2018年某学院最新人工智能机器学习升级版视频教程(完整)

这是一份涵盖从数学基础到实际应用的全面机器学习教程,包括数学分析、概率论、线性代数、优化理论等基础知识,以及Python编程、回归、决策树、随机森林、SVM、聚类、EM算法、贝叶斯网络、主题模型和HMM等机器学习方法的详细讲解,并配有实践案例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

==========课程目录==============
└─视频
        01 数学分析与概率论.mp4
        02 数理统计与参数估计.avi
        03 矩阵和线性代数.avi
        04 凸优化.avi
        05 Python库.avi
        06 Python库II.mp4
        07 回归.mp4
        08 回归实践.mp4
        09 决策树和随机森林.avi
        10 决策树和随机森林实践.mp4
        11 提升.mp4
        12 XGBoost实践.mp4
        13 SVM.mp4
        14 SVM实践.mp4
        15 聚类1.mp4
        15 聚类2.mp4
        16 聚类实践1.mp4
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