【课程简介】
本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。
本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程
全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312
【全部课程列表】
第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx
第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx
第3章 k-近邻算法 共69页.pptx
第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx
第5章 决策树 共98页.pptx
第6章 Logistic回归 共75页.pptx
第7章 SVM及核函数 共159页.pptx
第8章 adaboost 共75页.pptx
第9章 EM算法 共48页.pptx
第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx
第11章 条件随机场 共63页.pptx
第13章 无监督学习概论 共27页.pptx
第14章 聚类方法 共52页.pptx
第15章 奇异值分解 共66页.pptx
第16章 主成分分析 共67页.pptx
第17章 潜在语义
2022-05-04 12:05:41
3.67MB
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第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx
第3章 k-近邻算法 共69页.pptx
第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx
第5章 决策树 共98页.pptx
第6章 Logistic回归 共75页.pptx
第7章 SVM及核函数 共159页.pptx
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第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx
第11章 条件随机场 共63页.pptx
第13章 无监督学习概论 共27页.pptx
第14章 聚类方法 共52页.pptx
第15章 奇异值分解 共66页.pptx
第16章 主成分分析 共67页.pptx
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4.38MB
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第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx
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第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx
第5章 决策树 共98页.pptx
第6章 Logistic回归 共75页.pptx
第7章 SVM及核函数 共159页.pptx
第8章 adaboost 共75页.pptx
第9章 EM算法 共48页.pptx
第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx
第11章 条件随机场 共63页.pptx
第13章 无监督学习概论 共27页.pptx
第14章 聚类方法 共52页.pptx
第15章 奇异值分解 共66页.pptx
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第17章 潜在语义
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2.49MB
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第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx
第5章 决策树 共98页.pptx
第6章 Logistic回归 共75页.pptx
第7章 SVM及核函数 共159页.pptx
第8章 adaboost 共75页.pptx
第9章 EM算法 共48页.pptx
第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx
第11章 条件随机场 共63页.pptx
第13章 无监督学习概论 共27页.pptx
第14章 聚类方法 共52页.pptx
第15章 奇异值分解 共66页.pptx
第16章 主成分分析 共67页.pptx
第17章 潜在语义
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6.22MB
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第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx
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第14章 聚类方法 共52页.pptx
第15章 奇异值分解 共66页.pptx
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6.7MB
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第5章 决策树 共98页.pptx
第6章 Logistic回归 共75页.pptx
第7章 SVM及核函数 共159页.pptx
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第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx
第11章 条件随机场 共63页.pptx
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第17章 潜在语义
2022-05-04 12:05:36
913KB
【大纲】
·大规模推荐系统
·线性排序模型：从LR到FFM模型
·FFM模型改进版：双线性FFM(Bilinear-FFM)模型
·深度排序模型：从Wide&Deep到xDeepFM模型
·DeepFFM模型
2022-05-04 12:05:35
29.02MB
【大纲】
·苏宁易购搜索介绍
·搜索排序&影响排序内容
·如何利用机器学习解决搜索问题
·总结与思考
2022-05-04 12:05:35
29.53MB
人工智能-机器学习-达芬奇机器人手术系统与腹腔镜辅助低位直肠癌根治术的手术效果比
2022-05-04 12:05:30
1.23MB
人工智能-机器学习-打的软件对出租车司机行为决策省略究技术效率与配置效率的双重视
2022-05-04 12:05:28
16.71MB