课程概述
机器学习是目前迅速蹿红的焦点学科之一. 其实机器学习并没有你想象中的那么难, 学会使用它也不是很难的事情. 如果你有了这些基本知识, 那机器学习的基本知识也能轻松掌握. 简介视频还在陆续更新中. 我们会提到更多有关于机器学习的方法和怎么样有效地运用机器学习的方法. (更新时间, 每周一节)其他所有注重实践的课程请访问我的主页: http://study.163.com/u/2635988091
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wangadou2012
- 课程目录
- 课程介绍
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课时1:什么是机器学习? Machine Learning
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课时2:什么是神经网络? Neural Networks
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课时3:什么是卷积神经网络 CNN? Convolutional Neural Networks
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课时4:什么是循环神经网络 RNN? Recurrent Neural Networks
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课时5:什么是 LSTM RNN? LSTM cell
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课时6:什么是自编码? Autoencoder
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课时7:什么是 GAN 生成对抗网络?
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课时8:怎样检验神经网络? Evaluate Model
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课时9:为什么要特征标准化? Feature Normalization
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课时10:怎样区分好用的特征? Good Features
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课时11:为什么需要激励函数? Activation functions
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课时12:什么是过拟合? Overfitting
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课时13:加速神经网络训练! Speed up training process
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课时14:处理不均衡数据! Imbalanced data
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课时15:为什么要批标准化 Batch Normalization
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课时16:L1/L2 正规化 Regularization
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课时17:什么是强化学习 (Reinforcement Learning)
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课时18:强化学习方法汇总
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课时19:什么是 Q Learning
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课时20:什么是 Sarsa
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课时21:什么是 Sarsa(lambda)
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课时22:什么是 DQN
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课时23:什么是 Policy Gradients
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课时24:什么是 Actor Critic
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课时25:什么是 DDPG
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课时26:什么是 A3C
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