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机器学习入门理论基础|莫烦

课时列表 14课时
  • 机器学习 各类方法
  • 课时1 : 什么是机器学习? Machine Learning
    06:02
  • 课时2 : 什么是神经网络? Neural Networks
    07:15
  • 课时3 : 什么是卷积神经网络 CNN ? Convolutional Neural Networks
    05:38
  • 课时4 : 什么是循环神经网络 RNN? Recurrent Neural Networks
    04:32
  • 课时5 : 什么是 LSTM RNN 循环神经网络?LSTM in RNN
    03:55
  • 课时6 : 什么是自编码 Autoencoder ?Autoencoder
    03:07
  • 机器学习 小窍门
  • 课时7 : 怎样检验神经网络 ?
    05:14
  • 课时8 : 为什么要特征标准化? Feature Normalization
    04:41
  • 课时9 : 怎样区分好用的特征? Good Features
    06:08
  • 课时10 : 为什么需要激励函数? Activation functions
    03:49
  • 课时11 : 什么是过拟合? Overfitting
    04:22
  • 课时12 : 加速神经网络训练! Speed up training process
    04:11
  • 课时13 : 处理不均衡数据! Imbalanced data
    03:18
  • 课时14 : 为什么要批标准化 Batch Normalization
    05:08

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