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大数据机器学习【2021秋】(学堂在线)

【9962】-大数据机器学习【2021秋】(学堂在线)

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  • 资源简介:大数据机器学习【2021秋】(学堂在线)
  • 详细描述

    大数据机器学习【2021秋】(学堂在线)


     
    {1}-第一章概述
    {2}-第二章机器学习基本概念
    {3}-第三章模型性能评估
    {4}-第四章感机机
    {5}-第五章聚类
    {6}-第六章贝叶斯分業器及图模型
    {7}-第七章夫策树和随机森林
    {8}-八章逻辑斯帝回归与最大摘模型
    {9}-第九章SVM
    {10}-第十章核方法与非线性SVM
    {11}-第十一章降维与度星学习
    {12}-第十二章提升方法
    {13}-第十三章EM算法及混合高斯模型
    {14}-第十四章计算学习理论
    {15}-第十五章隐马尔可夫模型
    {16}-第十六章条件随机场
    {17}-第十七章概率图模型的学习与推断
    {18}-第十八章神经网络和深度学习
    {19}-第十九章深度学习正则化方法
    {20}-第二十章深度学习优化方法
     
    大数据机器学习【2021秋】(学堂在线)
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