荐系统与应用\$I6h+K0I"`6G(G;F2h
(10)聚类算法与应用\(M!g-p0c8|"V,I
(11)决策树随机森林和adaboost\3M*|#a2j#Y)O8N.]
(12)SVM\
(13)贝叶斯方法\
(14)主题模型\
(15)贝叶斯推理采样与变分\
(16)人工神经网络\1y3T,d&L  q)s+[(N(l#|
(17)卷积神经网络\
(18)循环神经网络与LSTM\
(19)Caffe&TensorFlow&MxNet简介\
(20)贝叶斯网络和HMM\
(额外补充)词嵌入wordembedding\

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