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机器学习深度学习视频 共找到1040条结果

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零基础入门机器学习视频培训课程概况:机器学习数学基础、Python基础、机器学习算法(线性回归、逻辑回归、聚类算法、EM算法),机器学习项目实战(Kmeans篮球数据分析、贝叶斯算法训练)、推荐算法、项目实战。 任务作业: 很多人都喜欢看NBA,也喜欢拿实力相近的球员进行比较,你能利用机器学习的方式进行分析吗?动手的机会来了!请 结合课程【项目实战】章节中的【Kmeans篮球数据分类】。从NBA网站中随机拿到30名篮球运动员的得分和助攻(尽量数据间隔较大)。用python对数据进行处理(换算成每分钟的得分和助攻)。然后用Kmeans对获取的球员进行分类。看看自己心仪的球员属于哪一类~ (温馨提示: 注意 作业需写在CSDN博客中,请把作业链接贴在评论区,老师会定期逐个批改~~)
  • 一、自我介绍    本人,姓名:黄海安,网名:深度眸,南京航空航天大学硕士。爱好聊天,故结合自身优势,持续的录制了一些机器学习和深度学习视频,每次视频课程大概1小时,尽量节省大家宝贵时间。二、视频特点
    2017-11-22
    阅读量:1104
    评论:1
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数据科学与人工智能数学基础课程旨在帮助同学们打下数学基础,通俗讲解其中每一个知识点。课程内容涉及高等数学,线性代数,概率论与统计学,同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式,掌握核心知识点。课程章节内容较多,初级同学按顺序学习即可,有基础的同学们可以按照自己的需求来有选择的学习!
  • http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/VideoPage.php?course=DeepLearning&video=02.4-Li
    2017-08-29
    阅读量:2720
    评论:0
  • 此视频教程是朋友的技术群分享出来的,我们都要有分享精神,所以分享给我的朋友们,并且希望你们转发出去分享给更多的人深度学习分为三部分:深度神经网络算法之数学基础深度神经网络算法之Python基础与数据分
    2017-12-04
    阅读量:292731
    评论:162
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Python数据分析与机器学习实战教程,该课程精心挑选真实的数据集为案例,通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家入门机器学习。学完该课程即可: 1.掌握Python数据科学工具包,包括矩阵数据处理与可视化展示。 2.掌握机器学习算法原理推导,从数学上理解算法是怎么来的以及其中涉及的细节。 3.掌握每一个算法所涉及的参数,详解其中每一步对结果的影响。 4.熟练使用Python进行建模实战,基于真实数据集展开分析,一步步完成整个建模实战任务。
  • 深度学习是机器学习的一个激动人心的分支,它利用大数据教会机器人类才能够做的事情。我个人对机器学习非常感兴趣,这是一门让人激动的学科。机器学习包括识别图像(人脸识别之类),理解人们在手机上的通话(语音识
    2018-07-14
    阅读量:1630
    评论:0
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在未来,AI技术可能会成为程序员的知识。那么现在热门的机器学习、深度学习是什么?我们要怎么学习,如何转型AI领域?如何掌握其核心算法并应用于实战? 转型AI技术内参视频指导教程,以AI基本知识点+经典算法推导与案例实战紧密结合,结合主流框架Tensorflow,选择经典项目实战图片识别;使用OpenCV构建视觉应用;掌握朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用。
  • 机器学习与深度学习,人工智能这些领域,如果机器需要向人学习,那么,人是如何学习的,或者人思维是如何运作的。构成人的一个思维生态(闭环)。目前机器学习人工智能的取得较大发展是依托统计概率论。如果机器需要
    2016-08-19
    阅读量:0
    评论:0
  • 特征选择当数据预处理完成后,我们需要选择有意义的特征,输入机器学习的算法模型进行训练。TensorFlow实现seq2seq前言前面在《深度学习的seq2seq模型》文章中已经介绍了seq2seq结构
    2017-12-07
    阅读量:40655
    评论:1
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自然语言处理Word2Vec视频培训课程:自然语言处理中重要的算法,word2vec原理,词向量模型。教程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量,word2vec训练模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。 专属会员卡优惠链接:http://edu.csdn.net/lecturer/1079 更多精彩课程正在紧张筹划中~
  •      机器学习就是让机器学习,不管学习什么,最终目的是让它独立至少半独立地进行相对复杂或者高要求的工作。我们更多地让机器学习更多让机器帮助人类做一些大规模的数据识别、分拣、规律总结等人类做起来比较
    2018-10-01
    阅读量:160003
    评论:23
  • 本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结。一、主要内容topic1 深度神经网络结构从类神经网络结构中我们已经发现了神经网络中的每一层实际上都是对前一层进行的特征转换,也就是特征抽取。一般的隐藏
    2017-04-15
    阅读量:3643
    评论:0