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视频+资料+代码 第一课：机器学习与数学分析 第二课：概率论与贝叶斯先验 第三课：矩阵和线性代数 第四课：Python基础 第五课：Python基础2 - 机器学习库 第六课：Python基础3 - 数据清洗和特征选择 第七课：回归 第八课：Logistic回归 第九课：回归实践 第十课：决策树和随机森林 第十一课：决策树和随机森林实践 第十二课：提升 第十三课：提升实践 第十四课：SVM 第十五课：SVM实践 第十六课：聚类（上） 第十七课：聚类（下） 第十八课：聚类实践 第十九课：EM算法 第二十课：EM算法实践 第二十一课：主题模型LDA 第二十二课：LDA实践 第二十三课：隐马尔科夫模型HMM 第二十四课：HMM实践
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