|深度神经收集进修深入与强化一 10课 |第9课 更多的收集范例 |第8课 RNN利用 |第7课 RNN先容 |第6课 CNN推展案例 |第5课 CNN练习留意事项与框架利用 |第4课 CNN与常用框架 |第3课 梯度下降法与反向传布 |第2课 高效计较根本与图像线性分类器 |第1课 机械进修中数学根本 |第10课 更多框架 |机械进修之深度神经收集深入研讨 20课 |(额外补充)词嵌入word embedding |(20)贝叶斯收集和HMM |(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介 |(18)循环神经收集与LSTM |(17)卷积神经收集 |(16)野生神经收集 |(15)贝叶斯推理采样与变分 |(14)主题模子 |(13)贝叶斯方式 |(12)SVM |(11)决议树随机森林和adaboost |(10)聚类算法与利用 |(09)保举系统与利用 |(08)最大熵模子与EM算法 |(07)工作流程与模子调优 |(06)特征工程 |(05)回归分析与工程利用 |(04)凸优化初步 |(03)矩阵分析与利用 |(02)数理统计与参数估量 |____(01)机械进修与相关数学初步 下载地址: |
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