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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：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

课件