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01微积分与概率论基础
02参数估计与矩阵运算基础
03凸优化基础
04广义线忄生回归和对偶优化
05牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
06熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
07聚类（k-means、层次聚类、谱聚类等）
08K近邻、决策树、随机森林(randomdecisionforests)
10朴素贝叶斯、与贝叶斯网络
11支持向量机（最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、s*O）
12EM、混合高斯模型
12衣服推荐系统
13主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）
14.15马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
16马尔可夫随机场(MarkovRandomField)、条件随机场CRF
17SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
18卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
19变分推断方法
20知识图谱

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geekAmy

啥也不说了，感谢楼主分享哇！