本套课程来自七月在线：机器学习工程师（第八期），由真正工业人士授课的工业课程，本期授课更加注重实站项目，6大板块，层层递进，逐步深入解析机器学习，直通ML的本质及其应用。让你真正学到有价值的东西，提升你的专业品质，做出15大高质量项目。本套课程共有20个课时，包含课件与代码共13G，官方售价499元，文章底部附下载链接。
课程介绍：
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
[wm_red]课程文件目录：V-2229：机器学习集训营第九期 [4.6G][/wm_red]
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
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
[wm_error]第九期下载地址：[/wm_error][wm_tips]课程目录：V-1120：七月在线-机器学习工程师 第八期 [13G][/wm_tips]
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]
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