名称：【小象学院】机器学习入门到实践
描述：该课程是小象学院推出的机器学习系统入门到实践的经典课程。内容体系完整，从数学基础(数学分析、概率论、贝叶斯、线性代数)和Python编程基础讲起，逐步深入到机器学习的核心算法与实践。涵盖了数据清洗、特征选择、回归(线性回归、Logistic回归)、决策树、随机森林、集成提升(如AdaBoost)、支持向量机(SVM)、聚类算法(如K-Means)、EM算法、主题模型(如LDA)以及隐马尔可夫模型(HMM)等关键主题。课程特点是理论与实践紧密结合，每个算法章节都配有相应的代码实践环节，旨在帮助学习者夯实理论基础，并具备使用Python解决实际机器学习问题的能力。
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└─【小象学院】机器学习入门到实践
00.机器学习的代码实践.flv
01.机器学习与数学分析.flv
02.概率论与贝叶斯先验.flv
03.矩阵和线性代数.flv
04.Python基础.flv
05.Python库.flv
06.数据清洗和特征选择.flv
07.回归.flv
08.Logistic回归.flv
09.回归实践.flv
10.决策树和随机森林.flv
11.决策树和随机森林实践.flv
12.提升.flv
13.提升实践.flv
14.SVM.flv
15.SVM实践.flv
16.聚类上(1).flv
16.聚类上.flv
17.聚类下.flv
18.聚类实践.flv
19.EM算法.flv
20.EM算法实践.flv
21.主题模型.flv
22.主题模型实践.flv
23.HMM周末线下课.flv
24.HMM实践.flv
