Python机器学习与深度学习16天高级训练营-零基础入门视频资源下载

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课程强调动手操作;内容以代码落地为主,以理论讲解为根,以公式推导为辅。共16天16个模块32个学时,每学时各1~1.5小时,136个知识点,82个代码和案例实践,讲解机器学习深度学习的模型理论和代码实践,梳理机器学习、深度学习、计算机视觉的技术框架,从根本上解决如何使用模型、优化模型的问题;每次课中,首先阐述算法理论和少量公式推导,然后使用真实数据做数据挖掘、机器学习、深度学习的数据分析、特征选择、调参和结果比较。

        课程目录:

    第1节:Python基础- Python及其数学库2.flv

    第1节:Python基础- Python及其数学库1.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(上海交大博士 腾讯研究员).flv

    第12节:图像视频的定位与识别2(上海交大博士 腾讯研究员).flv

    第12节:图像视频的定位与识别3(上海交大博士 腾讯研究员).flv

    第12节:图像视频的定位与识别4(上海交大博士 腾讯研究员).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:8.词向量(27分钟).flv

    第14节:13.篇章分析(3分钟).flv

    第14节:1.什么是自然语言处理

    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: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: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16节:强化学习RL_9.整合学习与规划.flv

    

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