大纲

第1章: 课程介绍
第2章: 凸优化基础
第3章: Paper 从词嵌入到文档距离
第4章: SVM
第5章: Review两节
第6章: 简单机器学习算法与正则
第7章: Review 两节
第8章: Review两节
第9章: Paper
第10章: LDA.EnsembleMethod
第11章: 集成模型
第12章: paper XGBoost
第13章: Review两节
第14章: Paper LightGBM
第15章: k-MEANS.EM.DBSCAN v2
第16章: Review两节
第17章: Paper Analysis and Applications
第18章: 直播课程
第19章: Review
第20章: CRF详解
第21章: Review
第22章: Paper
第23章: 人工神经网络原理
第24章: Review两节
第25章: Paper-Inception-ResNet卷积神经网络
第26章: 卷积神经网络.part1
第27章: Review
第28章: Paper-EffNet
第29章: Review
第30章: 卷积神经网络part 2
第31章: RNN
第32章: Review人脸关键点检测项目讲解
第33章: Paper LONG SHORT-TERM MEMORY
第34章: Attention.Transformer.Bert
第35章: Review
第36章: Review 机器翻译项目讲解
第37章: Paper-Facebook 基于决策树和逻辑回归的广告推荐
第38章: 推荐系统
第39章: Review Amazon Item-to-Item的协同过滤算法
第40章: Paper-Google Yotube 基于深度学习的视频推荐
第41章: Multi-Armed Bandit for Recommendation, Neural Collaborative Filtering
第42章: Paper-基于NMF非负矩阵分解学习非完整评价
第43章: Paper-基于FFM分解机的点击率预测
第44章: Paper-Neural Collaborative Filtering
第45章: GAN综述 CycleGAN详解
第46章: Review Multi-Armed Bandit Epsilon Greedy 代码实现
第47章: Review Multi-Armed Bandit Thompson Sampling 代码实现
第48章: Paper-A Contextual-Bandit Approach to Personalized News Article Recommendation
第49章: Paper-Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative
第50章: Review CycleGan的实现
第51章: Review 条件GAN网络Pix2Pix代码解读
第52章: 强化学习
第53章: 项目-强化学习玩乒乓游戏（作业布置）
第54章: 推荐系统与在线学习
第55章: 增强学习与其他前沿主题

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