课程大纲：
课时1：机器学习应用实验手册
第1 章 ： 第一周课件资料和视频
课时2：1.机器学习与数学分析
课时3：视频-1.机器学习与数学分析
课时4：2.概率论与贝叶斯先验
课时5：视频-2.概率论与贝叶斯先验
课时6：3.数理统计与参数估计
课时7：视频-3.数理统计与参数估计
第2 章 ： 第二周课件资料和视频
课时8：4.矩阵和线性代数
课时9：视频-4.矩阵和线性代数
课时10：5.凸优化
课时11：视频-5.凸优化
课时12：6.Python基础
课时13：视频-6.Python基础
第3 章 ： 第三周课件资料和视频
课时14：7.Python库
课时15：视频-7.Python库
课时16：8.回归与特征选择
课时17：视频-8.回归与特征选择
课时18：9.Logistic回归
课时19：视频-9.Logistic回归
第4 章 ： 第四周课件资料和视频
课时20：10.回归实践
课时21：视频-10.回归实践
课时22：11.决策树和随机森林
课时23：视频-11.决策树和随机森林
课时24：12.决策树和随机森林实践,
课时25：视频-12.决策树和随机森林实践
第5 章 ： 第五周课件资料和视频
课时26：13.提升
课时27：视频-13.提升
课时28：14.XGBoost实践
课时29：视频-14.XGBoost实践
课时30：15.SVM
课时31：视频-15.SVM
第6 章 ： 第六周课件资料和视频
课时32：16.SVM实践
课时33：视频-16.SVM实践
课时34：17.聚类!
课时36：18.聚类实践
课时37：视频-18.聚类实践
第7 章 ： 第七周课件资料和视频
课时38：19.EM算法
课时39：视频-19.EM算法
课时40：20.EM算法实践
课时41：视频-20.EM算法实践
课时42：21.贝叶斯网络
课时43：视频-21.贝叶斯网络
第8 章 ： 第八周课件资料和视频
课时44：22.贝叶斯网络实践
课时45：视频-22.贝叶斯网络实践
课时46：23.主题模型
课时47：视频-23.主题模型
课时48：24.主题模型实践
课时49：视频-24.主题模型实践
第9 章 ： 第九周课件资料和视频
课时50：25.HMM
课时51：视频-25.HMM
课时52：26.HMM实践
课时1：机器学习应用实验手册
第1 章 ： 第一周课件资料和视频
课时2：1.机器学习与数学分析
课时3：视频-1.机器学习与数学分析
课时4：2.概率论与贝叶斯先验
课时5：视频-2.概率论与贝叶斯先验
课时6：3.数理统计与参数估计
课时7：视频-3.数理统计与参数估计
第2 章 ： 第二周课件资料和视频
课时8：4.矩阵和线性代数
课时9：视频-4.矩阵和线性代数
课时10：5.凸优化
课时11：视频-5.凸优化
课时12：6.Python基础
课时13：视频-6.Python基础
第3 章 ： 第三周课件资料和视频
课时14：7.Python库
课时15：视频-7.Python库
课时16：8.回归与特征选择
课时17：视频-8.回归与特征选择
课时18：9.Logistic回归
课时19：视频-9.Logistic回归
第4 章 ： 第四周课件资料和视频
课时20：10.回归实践
课时21：视频-10.回归实践
课时22：11.决策树和随机森林
课时23：视频-11.决策树和随机森林
课时24：12.决策树和随机森林实践,
课时25：视频-12.决策树和随机森林实践
第5 章 ： 第五周课件资料和视频
课时26：13.提升
课时27：视频-13.提升
课时28：14.XGBoost实践
课时29：视频-14.XGBoost实践
课时30：15.SVM
课时31：视频-15.SVM
第6 章 ： 第六周课件资料和视频
课时32：16.SVM实践
课时33：视频-16.SVM实践
课时34：17.聚类!
课时36：18.聚类实践
课时37：视频-18.聚类实践
第7 章 ： 第七周课件资料和视频
课时38：19.EM算法
课时39：视频-19.EM算法
课时40：20.EM算法实践
课时41：视频-20.EM算法实践
课时42：21.贝叶斯网络
课时43：视频-21.贝叶斯网络
第8 章 ： 第八周课件资料和视频
课时44：22.贝叶斯网络实践
课时45：视频-22.贝叶斯网络实践
课时46：23.主题模型
课时47：视频-23.主题模型
课时48：24.主题模型实践
课时49：视频-24.主题模型实践
第9 章 ： 第九周课件资料和视频
课时50：25.HMM
课时51：视频-25.HMM
课时52：26.HMM实践
课时53：视频-26.HMM实践