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
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]
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[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]
