七月在线：机器学习工程师-BAT工业实战kaggle案例

机器学习的六大阶段:数学基础、到基本模型、特征工程、工业实战、高阶知识、深度学习

所需基础：1.学过编程/微积分/线代；2.有一定的数据结构/算法基础；3.了解机器学习，对ML感兴趣、想深入。课程链接：https://www.julyedu.com/course/getDetail/65

课程目录：机器学习工程师 第八期

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]

课程文件目录：机器学习集训营 第九期

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

其他

概率论.mp4

凸优化.mp4

微积分.mp4

线性代数.mp4

资料.zip