Python机器学习与深度学习16天高级训练营-零基础入门视频资源下载

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：

    第1节：Python基础- Python及其数学库2.flv

    第1节：Python基础- Python及其数学库1.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13节：循环神经网络RNN.mp4

    第14节：8.词向量（27分钟）.flv

    第14节：13.篇章分析（3分钟）.flv

    第14节：1.什么是自然语言处理

    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：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：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16节：强化学习RL_9.整合学习与规划.flv

    

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