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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\;s7I)J;X  j/Y'u6k3T6P
(03)矩阵分析与应用\
(04)凸优化初步\2\9S7^0o:K%|)V  m
(05)回归分析与工程应用\
(06)特征工程\5?1s9\$?5z(u4U%F
(07)工作流程与模型调优\
(08)最大熵模型与EM算法\
(09)推荐系统与应用\
(10)聚类算法与应用\
(11)决策树随机森林和adaboost\)d1x"`)_9~%q6D-{
(12)SVM\%k+l4r8B9u8])y&{-V
(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\5z6G9J9p;y:S
(17)卷积神经网络\-C5m-V-?2o
(18)循环神经网络与LSTM\
(19)Caffe&TensorFlow&MxNet简介\.o.U/n:~-E#C8k-N0L:R  e#A
(20)贝叶斯网络和HMM\9q"x7g0R.~*y$l
(额外补充)词嵌入wordembedding\

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