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：
' }7 Q* }. Z' Q4 s4 Z. k5 _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
# i1 w. z$ P' ?4 h第2节：Python基础 - Python及其数学库3.mp4
- y  w  r$ g1 g9 L1 Y0 \' w第3节：Python基础 - 数据清洗和特征选择.mp4
- y0 Z+ U$ r9 Y: O4 Y% I9 x! F第4节：多元回归和Logistic回归.mp4
! Q" ?7 }; b  q& r第5节：决策树和随机森林.mp4
第6节：SVM.mp4
第7节：聚类.mp4
' B" b! @+ ?7 ~# h. Y第8节：EM算法.mp4
1 j  }/ q! V. w0 v1 m/ r' [2 m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
6 f* e& }0 _# G* m4 R/ x/ d- B) Q9 ^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
1 _* g# _" d; v1 \0 S0 m, f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
3 ~# z+ R. B4 t( w" E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
/ o9 J0 }6 O7 x/ Z  G: 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）.mp4
' H1 S. J6 T1 e! {第13节：循环神经网络RNN.mp4
第14节：1.什么是自然语言处理？？？.mp4
第14节：10.文本分类（82分钟）.flv
2 c( W' e( E% g$ I第14节：11.机器翻译（25分钟）.flv
第14节：12.信息抽取（13分钟）.flv
# T9 X. p1 `! K5 o- M* S  w2 l( |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
1 C- k2 N( ]5 I第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟）.mp4
1 o; g  x" q  C$ d第14节：4.词法分析（68分钟）.flv
第14节：5.句法分析（11分钟）.flv
( C9 x  i2 j% j第14节：6.语义分析（23分钟）.flv
  {7 G; P. x6 @第14节：7.语言模型复习（9分钟）.flv
( @1 S9 @$ r: _4 @第14节：8.词向量（27分钟）.flv
- b8 k. m* v% |( f* U% D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
: Q+ W* R+ n: \. H9 L- ^4 a! p第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程.flv
, ]1 Y- a. y4 V) n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
  P" c' V: r+ a7 R第16节：强化学习RL_8.策略函数逼近.flv
, S8 ?' _& i) w: t# O% Z4 C第16节：强化学习RL_9.整合学习与规划.flv
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