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）
内容简介
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
