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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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机器学习是目前迅速蹿红的焦点学科之一. 其实机器学习并没有你想象中的那么难, 学会使用它也不是很难的事情. 如果你有了这些基本知识, 那机器学习的基本知识也能轻松掌握. 简介视频还在陆续更新中. 我们会提到更多有关于机器学习的方法和怎么样有效地运用机器学习的方法. (更新时间, 每周一节)

课程目标
  • 机器学习的方法
适合人群
  • 程序员, 工程师, 机器学习爱好者, 学术研究者

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