2019年最新邹博机器学习与深度学习集训营

2019年邹博《陆家嘴学堂-机器学习与深度学习集训营》全套课件及代码,全网最新最全。网上能看到的都是2015、2016年版的,代码也是用的Python 2,这一套是最新的版本,代码全是Python3,包含全套课件及代码。
第1节:Python基础- Python及其数学库1
第1节:Python基础- Python及其数学库2
第2节:Python基础 – Python及其数学库3
第3节:Python基础 – 数据清洗和特征选择
第4节:多元回归和Logistic回归
第5节:决策树和随机森林
第6节:SVM
第7节:聚类
第8节:EM算法
第9节:隐马尔科夫模型HMM
第10节:主题模型LDV
第11节:卷积神经网络CNN1
第11节:卷积神经网络CNN2
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)
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)
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)
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)
第12节:图像视频的定位与识别(上)
第12节:图像视频的定位与识别(下)
第13节:循环神经网络RNN
第14节:1.什么是自然语言处理
第14节:2.语言模型(31分钟)
第14节:3.语料库和语言知识库(11分钟)
第14节:4.词法分析(68分钟)
第14节:5.句法分析(11分钟)
第14节:6.语义分析(23分钟)
第14节:7.语言模型复习(9分钟)
第14节:8.词向量(27分钟)
第14节:9.词向量-案例(24分钟)
第14节:10.文本分类(82分钟)
第14节:11.机器翻译(25分钟)
第14节:12.信息抽取(13分钟)
第14节:13.篇章分析(3分钟)
第14节:14.问答系统(12分钟)
第15节:生成对抗网络GAN
第16节:强化学习RL_1.为何学习增强学习
第16节:强化学习RL_2.马尔科夫决策过程
第16节:强化学习RL_3.动态规划
第16节:强化学习RL_4.蒙特卡罗
第16节:强化学习RL_5.时间差分方法
第16节:强化学习RL_6.多步时间差分方法
第16节:强化学习RL_7.值函数逼近
第16节:强化学习RL_8.策略函数逼近
第16节:强化学习RL_9.整合学习与规划

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