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34. 第11节:卷积神经网络CNN1 - 1
2023年9月23日 953观看
Python与机器学习
共110集
13.6万人观看
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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