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“應用機器學習”視頻教程，哥倫比亞大學2020版 資料來源: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTE1NjQxMQ==&mid=2247525154&idx=3&sn=993601833f3afaf31b80d9ec9a2a54c5&chksm=96f01176a1879860942d17617d768af9c416f4cb7233f766115aeb2c44883e7b8c2fee1631e4&scene=126&sessionid=1596509243&key=bf49e72a192178bf7ca09e606d06d4179fbc5affad404c24ab01a5695cf390c5084d486fbcf4d962f335c2a8410f89e58c4f54620bc2fbfcd8c2e8a17737278c32a0657672a3e779bc59ba2ae62b6cc7&ascene=1&uin=MjIwODk2NDgxNw==&devicetype=Windows+10+x64&version=62090529&lang=zh_TW&exportkey=AsV8RhOBYcsbhNZOs0YzSrw=&pass_ticket=WNCn7OLBe934iNlPmag9gFlFhBUXpBtmg3NKjWA3RMSMRcRzAd2zqyH2vwqaqgu1 原視頻鏈接： https://www.youtube.com/watch?v=d79mzijMAw0&list=PL_pVmAaAnxIRnSw6wiCpSvshFyCREZmlM B站地址： https://www.bilibili.com/video/BV1KC4y187ET/ 課程主頁： https://www.cs.columbia.edu/~amueller/comsw4995s20/schedule/ 課程大綱： 01簡介 02-matplotlib 03監督學習 04-預處理 05-線性模型回歸 06-線性模型分類 07-樹木-森林 08梯度提升校準 10模型評估 11重採樣不平衡數據 12種解釋功能選擇 13參數調整自動 14減少維度 15個群集和混合模型 16 nmf離群值檢測 17個文本數據 18個主題模型 19個單詞的嵌入 20個神經網絡 21卷積網 22個高級網 23時間系列 24回顧 25個推薦系統