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07-28 02:21
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上海交大 统计机器学习 41讲 张志华主讲 视频教程 教学视频
上海交大 统计机器学习 41讲 张志华主讲 视频教程 教学视频 ==========课程目录========== 01 概率基础 02 随机变量1 03 随机变量2 04 高斯分布 05 高斯分布例子 06 连续分布 07 jeffrey prior 08 scale mixture pisribarin 09 statistic interence 10 Laplace 变换 11 多元分布定义 12 概率变换 13 Jacobian 14 Wedge production 15 Wishart 分布 16 多元正态分布 17 统计量 18 矩阵元Beta分布 19 共轭先验性质 20 统计量 充分统计量 21 指数值分布 22 Entropy 23 KL distance 24 Properties 25 概率不等式1 26 概率不等式2 27 概率不等式1 28 概率不等式2 29 概率不等式3 30 John 引理 31 概率不等式 32 随机投影 33 Stochastic Convergence-概念 34 Stochastic Convergence-性质 35 Stochastic Convergence-应用 36 EM算法1 37 EM算法2 38 EM算法3 39 Bayesian Classification 40 Markov Chain Monte carlo1 41 Markov Chain Monte carlo2
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人工智能
01-25 08:13
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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 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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