2019年最新机器学习与深度学习邹博授课（13.64G）

xiaoduo

『课程目录』:
│  第10节：主题模型LD.mp4
│  第11节：卷积神经网络CNN1.mp4
│  第11节：卷积神经网络CNN2.mp4
│  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）.mp4
│  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）.mp4
│  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）.mp4
│  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）.mp4
│  第12节：图像视频的定位与识别（上）.mp4
│  第12节：图像视频的定位与识别（下）.mp4
│  第13节：循环神经网络RNN.mp4
│  第14节：1.什么是自然语言处理？？？.mp4
│  第14节：10.文本分类（82分钟）.mp4
│  第14节：11.机器翻译（25分钟）.mp4
│  第14节：12.信息抽取（13分钟）.mp4
│  第14节：13.篇章分析（3分钟）.mp4
│  第14节：14.问答系统（12分钟）.mp4
│  第14节：2.语言模型（31分钟）.mp4
│  第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟）.mp4
│  第14节：4.词法分析（68分钟）.mp4
│  第14节：5.句法分析（11分钟）.mp4
│  第14节：6.语义分析（23分钟）.mp4
│  第14节：7.语言模型复习（9分钟）.mp4
│  第14节：8.词向量（27分钟）.mp4
│  第14节：9.词向量-案例（24分钟).mp4
│  第15节：生成对抗网络GAN.mp4
│  第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习.mp4
│  第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程.mp4
│  第16节：强化学习RL_3.动态规划.mp4
│  第16节：强化学习RL_4.蒙特卡罗.mp4
│  第16节：强化学习RL_5.时间差分方法.mp4
│  第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法.mp4
│  第16节：强化学习RL_7.值函数逼近.mp4
│  第16节：强化学习RL_8.策略函数逼近.mp4
│  第1节：Python基础- Python及其数学库1.mp4
│  第1节：Python基础- Python及其数学库2.mp4
│  第2节：Python基础 - Python及其数学库3.mp4
│  第3节：Python基础 - 数据清洗和特征选择.mp4
│  第4节：多元回归和Logistic回归.mp4
│  第5节：决策树和随机森林.mp4
│  第6节：SM.mp4
│  第7节：聚类.mp4
│  第8节：EM算法.mp4
│  第9节：隐马尔科夫模型HMM.mp4
│  第十六节：强化学习RL_9.整合学习与规划.mp4
│  
└─课件
    ├─第01次课
    │      1.Python与数学基础.pdf
    │      
    ├─第01节 Python基础1 - Python及其数学库
    │      1.Python.zip
    │      1.矩阵和线性代数_Python.pdf
    │      
    ├─第02节 Python基础2 - 机器学习库
    │      2.概率论与数理统计.pdf
    │      
    ├─第03节 数据清洗和特征选择
    │      3.Data.zip
    │      3.数据清洗和特征选择.pdf
    │      
    ├─第04节 多元回归和Logistic回归
    │      4.Regression.zip
    │      4.多元回归与逻辑回归.pdf
    │      
    ├─第05节 决策树和随机森林
    │      5.RandomForest.zip
    │      5.决策树随机森林.ppt
    │      
    ├─第06节 SM
    │      6.SM.zip
    │      6.支持向量机(1).pdf
    │      6.支持向量机.pdf
    │      
    ├─第07节 聚类
    │      7.Clustering.zip
    │      7.聚类.pdf
    │      
    ├─第08节 EM算法
    │      8.EM.zip
    │      8.EM算法.ppt
    │      
    ├─第09节 HMM
    │      9.HMM.ppt
    │      9.HMM.zip
    │      
    ├─第10节：主题模型LDA
    │      10.LDA.zip
    │      10.主题模型.pdf
    │      
    ├─第11节：卷积神经网络CNN
    │      11.CNN.zip
    │      11.卷积神经网络.pdf
    │      
    ├─第11节：卷积神经网络CNN-2
    │      12卷积神经网络.pdf
    │      
    ├─第12节代码
    │      深度学习Code.zip
    │      
    ├─第12节：图像视频的定位与识别
    │  │  12.labelImg.zip
    │  │  第十二节.pdf
    │  │  
    │  └─腾讯研究员 交大博士
    │          目标检测-生辉-第三周.pdf
    │         
    ├─第13节
    │      13.PersonDetector.zip
    │      13.RNN.ppt
    │      13.RNN.zip
    │      
    ├─第14节自然语言处理
    │  └─自然语言处理
    │          SpamEamil.zip
    │          代码下载链接.txt
    │          自然语言处理_.pdf
    │         
    ├─第15节生成对抗网络GAN
    │      第十五节课件及源代码.zip
    │      
    └─第16节 强化学习
            强化学习-课件.pdf
『课程下载』:

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shentian

2019年最新机器学习与深度学习邹博授课

wurcay

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第15节生成对抗网络GAN

tom_roosevelt

2019年最新机器学习与深度学习邹博授课，感谢楼主分享

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cr13g

019年最新机器学习与深度学习邹博授课

jasolo112

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