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admin 发表于 2021-7-6 12:37:37
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机器学习+深度学习高级集训营实战视频课程，为同学们做了简答的基础课程铺垫，随后即进入高级的技术讲解部分。课程内容引用了大量的实战案例进行讲解教学，让原本比较枯燥的机器学习和深度学习变得更容易理解和学习。课程内容包括了元回归和Logistic回归，隐马尔科夫模型HMM，主题模型LDV，卷积神经网络，图像视频的定位与识别，循环神经网络RNN，自然语言处理大课堂，生成对抗网络GAN以及强化学习RL，课程还配套了全部的课件供同学们学习参考。% S# d8 k7 S4 B/ w$ x1 p
' x- p5 }" q5 s6 K' x# b0 C# U5 R( e1 i% a1 g/ S* A7 N
===============课程目录===============
) }7 t S. @, F! _; e# V/ l# i0 }* i
0 H, n5 }* a+ _, ]4 N5 }1 K 第1节：Python基础- Python及其数学库1.flv
; d8 c$ [7 Z& G4 b N, O& r" a$ s) S% @" T8 T
第1节：Python基础- Python及其数学库2.flv
. K# X8 Y" Q% m6 V d2 y4 F, |
; R/ s; {2 \( e; R/ `# ^ 第2节：Python基础 – Python及其数学库3.flv
! F2 g8 F) v( x
9 Q+ l9 a9 S- ]% x9 | 第3节：Python基础 – 数据清洗和特征选择.flv; O/ Y) h0 ^) L/ n
' v8 X& m$ ], x. ~4 A
第4节：多元回归和Logistic回归.flv; m% v: _) r g. j
. e1 n+ b' ?: b& _5 V+ H# K& z. N& K 第5节：决策树和随机森林.flv/ @6 S5 \' ~) k+ ^4 I `# j. \
3 C3 _) T+ L* G- p, K* |; ` 第6节：SVM.flv
% X1 V& F8 N( `1 K3 D
; r1 H! @3 c+ d 第7节：聚类.flv
9 |2 C8 t% H. t8 m4 Z. z2 N
5 t' i) n% N( u% |: j/ Q u 第8节：EM算法.flv5 \ T9 B8 a4 _9 L1 b7 ?3 | s1 A
3 d K" w$ }- `: F 第9节：隐马尔科夫模型HMM.flv8 _6 |* z) N- a
# U8 }8 K9 L4 z, V; a2 M 第10节：主题模型LDV.flv6 `7 n6 X# l/ e
9 S; Z L# [( r. s4 n' z$ w
第11节：卷积神经网络CNN1.flv, d9 n& x$ N1 _! z6 q
- e! V9 I* W( ^$ ?9 a/ j 第11节：卷积神经网络CNN2.flv
+ B' Z6 c$ d9 g# ]; u' d/ r1 \# p2 [/ K8 u$ h# Q
第12节：图像视频的定位与识别1.flv3 e2 _. H2 u4 D) ]
- d, l/ G1 y0 q+ l4 X
第12节：图像视频的定位与识别2.flv
9 Q5 g" V: M, F2 I$ Y
5 P4 G: e; M, {; y) D 第12节：图像视频的定位与识别3.flv7 ^, S; N% E" x! r4 V3 k
( [8 Q8 T) r- f$ G3 ?! K 第12节：图像视频的定位与识别4.flv- R& b' D& ]% K% m
& o# B5 U! o v 第12节：图像视频的定位与识别（上）.flv, \5 v) M) W9 l. M$ E; C4 S
! ]1 R/ E$ _3 [/ m 第12节：图像视频的定位与识别（下）.flv
& S3 d1 `7 D+ ^% ^- v
) i6 n" ?1 i+ b$ R1 j; w 第13节：循环神经网络RNN.mp4! [9 D+ d1 y! b- n% |( y% i3 u& U$ P
$ k. V# ]- v$ Q- D2 W' h7 s 第14节：1.什么是自然语言处理？？？.flv! c6 B) z0 s6 X0 P+ h
/ Q8 H+ e- ~ V; i1 b. V 第14节：10.文本分类（82分钟）.flv
# f/ ^, [; \/ y- z* U# x4 @5 C5 z& u% s1 ]
第14节：11.机器翻译（25分钟）.flv( S7 a: S2 `' E! ~/ u! f% N$ s
2 a2 Z% c: D' U; V, i, Z5 y 第14节：12.信息抽取（13分钟）.flv
2 X2 T6 K4 R0 Z. G8 q6 n, G' g9 N5 C: h. t) Q8 D* J
第14节：13.篇章分析（3分钟）.flv
+ Z9 t' z$ n: |/ y4 @# U: T8 P: Q5 W; Y; @7 z0 |
第14节：14.问答系统（12分钟）.flv
& P) x) A3 K0 X& w' E1 F* g
8 c4 \: K- q1 h5 O* o+ [ 第14节：2.语言模型（31分钟）.flv
) e4 Z9 _( H( e+ E: W/ C G+ i. ^3 {) a, Y% _) j
第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟）.flv* q" w+ ?& R' {% K/ V+ V
% y9 x0 t7 }/ |) E$ o7 t+ a 第14节：4.词法分析（68分钟）.flv
" O. e" n2 u% D- V8 p5 v8 m+ P: @: a4 E; O
第14节：5.句法分析（11分钟）.flv
n) ~% |, a" K/ J7 Y3 a
# z6 S& i7 b) j9 ` 第14节：6.语义分析（23分钟）.flv. L! w, C. _: E4 G' O* H' O4 T* T
! o7 h# _2 U# i8 R$ z- N; g
第14节：7.语言模型复习（9分钟）.flv
( S: D5 x1 X0 C7 L+ S1 o: @$ V) E2 ~6 x7 X& D2 ^
第14节：8.词向量（27分钟）.flv8 e# {. Z. ]# I
) ]! d% G# l1 A2 j/ k" u0 y, h 第14节：9.词向量-案例（24分钟).flv
$ T* g' O+ N; q4 p- \) E7 P8 A, j, |: H: R0 t8 c, F4 m
第15节：生成对抗网络GAN.flv
: a$ j. h/ Y6 f* p
6 i: u" a$ B) a& }: l) C7 n3 C! n 第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习.flv' I$ u$ J; @3 `$ T
/ V- {1 t3 L( y8 B0 C
第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程.flv
. @+ @3 O& N3 T. M. a3 V/ y6 \
3 w- X( y6 J/ o, e$ U 第16节：强化学习RL_3.动态规划.flv
, ^" v9 v5 ^+ x4 C) A7 a5 u
6 S8 W9 D/ \8 ?. e& ~$ j7 Q 第16节：强化学习RL_4.蒙特卡罗.flv$ G. K5 b, o/ ^/ F: n
. v; n' b% N- z! G& A
第16节：强化学习RL_5.时间差分方法.flv. s8 ~7 V8 N1 t6 p/ J' ~2 v6 s; c
9 d5 P" z; c6 U! X$ i, e K 第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法.flv
6 b! l' b( L) Z* X8 B* a- I6 x, Z1 q4 Z H' w' L
第16节：强化学习RL_7.值函数逼近.flv
2 ]8 S" Q+ n4 ]/ u! o
' S/ w2 x6 K$ S( E) x: f p/ g; I: B 第16节：强化学习RL_8.策略函数逼近.flv" O1 w7 t2 U3 ]( `8 f( F
$ c+ i6 o8 D9 v4 w1 ` 第十六节：强化学习RL_9.整合学习与规划.flv
. K0 f/ ], ~/ Q% ]9 e& c0 k& k" h6 }& j; h1 e1 T/ W! z2 F
) R- t& x. l5 }+ W p课程课件
; w1 M8 D1 c H C$ Y8 V0 c. g' U% q8 c% f. n
0 f) ]( B2 A' }4 D+ a$ w
第01次课.zip6 b* O0 l4 f* m$ ?9 b
& N/ D2 D4 U( F6 ^. ] 第01节 Python基础1 – Python及其数学库.zip: R; ]& ?& m% u+ X, _
1 T( G5 N1 z& c; g
第02节 Python基础2 – 机器学习库.zip6 \# o; C0 A5 ~1 R
8 f# L) b$ c+ a5 u$ v/ B# P
第03节 数据清洗和特征选择.zip- Z) p3 x; r# h
6 v# |4 z5 w1 s5 E; m+ S5 t2 b 第04节 多元回归和Logistic回归.zip
/ L" C, [+ `* A6 v' E% I# F, J l2 {% X% ~
第05节 决策树和随机森林.zip
3 W( j' @' O7 a2 g) |
- ^7 P0 e: I9 T$ l3 b8 s3 A7 { 第06节 SVM.zip' Z z$ ]" U5 A6 o% {
2 [- v+ U( ^# E, ]+ R7 }% Q 第07节 聚类.zip# G! Z$ f5 v/ H6 Q/ T+ Y
7 l- h' J3 B% M 第08节 EM算法.zip1 C u& B: _" ?8 k
/ J0 J8 O+ t5 b9 R* l
第09节 HMM.zip& m8 N( W0 s. W# I0 s
7 |, X/ [7 G- n/ l9 A+ ^. F 第10节：主题模型LDA.zip
3 B# }% \ q: b" b6 V. \' ?- {. i4 t8 R8 @ {
第11节：卷积神经网络CNN-2.zip% s6 S S w% E6 X) B
5 p$ a; h' d% h: i( f/ X4 v 第11节：卷积神经网络CNN.zip- O Y0 N3 m( Q x |
- X+ [) e* P3 j( C4 H5 k* R3 I! U
第12节代码.zip: r; o9 x" s) P6 `
7 C1 Q9 [& t0 z$ i3 O @3 e 第12节：图像视频的定位与识别.zip; t3 u# e$ J$ @( Y
$ R _2 d5 |, ]/ }, A' T- P2 t 第13节.zip
0 b- k r) ]6 l0 [4 e1 v8 M7 I% l3 c& G
第14节自然语言处理.zip$ R. X+ I/ L8 u3 D- G
) k4 W8 n5 C& M+ G& Z9 [
第15节生成对抗网络GAN.zip
2 _; x; ~8 \! Z& U% _" L
/ ?7 b; Y7 R' K; Z 第16节 强化学习.zip
1 a' S: c3 u- C3 ]$ A8 m* J8 s9 ]" E( A$ v5 q5 Z1 c
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