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===============课程目录===============

├01.第1课 概率论与数理统计.mkv
├02.第2课 矩阵和线性代数.mkv
├03.第3课 凸优化.mkv
├04.第4课 回归.mkv
├05.第5课 决策树、随机森林.mkv
├06.第6课 SVM.mkv
├07.第7课 最大熵与EM算法.mkv
├08.第8课 特征工程.mkv
├09.第9课 模型调优.mkv
├10.第10课 推荐系统.mkv
├11.第11课 从分类到CTR预估.mkv
├12.第12课 聚类.mkv
├13.第13课 贝叶斯网络.mkv
├14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mkv
├15.第15课 主题模型.mkv
├16.第16课 采样与变分.mkv
├17.第17课 人工神经网络.mkv
├18.第18课 深度学习之CNN.mkv
├19.第19课 深度学习之RNN.mkv
├20.第20课 深度学习实践.mkv
├
│  ├Thumbs.db
│  ├十月算法班第10讲：推荐系统.pdf
│  ├十月算法班第11讲：CTR预估.pdf
│  ├十月算法班第12讲：聚类和社交网络算法-10月机器学习算法班.pdf
│  ├十月算法班第13讲：机器学习算法之图模型初步.pdf
│  ├十月算法班第15讲：主体模型.pdf
│  ├十月算法班第16讲：人工神经网络.pdf
│  ├十月算法班第17讲：计算机视觉与卷积神经网络.pdf
│  ├十月算法班第18讲：循环神经网络与自然语言处理.pdf
│  ├十月算法班第19讲：深度学习框架与应用.pdf
│  ├十月算法班第1讲.pdf
│  ├十月算法班第20讲：采样与变分.pdf
│  ├十月算法班第2讲.pdf
│  ├十月算法班第3讲：凸优化初步.pdf
│  ├十月算法班第4节：最大熵模型与EM.pdf
│  ├十月算法班第5讲：决策树随机森林.pdf
│  ├十月算法班第8讲：机器学习中的特征工程---笔记版.pdf
│  └十月算法班第9讲：机器学习调优与融合.pdf
├<源码>
│  ├Image_seg.zip
│  └课程PPT与代码.zip



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    function drawReport(paper,attr,data){          var width = attr.width;     var height = attr.height;          var max = 0;   &nbs
  • HTML5 bootstrap2网页兼容（支持IE10以下） xiaoluode html5bootstrap
    <!DOCTYPE html> <html> <head lang="zh-CN"> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
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