上海交大博士+腾讯研研究员亲自授课 机器学习+深度学习高级集训营实战视频课程+课件

机器学习+深度学习高级集训营实战视频课程,为同学们做了简答的基础课程铺垫,随后即进入高级的技术讲解部分。课程内容引用了大量的实战案例进行讲解教学,让原本比较枯燥的机器学习深度学习变得更容易理解和学习。课程内容包括了元回归和Logistic回归,隐马尔科夫模型HMM,主题模型LDV,卷积神经网络,图像视频的定位与识别,循环神经网络RNN,自然语言处理大课堂,生成对抗网络GAN以及强化学习RL,课程还配套了全部的课件供同学们学习参考。

===============课程目录===============

  第1节:Python基础- Python及其数学库1.flv
  第1节:Python基础- Python及其数学库2.flv
  第2节:Python基础 – Python及其数学库3.flv
  第3节:Python基础 – 数据清洗和特征选择.flv
  第4节:多元回归和Logistic回归.flv
  第5节:决策树和随机森林.flv
  第6节:SVM.flv
  第7节:聚类.flv
  第8节:EM算法.flv
  第9节:隐马尔科夫模型HMM.flv
  第10节:主题模型LDV.flv
  第11节:卷积神经网络CNN1.flv
  第11节:卷积神经网络CNN2.flv
  第12节:图像视频的定位与识别1.flv
  第12节:图像视频的定位与识别2.flv
  第12节:图像视频的定位与识别3.flv
  第12节:图像视频的定位与识别4.flv
  第12节:图像视频的定位与识别(上).flv
  第12节:图像视频的定位与识别(下).flv
  第13节:循环神经网络RNN.mp4
  第14节:1.什么是自然语言处理???.flv
  第14节:10.文本分类(82分钟).flv
  第14节:11.机器翻译(25分钟).flv
  第14节:12.信息抽取(13分钟).flv
  第14节:13.篇章分析(3分钟).flv
  第14节:14.问答系统(12分钟).flv
  第14节:2.语言模型(31分钟).flv
  第14节:3.语料库和语言知识库(11分钟).flv
  第14节:4.词法分析(68分钟).flv
  第14节:5.句法分析(11分钟).flv
  第14节:6.语义分析(23分钟).flv
  第14节:7.语言模型复习(9分钟).flv
  第14节:8.词向量(27分钟).flv
  第14节:9.词向量-案例(24分钟).flv
  第15节:生成对抗网络GAN.flv
  第16节:强化学习RL_1.为何学习增强学习.flv
  第16节:强化学习RL_2.马尔科夫决策过程.flv
  第16节:强化学习RL_3.动态规划.flv
  第16节:强化学习RL_4.蒙特卡罗.flv
  第16节:强化学习RL_5.时间差分方法.flv
  第16节:强化学习RL_6.多步时间差分方法.flv
  第16节:强化学习RL_7.值函数逼近.flv
  第16节:强化学习RL_8.策略函数逼近.flv
  第十六节:强化学习RL_9.整合学习与规划.flv

课程课件

  第01次课.zip
  第01节 Python基础1 – Python及其数学库.zip
  第02节 Python基础2 – 机器学习库.zip
  第03节 数据清洗和特征选择.zip
  第04节 多元回归和Logistic回归.zip
  第05节 决策树和随机森林.zip
  第06节 SVM.zip
  第07节 聚类.zip
  第08节 EM算法.zip
  第09节 HMM.zip
  第10节:主题模型LDA.zip
  第11节:卷积神经网络CNN-2.zip
  第11节:卷积神经网络CNN.zip
  第12节代码.zip
  第12节:图像视频的定位与识别.zip
  第13节.zip
  第14节自然语言处理.zip
  第15节生成对抗网络GAN.zip
  第16节 强化学习.zip

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