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七月在线-机器学习集训营 第九期
课程内容：
第1课 回归问题与应用.mp4
第2课 决策树与树集成模型.mp4
第3课 SVM.mp4
第4课 最大熵与EM算法（上）.mp4
第4课 最大熵与EM算法（下）.mp4
第5课 机器学习中的特征工程处理.mp4
第6课 多算法组合与模型最优化.mp4
第7课 sklearn与机器学习实战.mp4
第8课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.mp4
第9课 电商推荐系统.mp4
第10课 聚类.mp4
第11课 聚类与推荐系统实战.mp4
第12课 贝叶斯网络.mp4
第13课 隐马尔科夫模型HMM.mp4
第14课 主题模型.mp4
第15课 神经网络初步.mp4
第16课 卷积神经网络与计算机视觉.mp4
第17课 循环神经网络与自然语言处理.mp4
第18课 深度学习实践.mp4
凸优化.mp4
微积分.mp4
概率论.mp4
线性代数.mp4
资料.exe
