【训练营】2019年 邹博授课 最新机器学习与深度学习 视频教程 附课件代码

冰点也疯狂

课程目录：
; M4 T5 }8 b- D+ u4 h' w第01节：Python基础- Python及其数学库1.flv
第01节：Python基础- Python及其数学库2.flv
3 V6 _5 M) o0 {+ \% {第02节：Python基础 - Python及其数学库3.flv
第03节：Python基础 - 数据清洗和特征选择.flv
& T/ X: R, P5 N0 u& Q, {第04节：多元回归和Logistic回归.flv
7 v1 X/ B1 U/ m' p  {第05节：决策树和随机森林.flv
第06节：SVM.flv
/ K9 b  u8 V6 C7 e9 ], {; G. P# z第07节：聚类.flv
& o+ r5 L/ ^) u" N+ y8 V: n* D第08节：EM算法.flv
第09节：隐马尔科夫模型HMM.flv
: [' D  ^, w' i$ n第10节：主题模型LDV.flv
8 P0 q) }  |0 ?  x$ [+ |第11节：卷积神经网络CNN1.flv
第11节：卷积神经网络CNN2.flv
( e. X7 N3 n1 P9 G) q& n. r第12节：图像视频的定位与识别（上）.flv
, `1 r% P, g2 b. p% g# U  V7 x第12节：图像视频的定位与识别（下）.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
2 ]9 U1 g7 ]2 E' `) S+ O  u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
: |, Z6 ^3 z' \2 N% ~第13节：循环神经网络RNN.mp4
$ Q  }5 f, q# y4 z1 y第14节：1.什么是自然语言处理？？？.flv
% z1 |4 c* [( I# t* C. ?8 ^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
; X( H8 g9 Q0 r3 w1 Y: v0 ~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
6 e% b. W' O& H7 Q/ x. q/ T8 ?( c第14节：5.句法分析（11分钟）.flv
% X! B; N" [( l% o  m! \5 P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
6 _' E% o' h, r3 w) F( k第14节：9.词向量-案例（24分钟).flv
5 w  Z( ]0 ], [5 S第15节：生成对抗网络GAN.flv
/ X- n1 J% w$ E4 a( h9 D1 n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
# D0 k- s  k, O# F' {9 G; \7 g* s第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法.flv
9 K4 z3 |' T* {  O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
+ d4 n; s" N8 t# t$ s第16节：强化学习RL_9.整合学习与规划.flv
$ W* Y2 b. D# I+ c, {

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