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李宏毅《机器学习》

14.5万

1884

2019-07-17 13:52:21

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机器学习课程的入门课首选！！！就是李宏毅教授的这套课程啦，UP主的小伙伴们搬运并整理了这套通俗易懂的课程~ 官方课件地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html Datawhale整理的笔记地址：https://datawhalechina.github.io/leeml-notes 官方视频优兔地址：https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNL

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1.76复古传奇，攻速拉满，刀刀高爆！

1-机器学习介绍

38:57

2-为什么要学习机器学习

01:20

3-回归

01:18:35

4-回归-演示

06:53

5-误差从哪来？

43:14

6-梯度下降

01:01:52

7-梯度下降（用AOE演示）

02:36

8-梯度下降（用Minecraft演示）

01:41

9-作业1-PM2.5预测

14:07

10-概率分类模型

01:09:41

11-logistic 回归

01:07:13

12-作业2-赢家还是输家

03:22

13-深度学习简介

46:30

14-反向传播

31:26

15-深度学习初试

29:51

16-Keras2.0

09:37

17-Keras演示

11:14

18-深度学习提示

01:26:03

19-Keras 演示2

15:21

20-TensorFlow中的Fizz Buzz面试

06:10

21-卷积神经网络

01:19:29

22-为什么要“深度”学习？

57:46

23-半监督学习

59:59

24-无监督学习-线性降维

01:40:20

25-无监督学习-词嵌入

40:39

26-无监督学习-领域嵌入

30:58

27-无监督学习-深度自编码器

42:04

28-无监督学习-深度生成模型I

29:34

29-无监督学习-深度生成模型II

01:03:31

30-迁移学习

01:14:28

31-支持向量机

01:05:27

32-结构化学习-介绍

19:33

33-结构化学习-线性模型

24:15

34-结构化学习-结构化支持向量机

02:11:44

35-结构化学习-序列标签

01:43:31

36-循环神经网络I

49:00

37-循环神经网络II

01:30:50

38-集成学习

01:39:59

39-深度强化学习-初步了解

01:06:22

40-机器学习的下一步

15:27

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