105. 第16节：强化学习RL_7.值函数逼近 - 1
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Python与机器学习
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1第1节：Python基础- Python及其数学库1 - 136:38- 2第1节：Python基础- Python及其数学库1 - 236:38
- 3第1节：Python基础- Python及其数学库1 - 336:39
4第1节：Python基础- Python及其数学库2 - 141:14- 5第1节：Python基础- Python及其数学库2 - 241:18
- 6第1节：Python基础- Python及其数学库2 - 341:09
7第2节：Python基础 - Python及其数学库3 - 142:20- 8第2节：Python基础 - Python及其数学库3 - 242:26
- 9第2节：Python基础 - Python及其数学库3 - 342:19
10第3节：Python基础 - 数据清洗和特征选择 - 129:26- 11第3节：Python基础 - 数据清洗和特征选择 - 229:28
- 12第3节：Python基础 - 数据清洗和特征选择 - 329:29
13第4节：多元回归和Logistic回归 - 132:34- 14第4节：多元回归和Logistic回归 - 232:37
- 15第4节：多元回归和Logistic回归 - 332:30
16第5节：决策树和随机森林 - 141:18- 17第5节：决策树和随机森林 - 241:22
- 18第5节：决策树和随机森林 - 341:18
19第6节：SVM - 140:38- 20第6节：SVM - 240:38
- 21第6节：SVM - 340:35
22第7节：聚类 - 142:25- 23第7节：聚类 - 242:35
- 24第7节：聚类 - 342:22
25第8节：EM算法 - 139:44- 26第8节：EM算法 - 239:49
- 27第8节：EM算法 - 339:41
28第9节：隐马尔科夫模型HMM - 140:06- 29第9节：隐马尔科夫模型HMM - 240:13
- 30第9节：隐马尔科夫模型HMM - 340:07
31第10节：主题模型LDV - 140:41- 32第10节：主题模型LDV - 240:48
- 33第10节：主题模型LDV - 340:38
34第11节：卷积神经网络CNN1 - 140:36- 35第11节：卷积神经网络CNN1 - 240:41
- 36第11节：卷积神经网络CNN1 - 340:28
37第11节：卷积神经网络CNN2 - 137:58- 38第11节：卷积神经网络CNN2 - 238:02
- 39第11节：卷积神经网络CNN2 - 337:52
40第12节：图像视频的定位与识别（上） - 113:15- 41第12节：图像视频的定位与识别（上） - 213:17
- 42第12节：图像视频的定位与识别（上） - 313:11
43第12节：图像视频的定位与识别（下） - 114:07- 44第12节：图像视频的定位与识别（下） - 214:17
- 45第12节：图像视频的定位与识别（下） - 314:06
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） - 118:05- 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） - 218:07
- 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） - 318:03
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） - 118:25- 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） - 218:31
- 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） - 318:20
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） - 124:16- 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） - 224:23
- 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） - 324:17
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） - 118:44- 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） - 218:44
- 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） - 318:45
58第13节：循环神经网络RNN - 133:28- 59第13节：循环神经网络RNN - 233:37
- 60第13节：循环神经网络RNN - 333:21
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） - 110:23- 63第14节：2.语言模型（31分钟） - 210:27
- 64第14节：2.语言模型（31分钟） - 310:25
65第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟） - 105:59- 66第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟） - 306:03
67第14节：4.词法分析（68分钟） - 122:55- 68第14节：4.词法分析（68分钟） - 222:58
- 69第14节：4.词法分析（68分钟） - 322:56
70第14节：5.句法分析（11分钟） - 105:39- 71第14节：5.句法分析（11分钟） - 305:39
72第14节：6.语义分析（23分钟） - 111:38- 73第14节：6.语义分析（23分钟） - 311:36
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） - 113:48- 76第14节：8.词向量（27分钟） - 313:53
77第14节：9.词向量-案例（24分钟) - 112:12- 78第14节：9.词向量-案例（24分钟) - 312:12
79第14节：10.文本分类（82分钟） - 127:29- 80第14节：10.文本分类（82分钟） - 227:35
- 81第14节：10.文本分类（82分钟） - 327:25
82第14节：11.机器翻译（25分钟） - 112:35- 83第14节：11.机器翻译（25分钟） - 312:37
84第14节：12.信息抽取（13分钟） - 106:51- 85第14节：12.信息抽取（13分钟） - 306:56
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） - 106:04- 88第14节：14.问答系统（12分钟） - 306:06
89第15节：生成对抗网络GAN - 134:26- 90第15节：生成对抗网络GAN - 234:31
- 91第15节：生成对抗网络GAN - 334:26
92第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习 - 111:58- 93第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习 - 211:59
- 94第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习 - 311:56
95第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程 - 114:35- 96第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程 - 314:32
97第16节：强化学习RL_3.动态规划 - 110:47- 98第16节：强化学习RL_3.动态规划 - 310:48
99第16节：强化学习RL_4.蒙特卡罗 - 112:52- 100第16节：强化学习RL_4.蒙特卡罗 - 312:50
101第16节：强化学习RL_5.时间差分方法 - 111:07- 102第16节：强化学习RL_5.时间差分方法 - 311:11
103第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法 - 105:19- 104第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法 - 305:19
105第16节：强化学习RL_7.值函数逼近 - 108:31- 106第16节：强化学习RL_7.值函数逼近 - 308:31
107第16节：强化学习RL_8.策略函数逼近 - 109:27- 108第16节：强化学习RL_8.策略函数逼近 - 309:31
109第十六节：强化学习RL_9.整合学习与规划 - 108:10- 110第十六节：强化学习RL_9.整合学习与规划 - 308:11
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