机器学习专家系列精品课程零基础到精通
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机器学习专家系列精品课程零基础到精通(全套)
该系列课程整理分为以下几个部分:（留坑待填！）
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Part01 机器学习理论篇
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Chapter01 大数据算法基础教程(10课)
- a 大数据算法概述
- b 亚线性算法
- c 亚线性算法例析
- d 外存算法概述
- e 外存查找结构
- f 外存图数据算法
- g 基于MapReduce的并行算法设计
- h 超越MapReduce的并行大数据处理
- i 众包算法
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Chapter02 机器学习算法视频教程(重点)(10课)
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a 管窥算法
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b 字符串
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c 数组
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d 树
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e 链表
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f 查找排序
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g 图论
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h 贪心法和动态规划
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i 概率分治和机器学习
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Chapter03 机器学习之深度算法(30课)
- 1-1 课程介绍 机器学习介绍
- 1-2 深度学习介绍
- 2 基本概念
- 3-1 决策树算法
- 3-2 决策树应用
- 4-1 最邻近规则分类KNN算法
- 4-2 最邻近规则KNN分类应用
- 5-1 支持向量机SVM
- 6-2 神经网络算法应用上
- 6-3 神经网络算法应用下
- 7-1 简单线性回归上
- 7-2 简单线性回归下
- 7-3 多元线性回归上
- 7-4 多元线性回归下
- 7-5 非线性回归Logistic Regression
- 7-6 非线性回归应用
- 7-7 回归中的相关度和决定系数
- 7-8 回归总的相关性和R平方值应用
- 8-1 Kmeans算法
- 8-2 Kmeans应用
- 8-3 Hierarchical clustering 层次聚类
- 8-4 Hierarchical clustering 层次聚类应用
- 9 神经网络CNN算法
- 10 支持向量机(SVM)算法(下)应用
- 11 支持向量机(SVM)算法下
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Chapter04 算法公开课(20课)
- 01 十分钟搞定LCS
- 02 十分钟详解KMP
- 03 十分钟例解KMP
- 04 半小时精讲动态规划
- 05 贪心算法
- 06 BFS初步
- 07 初探DFS
- 08 Kruskal算法
- 09 Prim算法
- 10 最短路Dijkstra算法
- 11 稳定婚姻匹配问题
- 12 本福特定律
- 13 Jump
- 14 八皇后问题
- 15 数独问题
- 16 马踏棋盘问题
- 17 并查集的应用
- 18 围棋中的正方形
- 19 时间复杂度
- 20 背包问题
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Chapter05 机器学习中的数学(4课)
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a 微积分、梯度和Jensen不等式
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b Taylor展开式和拟牛顿
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c 概率论基础
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d 概率计算与拒绝采样
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Chapter06 机器学习视频教程(42课)
- 01 基本概念
- 02 随机向量
- 03 随机向量性质
- 04 多元高斯分布
- 05 分布性质
- 06 条件期望
- 07 多项式分布
- 08 多元高斯分布
- 09 渐进性质
- 10 核定义
- 11 正定核性质
- 12 正定核应用
- 13 核主元分析
- 14 主元分析
- 15 主坐标分析
- 16 期望最大算法
- 17 概率PCA
- 18 最大似然估计方法
- 19 EM算法收敛性
- 20 EDS方法
- 21 MDS中加点方法
- 22 矩阵次导数
- 23 T矩阵范数
- 24 次导数
- 25 spectral clustering
- 26 K-means algorithm
- 27 Matrix Completion
- 28 Fisher判别分析
- 29 谱聚类1
- 30 谱聚类2
- 31 Computational Methods1
- 32 Computational Methods2
- 33 Fisher Discriminant Analysis
- 34 Kernel FDA
- 35 Linear classification1
- 36 Linear classification2
- 37 Naive Bayes方法
- 38 Support Vector Machines1
- 39 Support Vector Machines2
- 40 SUM
- 41 Boosting1
- 42 Boosting2
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Part02 机器学习编程篇
- 01 Linux Shell编程从初学到精通(17课)
- 02 Linux集群应用实战视频(43课)
- 03 Scala语言入门(5课)
- 04 Spark 1(2).X 大数据平台V2视频教程(10课)
- 05 Spark机器学习入门到精通(8课)
- 06 零基础入门学习Python(42课)
- 07 Python网络程序开发(12课)
- 08 mahout机器学习平台(7课)
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Part03 机器学习应用篇
- 01 实战coding直播(python)(6课)
- 02 大数据之机器学习视频教程(重点)(11课)
- 03 机器学习课程(重点)(19课)
- 04 机器学习基石视频课程(66课)
- 05 台湾机器学习技法(16课)
- 06 机器学习公开课(11课)
- 07 机器学习课程视频(19课)
- 08 机器学习线下培训视频(8课)
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Part04 机器学习面试篇
- 01 面试&算法讲座视频(3课)
- 02 面试求职公开课(重点)(14课)
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Part05 机器学习复习资料
- 01 斯坦福机器学习公开课(英语)(19课)
- 02 CMU-Machine Learning-Tom Mitchell(英语)(24课)
- 03 Toronto - Machine Learning - Hinton(英语)(70课)
- 04 2014年斯坦福机器学习算法
- 05 斯坦福机器学习算法(英文)19课
- 06 斯坦福公开课NG:机器学习(19课)
- 07 深度学习视频教程(英语)(16课)
以上是关于机器学习专家系列精品课程零基础到精通的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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