1 数学基础
- 1.1 矩阵初步
- 1.2 极大似然估计
- 1.3 贝叶斯估计
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- 1.3.1 矩阵求导
2 机器学习算法
- 2.1 数据预处理
- 2.2 数模型：决策树
- 2.3 svm
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- 2.3.1 朴素贝叶斯
3 深度学习算法
- 3.1 GAN
- 3.2 NN与DNN原理
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- 3.2.1 CNN原理机经典模型
4 迁移学习
- 4.1 马尔科夫决策过程
- 4.2 蒙特卡罗方法
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- 4.2.1 DQN 方法机器变种
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- 4.2.2 TRPO 方法
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- 4.2.3 时间差分方法