Python机器学习与深度学习16天高级训练营-零基础入门(14G)

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Python机器学习与深度学习16天高级训练营-零基础入门(14G)

〖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〗:

课件
第10节：主题模型LDV.flv
第11节：卷积神经网络CNN1.flv
第11节：卷积神经网络CNN2.flv
第12节：图像视频的定位与识别（上）.flv
第12节：图像视频的定位与识别（下）.flv
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）.flv
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）.flv
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）.flv
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）.flv
第13节：循环神经网络RNN.mp4
第14节：1.什么是自然语言处理？？？.flv
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
第14节：2.语言模型（31分钟）.flv
第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟）.flv
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
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
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
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
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1节：Python基础- Python及其数学库1.flv
第1节：Python基础- Python及其数学库2.flv
第2节：Python基础 - Python及其数学库3.flv
第3节：Python基础 - 数据清洗和特征选择.flv
第4节：多元回归和Logistic回归.flv
第5节：决策树和随机森林.flv
第6节：SVM.flv
第7节：聚类.flv
第8节：EM算法.flv
第9节：隐马尔科夫模型HMM.flv
第十六节：强化学习RL_9.整合学习与规划.flv      

〖视频截图〗:

〖百度网盘下载地址〗:

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