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5. [1.3.1]--分类及其性能度量 - 1
2023年9月23日 1381观看
哈尔滨工业大学-深度学习基础(MOOC)
大学课程 / 公共课程
共58集
8.6万人观看
1
[1.1.1]--深度学习的引出 - 1
08:42
2
[1.1.1]--深度学习的引出 - 3
08:41
3
[1.2.1]--数据集及其拆分 - 1
07:01
4
[1.2.1]--数据集及其拆分 - 3
06:58
5
[1.3.1]--分类及其性能度量 - 1
07:16
6
[1.3.1]--分类及其性能度量 - 3
07:20
7
[1.4.1]--回归问题及其性能评价 - 1
05:57
8
[1.4.1]--回归问题及其性能评价 - 3
05:55
9
[1.5.1]--一致性的评价方法
09:58
10
[1.6.1]--使用Sklearn进行精确率-召回率曲线的绘制
09:49
11
[2.1.1]--特征工程 - 1
05:08
12
[2.1.1]--特征工程 - 3
05:11
13
[2.2.1]--向量空间模型及文本相似度计算 - 1
05:45
14
[2.2.1]--向量空间模型及文本相似度计算 - 3
05:46
15
[2.3.1]--特征处理(特征缩放、选择及降维) - 1
09:13
16
[2.3.1]--特征处理(特征缩放、选择及降维) - 3
09:18
17
[2.4.1]--程序示例:(使用sklearn)基于词频的文档向量化
05:49
18
[2.5.1]--使用sklearn进行量纲的缩放
04:46
19
[3.1.1]--线性回归模型及其求解方法 - 1
06:03
20
[3.1.1]--线性回归模型及其求解方法 - 3
06:02
21
[3.2.1]--多元回归与多项式回归 - 1
05:42
22
[3.2.1]--多元回归与多项式回归 - 3
05:42
23
[3.3.1]--损失函数的正则化 - 1
05:30
24
[3.3.1]--损失函数的正则化 - 3
05:36
25
[3.4.1]--逻辑回归
08:00
26
[3.5.1]--使用sklearn进行线性回归和二次回归的比较
08:30
27
[4.1.1]--信息熵 - 1
06:12
28
[4.1.1]--信息熵 - 3
06:10
29
[4.2.1]--反向传播中的梯度
09:29
30
[4.3.1]--感知机 - 1
05:43
31
[4.3.1]--感知机 - 3
05:42
32
[4.4.1]--程序示例:正向传播和反向传播
05:33
33
[4.5.1]--程序讲解:信息熵和互信息的计算程序示例
05:38
34
[5.1.1]--循环神经网络 - 1
05:26
35
[5.1.1]--循环神经网络 - 3
05:29
36
[5.2.1]--长短时记忆网络 - 1
06:36
37
[5.2.1]--长短时记忆网络 - 3
06:40
38
[5.3.1]--双向循环神经网络和注意力机制
05:47
39
[5.4.1]--程序示例:循环神经网络的应用示例 - 1
11:12
40
[5.4.1]--程序示例:循环神经网络的应用示例 - 3
11:16
41
[6.1.1]--卷积与卷积神经网络 - 1
06:56
42
[6.1.1]--卷积与卷积神经网络 - 3
06:59
43
[6.2.1]--LeNet-5模型分析 - 1
06:52
44
[6.2.1]--LeNet-5模型分析 - 3
06:50
45
[6.3.1]--程序示例:卷积神经网络 - 1
10:52
46
[6.3.1]--程序示例:卷积神经网络 - 3
10:51
47
[7.1.1]--情感分析及传统求解方法 - 1
05:42
48
[7.1.1]--情感分析及传统求解方法 - 3
05:42
49
[7.3.1]--递归神经网络及其变体 - 1
08:02
50
[7.3.1]--递归神经网络及其变体 - 3
08:04
51
[8.1.1]--自动编码器 - 1
05:15
52
[8.1.1]--自动编码器 - 3
05:17
53
[8.2.1]--变分自动编码器 - 1
06:03
54
[8.2.1]--变分自动编码器 - 3
06:05
55
[8.3.1]--生成对抗网络 - 1
07:03
56
[8.3.1]--生成对抗网络 - 3
07:08
57
[8.4.1]--程序讲解:自动编码器程序示例 - 1
11:32
58
[8.4.1]--程序讲解:自动编码器程序示例 - 3
11:28
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