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作者: consin
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01 微积分与概率论基础\ 02 参数估计与矩阵运算基础\ 03 凸优化基础\ 04 广义线性回归和对偶优化\ 05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)\ 06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS\ 07 聚类（k-means、层次聚类、谱聚类等）\ 08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)\ 09 Adaboost\ 10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络\ 11 支持向量机（最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO）\ 12 EM、混合高斯模型\ 12 衣服推荐系统\ 13 主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）\ 14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样\ 16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF\ 17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA\ 18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析\ 19 变分推断方法\ 20 知识图谱\ 链接：https://pan.baidu.com/s/1n2nl_RgYTrtVKKk1BA7kvA
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