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。
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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学习一下
学习一下,感觉对数学建模会很有用
谢谢分享
瞅瞅
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谢谢分享,认真学习
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学习
听过这个老师讲的课,讲的不错,学习一下
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感谢大佬分享
最近发现不少人开始说自己在学机器学习,我也来凑个热闹
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学习下人工智能,没基础看看
学习
机器学习
机器学习与深度学习集训营因何而发生?既然如此, 机器学习与深度学习集训营的发生,到底需要如何做到,不机器学习与深度学习集训营的发生,又会如何产生。 在这种困难的抉择下,本人思来想去,寝食难安。
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机器学习,走起走起
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学习人工智能!
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支持一下啊
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学习一下大佬的案例
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