上海交大博士+腾讯研研究员亲自授课 机器学习+深度学习高级集训营实战视频课程+课件

上海交大博士+腾讯研研究员亲自授课 机器学习

+深度学习高级集训营实战视频课程+课件

资源简介

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。

===============课程目录===============

  第1节：Python基础- Python及其数学库1.flv
  第1节：Python基础- Python及其数学库2.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.flv
  第12节：图像视频的定位与识别2.flv
  第12节：图像视频的定位与识别3.flv
  第12节：图像视频的定位与识别4.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：1.什么是自然语言处理？？？.flv
  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：13.篇章分析（3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：8.词向量（27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
  第十六节：强化学习RL_9.整合学习与规划.flv

课程课件

  第01次课.zip
  第01节 Python基础1 - Python及其数学库.zip
  第02节 Python基础2 - 机器学习库.zip
  第03节 数据清洗和特征选择.zip
  第04节 多元回归和Logistic回归.zip
  第05节 决策树和随机森林.zip
  第06节 SVM.zip
  第07节 聚类.zip
  第08节 EM算法.zip
  第09节 HMM.zip
  第10节：主题模型LDA.zip
  第11节：卷积神经网络CNN-2.zip
  第11节：卷积神经网络CNN.zip
  第12节代码.zip
  第12节：图像视频的定位与识别.zip
  第13节.zip
  第14节自然语言处理.zip
  第15节生成对抗网络GAN.zip
  第16节 强化学习.zip

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