李宏毅机器学习中文课程

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  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:机器学习介绍

  • 课时2:机器学习介绍

  • 课时3:为什么要学习机器学习

  • 课时4:回归

  • 课时5:回归——案例学习

  • 课时6:回归——演示

  • 课时7:误差从哪来?

  • 课时8:误差从哪来?

  • 课时9:梯度下降

  • 课时10:梯度下降

  • 课时11:梯度下降(用 AOE 演示)

  • 课时12:梯度下降(用 Minecraft 演示)

  • 课时13:作业1:PM 2.5 预测

  • 课时14:分类:概率生成模型

  • 课时15:分类:概率生成模型

  • 课时16:分类:Logistic 回归

  • 课时17:分类:Logistic 回归

  • 课时18:深度学习简介

  • 课时19:深度学习简介

  • 课时20:反向传播

  • 课时21:反向传播

  • 课时22:深度学习初试

  • 课时23:深度学习初试

  • 课时24:Keras 2.0

  • 课时25:Keras 演示

  • 课时26:作业2:赢家抑或输家?

  • 课时27:深度学习提示

  • 课时28:训练深度神经网络的提示

  • 课时29:Keras 演示 2

  • 课时30:TensorFlow 中的 Fizz Buzz 面试

  • 课时31:卷积神经网络

  • 课时32:卷积神经网络

  • 课时33:为什么要“深度”学习?

  • 课时34:为什么要“深度”学习?

  • 课时35:作业3:图片情绪分类

  • 课时36:循环神经网络

  • 课时37:循环神经网络(上)

  • 课时38:循环神经网络(下)

  • 课时39:集成

  • 课时40:集成

  • 课时41:半监督学习

  • 课时42:半监督学习

  • 课时43:迁移学习

  • 课时44:迁移学习

  • 课时45:作业4:句子情感分类

  • 课时46:期末项目

  • 课时47:QA

  • 课时48:深度强化学习

  • 课时49:深度强化学习

  • 课时50:无监督学习:线性降维

  • 课时51:无监督学习:线性降维

  • 课时52:无监督学习:词嵌入

  • 课时53:无监督学习:词嵌入

  • 课时54:无监督学习:邻域嵌入

  • 课时55:无监督学习:邻域嵌入

  • 课时56:作业5:电影推荐

  • 课时57:门控 RNN 和序列生成

  • 课时58:门控 RNN 和序列生成

  • 课时59:Pointer Network(指针网络)

  • 课时60:Pointer Network(指针网络)

  • 课时61:无监督学习:深度自编码器

  • 课时62:无监督学习:深度自编码器

  • 课时63:无监督学习:深度生成模型

  • 课时64:无监督学习:深度生成模型(上)

  • 课时65:无监督学习:深度生成模型(下)

  • 课时66:作业6:无监督学习

课程概述

本课程特色:1)以深度学习为主轴;2)强调实作。课程根据李宏毅老师 2017 年秋季学期的《线性代数》课程设计编排,网易云课堂已获得本课程授权。本介绍页面根据老师课程内容制作。

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