陆家嘴学堂 Python机器学习与深度学习16天高级训练营-零基础入门

冰点也疯狂

课程介绍：
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，讲解机器学习和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。
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" s2 `+ V7 l, j) ^. P/ n课程目录：
第1节：Python基础- Python及其数学库1.mp4
- X% k5 z( ~# c! \/ d7 k第1节：Python基础- Python及其数学库2.mp4
第2节：Python基础 - Python及其数学库3.mp4
第3节：Python基础 - 数据清洗和特征选择.mp4
第4节：多元回归和Logistic回归.mp4
第5节：决策树和随机森林.mp4
第6节：SVM.mp4
第7节：聚类.mp4
2 ?. o) h! @$ _* P& F2 u第8节：EM算法.mp4
第9节：隐马尔科夫模型HMM.mp4
( `" c) o  `) ?% O! z9 q+ K第10节：主题模型LDV.mp4
第11节：卷积神经网络CNN1.mp4
, e* [+ @5 _# q3 q! q" K第11节：卷积神经网络CNN2.mp4
第12节：图像视频的定位与识别（上）.mp4
第12节：图像视频的定位与识别（下）.mp4
' }2 L  z. a- T; b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）.mp4
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）.mp4
2 Z! `+ Q2 v6 Y( Q) s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）.mp4
- h& H+ w& u+ B& L* o! b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）.mp4
第13节：循环神经网络RNN.mp4
2 ]% ^+ c! S+ N: D; ]第14节：1.什么是自然语言处理？？？.mp4
  x5 `( x; v5 o7 a6 t3 @第14节：10.文本分类（82分钟）.flv
- Y0 s/ e5 N% H* C. D3 J4 @' b第14节：11.机器翻译（25分钟）.flv
) t% P! ~6 @' b* y: |第14节：12.信息抽取（13分钟）.flv
4 O$ }* w, s% L/ C% S# D% y  i. a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）.mp4
第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟）.mp4
9 K( q% P/ I& o! @$ O  R第14节：4.词法分析（68分钟）.flv
/ A$ Z' ?( F5 J6 p4 y5 ]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
) S: D: r- q" w+ e) I! I第14节：8.词向量（27分钟）.flv
第14节：9.词向量-案例（24分钟).flv

$ E0 D! V, z3 I第15节：生成对抗网络GAN.flv
4 w5 K; z7 G. C: j- y& }第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习.flv
+ o8 J1 ?3 a2 F& I' g第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程.flv
  S8 u/ i7 C: n& R  c' y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
, T3 ]7 D  h- _: n" i8 P' d. c! R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
! I5 T1 T' z# O# s第16节：强化学习RL_8.策略函数逼近.flv
- C" G, s5 e5 M9 p5 K, q1 g5 r+ ^第16节：强化学习RL_9.整合学习与规划.flv

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