陆家嘴学堂:Python机器学习与深度学习集训营(百度网盘免费下载)

课程来自陆家嘴学堂的Python机器学习与深度学习集训营。

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。

课程目录(含课件):

第1节:Python基础- Python及其数学库1
第1节:Python基础- Python及其数学库2
第2节:Python基础 – Python及其数学库3
第3节:Python基础 – 数据清洗和特征选择
第4节:多元回归和Logistic回归
第5节:决策树和随机森林
第6节:SVM
第7节:聚类
第8节:EM算法
第9节:隐马尔科夫模型HMM
第10节:主题模型LDV
第11节:卷积神经网络CNN1
第11节:卷积神经网络CNN2
第12节:图像视频的定位与识别(上)
第12节:图像视频的定位与识别(下)
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)
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)
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)
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)
第13节:循环神经网络RNN
第14节:1.什么是自然语言处理?
第14节:2.语言模型(31分钟)
第14节:3.语料库和语言知识库(11分钟)
第14节:4.词法分析(68分钟)
第14节:5.句法分析(11分钟)
第14节:6.语义分析(23分钟)
第14节:7.语言模型复习(9分钟)
第14节:8.词向量(27分钟)
第14节:9.词向量-案例(24分钟)
第14节:10.文本分类(82分钟)
第14节:11.机器翻译(25分钟)
第14节:12.信息抽取(13分钟)
第14节:13.篇章分析(3分钟)
第14节:14.问答系统(12分钟)
第15节:生成对抗网络GAN
第16节:强化学习RL_1.为何学习增强学习
第16节:强化学习RL_2.马尔科夫决策过程
第16节:强化学习RL_3.动态规划
第16节:强化学习RL_4.蒙特卡罗
第16节:强化学习RL_5.时间差分方法
第16节:强化学习RL_6.多步时间差分方法
第16节:强化学习RL_7.值函数逼近
第16节:强化学习RL_8.策略函数逼近
第16节:强化学习RL_9.整合学习与规划

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