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。

机器学习与深度学习集训营

课程截图:

机器学习与深度学习集训营

〖课程目录〗:

  • | └──14、机器学习与深度学习集训营_陆家嘴_邹博
  • | | ├──课件
  • | | | ├──第01次课
  • | | | ├──第01节 Python基础1 – Python及其数学库
  • | | | ├──第02节 Python基础2 – 机器学习库
  • | | | ├──第03节 数据清洗和特征选择
  • | | | ├──第04节 多元回归和Logistic回归
  • | | | ├──第05节 决策树和随机森林
  • | | | ├──第06节 SVM
  • | | | ├──第07节 聚类
  • | | | ├──第08节 EM算法
  • | | | ├──第09节 HMM
  • | | | ├──第10节:主题模型LDA
  • | | | ├──第11节:卷积神经网络CNN
  • | | | ├──第11节:卷积神经网络CNN-2
  • | | | ├──第13节
  • | | | ├──第14节自然语言处理
  • | | | ├──第15节生成对抗网络GAN
  • | | | ├──第16节 强化学习
  • | | | ├──陆家嘴学堂赠送书籍
  • | | | ├──深度学习Code
  • | | | ├──腾讯研究员 交大博士
  • | | | ├──12.labelImg.zip 6.79M
  • | | | ├──第十二节.pdf 3.77M
  • | | | └──如何在电脑上收看陆家嘴学堂的课程.pdf 339.72kb
  • | | ├──第10节:主题模型LDV.flv 330.02M
  • | | ├──第11节:卷积神经网络CNN1.flv 309.48M
  • | | ├──第11节:卷积神经网络CNN2.flv 273.79M
  • | | ├──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 156.25M
  • | | ├──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 146.72M
  • | | ├──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 245.19M
  • | | ├──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 142.51M
  • | | ├──第12节:图像视频的定位与识别(上).flv 169.04M
  • | | ├──第12节:图像视频的定位与识别(下).flv 182.22M
  • | | ├──第13节:循环神经网络RNN.mp4 251.46M
  • | | ├──第14节:1.什么是自然语言处理???.flv 15.82M
  • | | ├──第14节:10.文本分类(82分钟).flv 195.98M
  • | | ├──第14节:11.机器翻译(25分钟).flv 47.07M
  • | | ├──第14节:12.信息抽取(13分钟).flv 20.84M
  • | | ├──第14节:13.篇章分析(3分钟).flv 7.37M
  • | | ├──第14节:14.问答系统(12分钟).flv 22.27M
  • | | ├──第14节:2.语言模型(31分钟).flv 62.62M
  • | | ├──第14节:3.语料库和语言知识库(11分钟).flv 27.06M
  • | | ├──第14节:4.词法分析(68分钟).flv 173.94M
  • | | ├──第14节:5.句法分析(11分钟).flv 28.73M
  • | | ├──第14节:6.语义分析(23分钟).flv 45.34M
  • | | ├──第14节:7.语言模型复习(9分钟).flv 15.34M
  • | | ├──第14节:8.词向量(27分钟).flv 49.96M
  • | | ├──第14节:9.词向量-案例(24分钟).flv 57.36M
  • | | ├──第15节:生成对抗网络GAN.flv 642.27M
  • | | ├──第16节:强化学习RL_1.为何学习增强学习.flv 97.77M
  • | | ├──第16节:强化学习RL_2.马尔科夫决策过程.flv 63.83M
  • | | ├──第16节:强化学习RL_3.动态规划.flv 50.04M
  • | | ├──第16节:强化学习RL_4.蒙特卡罗.flv 59.44M
  • | | ├──第16节:强化学习RL_5.时间差分方法.flv 47.30M
  • | | ├──第16节:强化学习RL_6.多步时间差分方法.flv 23.85M
  • | | ├──第16节:强化学习RL_7.值函数逼近.flv 46.54M
  • | | ├──第16节:强化学习RL_8.策略函数逼近.flv 44.17M
  • | | ├──第16节:强化学习RL_9.整合学习与规划.flv 38.16M
  • | | ├──第1节:Python基础- Python及其数学库1.flv 461.94M
  • | | ├──第1节:Python基础- Python及其数学库2.flv 527.63M
  • | | ├──第2节:Python基础 – Python及其数学库3.flv 670.52M
  • | | ├──第3节:Python基础 – 数据清洗和特征选择.flv 574.27M
  • | | ├──第4节:多元回归和Logistic回归.flv 515.78M
  • | | ├──第5节:决策树和随机森林.flv 385.44M
  • | | ├──第6节:SVM.flv 386.47M
  • | | ├──第7节:聚类.flv 361.44M
  • | | ├──第8节:EM算法.flv 400.96M
  • | | └──第9节:隐马尔科夫模型HMM.flv 297.62M
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