20. 第6节：SVM - 2

2023年9月23日 1205观看

Python与机器学习

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1第1节：Python基础- Python及其数学库1 - 1
36:38
2第1节：Python基础- Python及其数学库1 - 2
36:38
3第1节：Python基础- Python及其数学库1 - 3
36:39
4第1节：Python基础- Python及其数学库2 - 1
41:14
5第1节：Python基础- Python及其数学库2 - 2
41:18
6第1节：Python基础- Python及其数学库2 - 3
41:09
7第2节：Python基础 - Python及其数学库3 - 1
42:20
8第2节：Python基础 - Python及其数学库3 - 2
42:26
9第2节：Python基础 - Python及其数学库3 - 3
42:19
10第3节：Python基础 - 数据清洗和特征选择 - 1
29:26
11第3节：Python基础 - 数据清洗和特征选择 - 2
29:28
12第3节：Python基础 - 数据清洗和特征选择 - 3
29:29
13第4节：多元回归和Logistic回归 - 1
32:34
14第4节：多元回归和Logistic回归 - 2
32:37
15第4节：多元回归和Logistic回归 - 3
32:30
16第5节：决策树和随机森林 - 1
41:18
17第5节：决策树和随机森林 - 2
41:22
18第5节：决策树和随机森林 - 3
41:18
19第6节：SVM - 1
40:38
20第6节：SVM - 2
40:38
21第6节：SVM - 3
40:35
22第7节：聚类 - 1
42:25
23第7节：聚类 - 2
42:35
24第7节：聚类 - 3
42:22
25第8节：EM算法 - 1
39:44
26第8节：EM算法 - 2
39:49
27第8节：EM算法 - 3
39:41
28第9节：隐马尔科夫模型HMM - 1
40:06
29第9节：隐马尔科夫模型HMM - 2
40:13
30第9节：隐马尔科夫模型HMM - 3
40:07
31第10节：主题模型LDV - 1
40:41
32第10节：主题模型LDV - 2
40:48
33第10节：主题模型LDV - 3
40:38
34第11节：卷积神经网络CNN1 - 1
40:36
35第11节：卷积神经网络CNN1 - 2
40:41
36第11节：卷积神经网络CNN1 - 3
40:28
37第11节：卷积神经网络CNN2 - 1
37:58
38第11节：卷积神经网络CNN2 - 2
38:02
39第11节：卷积神经网络CNN2 - 3
37:52
40第12节：图像视频的定位与识别（上） - 1
13:15
41第12节：图像视频的定位与识别（上） - 2
13:17
42第12节：图像视频的定位与识别（上） - 3
13:11
43第12节：图像视频的定位与识别（下） - 1
14:07
44第12节：图像视频的定位与识别（下） - 2
14:17
45第12节：图像视频的定位与识别（下） - 3
14:06
46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） - 1
18:05
47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） - 2
18:07
48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） - 3
18:03
49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） - 1
18:25
50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） - 2
18:31
51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） - 3
18:20
52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） - 1
24:16
53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） - 2
24:23
54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） - 3
24:17
55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） - 1
18:44
56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） - 2
18:44
57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） - 3
18:45
58第13节：循环神经网络RNN - 1
33:28
59第13节：循环神经网络RNN - 2
33:37
60第13节：循环神经网络RNN - 3
33:21
61第14节：1.什么是自然语言处理？？？
05:58
62第14节：2.语言模型（31分钟） - 1
10:23
63第14节：2.语言模型（31分钟） - 2
10:27
64第14节：2.语言模型（31分钟） - 3
10:25
65第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟） - 1
05:59
66第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟） - 3
06:03
67第14节：4.词法分析（68分钟） - 1
22:55
68第14节：4.词法分析（68分钟） - 2
22:58
69第14节：4.词法分析（68分钟） - 3
22:56
70第14节：5.句法分析（11分钟） - 1
05:39
71第14节：5.句法分析（11分钟） - 3
05:39
72第14节：6.语义分析（23分钟） - 1
11:38
73第14节：6.语义分析（23分钟） - 3
11:36
74第14节：7.语言模型复习（9分钟）
09:20
75第14节：8.词向量（27分钟） - 1
13:48
76第14节：8.词向量（27分钟） - 3
13:53
77第14节：9.词向量-案例（24分钟) - 1
12:12
78第14节：9.词向量-案例（24分钟) - 3
12:12
79第14节：10.文本分类（82分钟） - 1
27:29
80第14节：10.文本分类（82分钟） - 2
27:35
81第14节：10.文本分类（82分钟） - 3
27:25
82第14节：11.机器翻译（25分钟） - 1
12:35
83第14节：11.机器翻译（25分钟） - 3
12:37
84第14节：12.信息抽取（13分钟） - 1
06:51
85第14节：12.信息抽取（13分钟） - 3
06:56
86第14节：13.篇章分析（3分钟）
03:26
87第14节：14.问答系统（12分钟） - 1
06:04
88第14节：14.问答系统（12分钟） - 3
06:06
89第15节：生成对抗网络GAN - 1
34:26
90第15节：生成对抗网络GAN - 2
34:31
91第15节：生成对抗网络GAN - 3
34:26
92第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习 - 1
11:58
93第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习 - 2
11:59
94第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习 - 3
11:56
95第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程 - 1
14:35
96第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程 - 3
14:32
97第16节：强化学习RL_3.动态规划 - 1
10:47
98第16节：强化学习RL_3.动态规划 - 3
10:48
99第16节：强化学习RL_4.蒙特卡罗 - 1
12:52
100第16节：强化学习RL_4.蒙特卡罗 - 3
12:50
101第16节：强化学习RL_5.时间差分方法 - 1
11:07
102第16节：强化学习RL_5.时间差分方法 - 3
11:11
103第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法 - 1
05:19
104第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法 - 3
05:19
105第16节：强化学习RL_7.值函数逼近 - 1
08:31
106第16节：强化学习RL_7.值函数逼近 - 3
08:31
107第16节：强化学习RL_8.策略函数逼近 - 1
09:27
108第16节：强化学习RL_8.策略函数逼近 - 3
09:31
109第十六节：强化学习RL_9.整合学习与规划 - 1
08:10
110第十六节：强化学习RL_9.整合学习与规划 - 3
08:11

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