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。

课程目录：
, X. t& E1 T3 n' ^第1节：Python基础- Python及其数学库1.mp4
$ x) x( U& Q" Y7 M# n6 d( H第1节：Python基础- Python及其数学库2.mp4
5 F" p/ c" c4 e! k; f( i8 W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
& }9 J; r) R( V+ B) ~第4节：多元回归和Logistic回归.mp4
3 C  L) `$ s/ G第5节：决策树和随机森林.mp4
第6节：SVM.mp4
第7节：聚类.mp4
. g5 ~1 C" W+ A' K* ~第8节：EM算法.mp4
第9节：隐马尔科夫模型HMM.mp4
% x) E, G) Q% K' e: g) l2 R第10节：主题模型LDV.mp4
4 V8 n. p9 f  i$ w% c# ^& g第11节：卷积神经网络CNN1.mp4
第11节：卷积神经网络CNN2.mp4
8 x: \  g) l9 e( v$ j) Y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
7 I1 l2 o6 K$ R0 E; U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
6 e; I% z0 e; `/ C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
) a% X' E& Q1 L  f: X) q& ?2 l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
" G2 }' K3 ?' K, t0 Y第14节：11.机器翻译（25分钟）.flv
' _2 c0 C0 i: o$ t* A+ V第14节：12.信息抽取（13分钟）.flv
, @% P4 G5 ]- 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
% K. B: _4 B( T$ Z1 _第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟）.mp4
. f% U3 Q, u" t. V1 i" E% v第14节：4.词法分析（68分钟）.flv
2 J* @- T: P' Y" z' z第14节：5.句法分析（11分钟）.flv
第14节：6.语义分析（23分钟）.flv
% V" m  z, }4 s; |  Z第14节：7.语言模型复习（9分钟）.flv
! M5 I. L) }! }/ e8 D! V第14节：8.词向量（27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
0 t* Z8 `* c* j# i第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习.flv
, T/ g! P0 t( s" Q4 o7 b  x第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程.flv
$ J* {6 z7 s1 y0 k; M4 X8 _" X% ^第16节：强化学习RL_3.动态规划.flv
" G/ S4 h( r7 m, B0 v- p" C第16节：强化学习RL_4.蒙特卡罗.flv
' Q9 O0 |) F: E$ t0 U; k! f3 J第16节：强化学习RL_5.时间差分方法.flv
& M; J' v8 {$ C$ A. D! `第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法.flv
7 \; D2 ?2 T1 p# h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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