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李宏毅机器学习(2017)

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料

共39课时 共25时26分57秒 更新时间：2018-09-15 15:18:50

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【课程介绍】

【课程目录】

学员 13、6: Brief Introduction of Deep Learning00:00 [+]
学员 12、HW2 - Winner or Loser00:00 [+]
学员 11、5: Logistic Regression00:00 [+]
学员 10、4: Classification00:00 [+]
学员 9、HW1 – PM2.5 Prediction00:00 [+]
学员 7、3-2- Gradient Descent (Demo by AOE)00:00 [+]
学员 8、3-3- Gradient Descent (Demo by Minecraft)00:00 [+]
学员 6、3-1: Gradient Descent00:00 [+]
学员 5、2: Where does the error come from?43:13 [+]
学员 4、1- Regression - Demo - YouTube (HD)06:52 [+]
学员 3、1: Regression - Case Study01:25:54 [+]
学员 1、0-1: Introduction of Machine Learning38:56 [+]
学员 2、0-2: Why we need to learn machine learning?01:19 [+]
学员 14、7: Backpropagation00:00 [+]
学员 15、8-1: “Hello world” of deep learning00:00 [+]
学员 16、8-2- Keras 2.009:36 [+]
学员 17、8-3- Keras Demo11:13 [+]
学员 18、9-1: Tips for Training DNN01:22:34 [+]
学员 19、9-2- Keras Demo 215:20 [+]
学员 20、9-3- Fizz Buzz in Tensorflow (sequel)06:09 [+]
学员 21、10: Convolutional Neural Network01:23:23 [+]
学员 22、11: Why Deep?57:45 [+]
学员 23、12: Semi-supervised59:59 [+]
学员 24、13: Unsupervised Learning - Linear Methods01:40:19 [+]
学员 25、14: Unsupervised Learning - Word Embedding42:09 [+]
学员 26、15: Unsupervised Learning - Neighbor Embedding30:28 [+]
学员 27、16: Unsupervised Learning - Auto-encoder36:51 [+]
学员 28、17- Unsupervised Learning - Deep Generative Model (Part I)29:33 [+]
学员 29、18- Unsupervised Learning - Deep Generative Model (Part II)01:03:30 [+]
学员 30、19: Transfer Learning01:11:23 [+]
学员 31、20- Support Vector Machine (SVM)01:05:26 [+]
学员 32、21- Structured Learning - Introduction19:32 [+]
学员 33、22- Structured Learning - Linear Model24:14 [+]
学员 34、23- Structured Learning - Structured SVM02:11:43 [+]
学员 35、24- Structured Learning - Sequence Labeling01:43:30 [+]
学员 36、25: Recurrent Neural Network (Part I)48:59 [+]
学员 37、26: Recurrent Neural Network (Part II)01:30:48 [+]
学员 38、27: Ensemble01:39:58 [+]
学员 39、28- Deep Reinforcement Learning - Scratching the surface01:06:21 [+]

【学习资料】

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