July 2016年4月機(jī)器學(xué)習(xí)算法
01機(jī)器學(xué)習(xí)與相關(guān)數(shù)學(xué)初步
02.數(shù)理統(tǒng)計(jì)與參數(shù)估計(jì)
03.矩陣分析與應(yīng)用、
04.凸優(yōu)化初步
05.回歸分析與工程應(yīng)用
06.特征工程
07.工作流程與模型調(diào)優(yōu)
08.最大熵模型與EM算法
09.推薦系統(tǒng)與應(yīng)用
10.聚類算法與應(yīng)用
11.決策樹隨機(jī)森林和adaboost
12.SVM
13.貝葉斯方法
14.主題模型
15.貝葉斯推理采樣與變分
16.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
17.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與LSTM
19.Caffe&Tensor Flow&MxNet 簡(jiǎn)介
20.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和HMM
(額外補(bǔ)充)詞嵌入word embedding
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