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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\\3 P4 Q# m- `# G) y" W4 v# t7 I
03 凸优化基础\\
04 广义线性回归和对偶优化\\
05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)\\! L7 E9 [, i4 C3 ?) [* {
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）\\8 n$ S0 u. s V2 U; M
08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)\\5 o2 S2 ]2 J0 F% |
09 Adaboost\\( R4 w$ _0 \\3 e" e
10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络\\2 o, A/ y; h" p5 {9 B8 z
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、SMO）\\
12 EM、混合高斯模型\\* R- V1 m3 R1 L0 n8 |
12 衣服推荐系统\\$ Z6 C/ G& q+ ?5 |7 ]+ ^
13 主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）\\' X7 {2 M/ [6 O/ S9 g! ^/ f: M$ i
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(Markov Random Field)、条件随机场CRF\\3 d- W8 k& J! q. M5 d' H+ T5 u
17 SVD、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\\1 S& {$ {8 i) j" W+ s9 Y
19 变分推断方法\\
20 知识图谱\\
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