7月在线《机器学习工程师》8、9期 提升专业品质

机器学习工程师训练营(第8+9期),由真正工业人士授课的工业课程，本期授课更加注重实站项目，着重为初学者扫清前进道路上的障碍，为进阶者进一步巩固、提升，让所有学员都能在理论和实践层面入门机器学习，让你真正学到有价值的东西，提升你的专业品质，做出15大高质量项目。

目录：

机器学习工程师第9期
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
概率论.mp4
凸优化.mp4
微积分.mp4
线性代数.mp4
资料.rar

机器学习工程师第8期
地址.txt [66B]

第1课 机器学习中的微分与矩阵.mp4 [507.2M]

第2课 概率与凸优化.mp4 [308.4M]
第3课 回归问题与应用.mp4 [674.6M]
第4课 决策树、随机森林、GBDT.mp4 [521.9M]
第5课 SVM.mp4 [329.8M]
第6课 最大熵与EM算法.mp4 [329.9M]
第7课 机器学习中的特征工程处理.mp4 [923.4M]
第8课 多算法组合与模型最优化.mp4 [856.4M]
第9课 sklearn与机器学习实战.mp4 [1.1G]
第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.mp4 [1.1G]
第11课 用户画像与推荐系统.mp4 [560.5M]
第12课 聚类.mp4 [301.3M]
第13课 聚类与推荐系统实战.mp4 [1G]
第14课 贝叶斯网络.mp4 [530M]
第15课 隐马尔科夫模型HMM.mp4 [596.3M]
第16课 主题模型.mp4 [660M]
第17课 神经网络初步.mp4 [600M]
第18课 卷积神经网络与计算机视觉.mp4 [660M]
第19课 循环神经网络与自然语言处理.mp4 [512.2M]
第20课 深度学习实践.mp4 [903.3M]
课件与代码.rar [287.7M]

课程已打包