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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课程目录：
第1节：Python基础- Python及其数学库1.mp4
第1节：Python基础- Python及其数学库2.mp4
9 [$ d. U( _# b* o4 l0 I; T$ T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
/ ~4 p5 H$ |4 S" Y3 Q第5节：决策树和随机森林.mp4
. B% O; h& t# l& _1 U: y第6节：SVM.mp4
* E/ u( ?* Z3 c( {3 ^( r5 N6 {第7节：聚类.mp4
第8节：EM算法.mp4
. z1 l/ I* w1 k' C0 O2 Q* o第9节：隐马尔科夫模型HMM.mp4
第10节：主题模型LDV.mp4
第11节：卷积神经网络CNN1.mp4
第11节：卷积神经网络CNN2.mp4
# ^' a; |0 k- K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
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
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
  I, {4 Y$ L  b3 u0 c; z1 M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
6 e  J9 Y% ^) T$ O# c第13节：循环神经网络RNN.mp4
% v! H5 u6 H: {' m第14节：1.什么是自然语言处理？？？.mp4
: q4 S) D% A5 Z0 O3 ?! W. U第14节：10.文本分类（82分钟）.flv
第14节：11.机器翻译（25分钟）.flv
$ K$ B6 [3 D7 A% ^+ w  _( m/ W8 G第14节：12.信息抽取（13分钟）.flv
) }  ?9 H7 o1 x& y9 Q第14节：13.篇章分析（3分钟）.flv
2 f! r! n2 X" F1 [8 L3 o- S第14节：14.问答系统（12分钟）.flv
第14节：2.语言模型（31分钟）.mp4
3 A1 s/ _; j( X0 ~2 B! Z+ T第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟）.mp4
: N5 L1 z3 _1 f/ ?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
1 m2 N  j4 t1 E* r. \4 m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
# y* V  _9 N3 O( Y1 T第14节：9.词向量-案例（24分钟).flv

3 C! I) m0 z$ K3 Z$ Q& g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
; P( `0 Z: d$ u6 t2 o4 S第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程.flv
4 ~; G9 Y) V: F7 J7 E" u8 c第16节：强化学习RL_3.动态规划.flv
+ b4 {. g" ~9 L2 ~2 T1 w; F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
; {6 E! \1 B$ y% V, l! e第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法.flv
0 P+ K- R, S/ r9 E) x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
% v# ~: y9 j! i/ e7 C第16节：强化学习RL_9.整合学习与规划.flv

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