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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- V+ E6 a- y. P, O3 I1 ?课程目录：
第1节：Python基础- Python及其数学库1.mp4
( s: F- L- Y5 ^9 K1 d% W9 Q1 K- q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
  F. b2 Z- O' j4 c, x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
. b( M6 N+ ?9 r第6节：SVM.mp4
4 ?/ ~' u( D9 K: ^第7节：聚类.mp4
' t! @) H; h, {7 V2 [; o& q$ H第8节：EM算法.mp4
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
4 v* l% E6 H. n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
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
/ {4 o9 p( J& U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
9 J) R% b- u3 @. ]4 ]2 L0 v" M7 I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
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
) w1 x0 q! ~* V6 i  P( d第14节：1.什么是自然语言处理？？？.mp4
6 @2 i5 ~! O6 x$ A' L5 F* ^第14节：10.文本分类（82分钟）.flv
( U$ u. {  w+ _) M9 E8 E, y第14节：11.机器翻译（25分钟）.flv
第14节：12.信息抽取（13分钟）.flv
9 v! g' ]2 P9 C, w第14节：13.篇章分析（3分钟）.flv
. r2 T' N! l6 M$ S8 h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
第14节：4.词法分析（68分钟）.flv
第14节：5.句法分析（11分钟）.flv
' b; V8 n$ n/ Z) C, ?; h( c第14节：6.语义分析（23分钟）.flv
& H5 W% V1 f3 C; ]第14节：7.语言模型复习（9分钟）.flv
9 J, D, H/ K" A" V! o/ ^* G第14节：8.词向量（27分钟）.flv
& j/ g& w; l. _8 v. t" c第14节：9.词向量-案例（24分钟).flv
2 @: _8 A$ j: p  {& i+ P
第15节：生成对抗网络GAN.flv
8 {# J) v5 Y" A+ X4 Z8 q2 a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
+ w: ~1 c. p2 S1 X6 e5 K' R第16节：强化学习RL_3.动态规划.flv
6 e% {. O* M* F第16节：强化学习RL_4.蒙特卡罗.flv
2 l3 k0 t+ J" s. `! C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
第16节：强化学习RL_8.策略函数逼近.flv
. l5 c% u- Z- E6 N第16节：强化学习RL_9.整合学习与规划.flv

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