机器学习与深度学习集训营

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。

课程截图：

〖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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