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：
" q& c# b9 K- c' x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：
; U- j# [$ U. j9 V9 ^# a% H0 f第1节：Python基础- Python及其数学库1.mp4
" S) k! j8 c/ v7 D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
第3节：Python基础 - 数据清洗和特征选择.mp4
% \4 _5 X4 A3 W- s; d4 @第4节：多元回归和Logistic回归.mp4
& ?/ }- c. `) w" `) M6 ]( j第5节：决策树和随机森林.mp4
" T( T: g, k4 h; m5 J第6节：SVM.mp4
5 Y& z5 j1 P# I' }6 o1 f$ Q第7节：聚类.mp4
7 ^6 o& Y$ y- F# M4 A# ]4 `' f% n第8节：EM算法.mp4
3 N2 j/ w, ^5 n$ ~. e' M) Y2 x" L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
第12节：图像视频的定位与识别（上）.mp4
- k/ r+ {0 M2 \第12节：图像视频的定位与识别（下）.mp4
) Y, M# l6 @, B. P  M7 u8 M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
1 p, |8 P# b' }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
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
+ Z' G) a3 l+ E$ Y7 x第13节：循环神经网络RNN.mp4
$ A: R7 |- ]% X( @* z) Q第14节：1.什么是自然语言处理？？？.mp4
( ^& ^- O; v: Y# X; A5 X0 c8 f% 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
第14节：12.信息抽取（13分钟）.flv
第14节：13.篇章分析（3分钟）.flv
第14节：14.问答系统（12分钟）.flv
0 N; V, k8 h. l* t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
" h1 a5 m9 X$ j3 D2 @/ e7 c% i第14节：4.词法分析（68分钟）.flv
' c( q6 O  g+ P, N, D第14节：5.句法分析（11分钟）.flv
) K" U/ Q; F0 w第14节：6.语义分析（23分钟）.flv
( D) ~  \8 N' b; @3 z- R9 ^' }第14节：7.语言模型复习（9分钟）.flv
8 e9 `9 [0 S3 H" H& {% k4 d# `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
& I0 C/ ]3 {5 ?  A第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习.flv
8 l+ ^' U* ~+ P& F' @, j" e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
第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法.flv
6 R# v0 ^5 k+ O+ q& {1 c& Z. m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
+ J6 G7 }" ?; z! |6 X: ^第16节：强化学习RL_9.整合学习与规划.flv

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