研究生机器学习课程-浙江大学

研究生机器学习课程-浙江大学 描述：机器学习的原理与应用。主要的范式和技术，包括判别和生成方法，强化学习：线性回归，logistic回归，支持向量机，深网，结构化方法，降维，k-均值，高斯混合，期望最大化，马尔可夫决策过程，Q-学习。应用领域，如自然语言和文本理解、语音识别、计算机视觉、数据挖掘和自适应计算机系统等。 链接： 大小：NG 标签：#学习 #知识 #课程 #资源 #研究生机器学习课程 #quark 频道：@yunpanshare 群组：@yunpangroup

研究生机器学习课程-浙江大学

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《研究生机器学习课程-浙江大学 》

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MIT麻省理工学院关于深度学习方法的入门课程 || #机器学习

MIT麻省理工学院关于深度学习方法的入门课程 || #机器学习 麻省理工学院深度学习方法入门课程，可应用于计算机视觉、自然语言处理、生物学等领域！ 学生将获得深度学习算法的基础知识，并获得在 TensorFlow 中构建神经网络的实践经验。 先修课程需要微积分（即求导数）和线性代数（即矩阵乘法），有 Python 经验者将有所帮助，但并非必要。