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    Python机器学习算法和实践-

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    • K-Means算法

      • 课程概述
      • 理论+公式+实例
      • Python实战
      • 关键参数优化及其Python实现

    • Knn算法

      • 什么是Knn
      • 距离和相似性
      • Python实战一
      • Python实战二

    • 贝叶斯算法

      • 条件概率和概率论
      • 贝叶斯推断
      • Python实战
      • 高斯理论及贝叶斯优化

    • 决策树算法

      • 熵、信息增益和对数函数
      • 信息增益实例解读
      • Python实现

    • 线性回归算法

      • 损失函数分析
      • 方向导数和梯度理论
      • Python实战及局部加权优化

    • 逻辑回归算法

      • 线性回归到逻辑回归的分析
      • 数学分析与凸优化
      • 极大似然函数分析
      • Python实战及优化

    • 支持向量机（SVM）

      • 什么是SVM
      • SVM几何间距推导
      • 凸规划和KKT条件
      • SMO算法推导和总结
      • Python实战
      • SVM优化及Python实现
      • 非线性SVM、核函数及Python实现

    • AdaBoost算法

      • 单层决策树算法与弱分类器
      • 弱分类器集成实例解读
      • Python实现

    • PCA降维算法

      • 维度关系及变换基
      • 协方差和特征向量
      • Python实现和降维选择

    • 感知器算法

      • 神经元与感知器模型
      • Python实现

    • BP神经网络算法

      • 误差反向传播（一）
      • 误差反向传播（二）
      • 神经网络建模及总结
      • Python实战

    • 卷积神经网络

      • 卷积操作与特征选取
      • 单层卷积神经网络
      • 完整卷积神经网络
      • 神经网络建模推导及其总结
      • 卷积神经网络和Python实战
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