陆家嘴学院-机器学习与深度学习集训营(据说是复旦大学教授亲讲)

资源简介

课程重视代码实践,使用金融、气象、农业、交通、安防等工业界实际数据(数据已脱媒)进行机器学习模型的落地应用。在课件坚持推导公式的同时,更重视机器学习和深度学习的原理与实操。将实际工作中遇到的行业应用和痛点做最直观切实的展示。重视算法模型的同时,更强调实际问题中应该如何模型选择、特征选择和调参。老师在中科院做科研,同时在多家企业任职首席或顾问,有丰富的工业经验,能够保证听着尽快了解数据挖掘、机器学习、深度学习的本质和实践应用。

课程目标:

1.主要内容了解机器学习的思维方式和关键技术。
2.了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用。
3.能够根据数据分布选择适合的算法模型并书写代码。
4.初步胜任使用Python进行数据挖掘、机器人学习、深度学习等公众。

《陆家嘴学院-机器学习与深度学习集训营(据说是复旦大学教授亲讲)》

资源目录

——/计算机教程/09其他/049-陆家嘴学院-机器学习与深度学习集训营/
├──PART1  
|   ├──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
├──PART2  
|   ├──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
|   └──第十六节:强化学习RL_9.整合学习与规划.flv  38.16M
└──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12节:图像视频的定位与识别  
|   ├──第12节代码  
|   ├──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  

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