- 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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