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）

2021年9月24日 158条评论 9,512次阅读

资源简介

文章目录

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