0 t' a5 P3 I4 e( T2 N/ ~; k
(01)機器學習與相關數學初步\\
(02)數理統計與參數估計\\# M3 f- X! I8 `( x: x
(03)矩陣分析與應用\\ M' |7 [1 e6 J7 V, C
(04)凸優化初步\\
(05)回歸分析與工程應用\\3 L# G0 O, H$ L, O7 E+ e
(06)特征工程\\. @+ s4 x2 B0 a% K
(07)工作流程與模型調優\\7 u6 z9 W) K; e/ m0 Z
(08)最大熵模型與EM算法\\" r2 W! x$ J3 I7 q3 R$ Z7 V
(09)推薦系統與應用\\$ I6 h+ K0 I" `6 G( G; F2 h
(10)聚類算法與應用\\( M! g- p0 c8 |" V, I
(11)決策樹隨機森林和adaboost\\3 M* |# a2 j# Y) O8 N. ]
(12)SVM\\
(13)貝葉斯方法\\
(14)主題模型\\
(15)貝葉斯推理采樣與變分\\
(16)人工神經網絡\\1 y3 T, d& L q) s+ [( N( l# |
(17)卷積神經網絡\\
(18)循環神經網絡與LSTM\\
(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 簡介\\
(20)貝葉斯網絡和HMM\\
(額外補充)詞嵌入word embedding\\
