2019年最新机器学习与深度学习

『课程目录』:
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22 Z1 f0 q9 O4 s0 F, ^* m
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2 ]6 i; y/ g9 N' w' w* k
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' l5 `0 J7 I5 f. C' K+ p- A/ l; H
第7节:聚类  L9 H+ v0 E+ }) [  [' ?# l
第8节:EM算法
第9节:隐马尔科夫模型HMM5 ^7 [2 J+ k) M
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  o# H. V( {2 ]4 i3 h' [
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)) c; W( [3 [2 L
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): g7 d  N7 U/ D! o1 B5 `" D% {
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)) @5 U1 Y5 }4 r8 v0 t9 Y
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)2 T5 C% ]7 m' Q8 e) ?
第12节:图像视频的定位与识别(上)  E! T6 f+ `7 D, S2 V9 v
第12节:图像视频的定位与识别(下)
第13节:循环神经网络RNN_& [; ^. @' h7 c
第14节:1.什么是自然语言处理???
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): d7 i/ e+ o% y5 i! I' l
第14节:13.篇章分析(3分钟)" ~5 g8 ~; u/ e5 U, a
第14节:14.问答系统(12分钟)& M- f! E$ D" u
第14节:2.语言模型(31分钟)0 p, B+ @4 i- z  a( r* i
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)6 F: _/ p' S: w0 E
第14节:5.句法分析(11分钟)+ w! R, i' u# J9 T& P1 U% s( v+ n+ [
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): ~) V& L0 G' d, v  N
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3 r# r/ F* u* Z# N
第16节:强化学习RL_3.动态规划0 G9 r% U' I3 a0 D0 \7 f8 u
第16节:强化学习RL_4.蒙特卡罗4 R" w5 Q1 U. ^& z1 L7 Q
第16节:强化学习RL_5.时间差分方法. @1 H3 t( x6 P" ^% |& E" {5 b
第16节:强化学习RL_6.多步时间差分方法  f  f( k5 n* p7 @
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4 A% _  @" H' W, H+ ?& l
第16节:强化学习RL_9.整合学习与规划

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