瑞士日内瓦大学 François Fleuret 的深度学习课程 || #机器学习

瑞士日内瓦大学 François Fleuret 的深度学习课程 || #机器学习 本课程全面介绍深度学习，并提供PyTorch 框架中的示例： machine learning objectives and main challenges, tensor operations, automatic differentiation, gradient descent, deep-learning specific techniques, generative, recurrent, attention models. 课程包含14x050 的幻灯片、录音和虚拟机 。

机器学习算法模型推导及项目实战

机器学习算法模型推导及项目实战 描述：机器学习算法模型推导及项目实战。 链接： 大小：未统计 标签：#学习 #知识 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

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。

哈佛大学免费机器学习课程，包含四个主题：机器学习基础知识、算法、推荐系统、交叉验证和正则化

哈佛大学免费机器学习课程，包含四个主题：机器学习基础知识、算法、推荐系统、交叉验证和正则化 也许最流行的数据科学方法论来自于机器学习。机器学习与其他计算机引导的决策过程的不同之处在于，它利用数据建立预测算法。一些使用机器学习的最流行的产品包括邮政服务实施的手写阅读器、语音识别、电影推荐系统和垃圾邮件检测器。 在本课程中，作为数据科学专业证书课程的一部分，你将通过建立一个电影推荐系统来学习流行的机器学习算法，主成分分析，和正则化；学习训练数据，以及如何使用一组数据来发现潜在的预测关系。当你建立电影推荐系统时，你将学习如何使用训练数据训练算法，以便你能预测未来数据集的结果。你还将学习过度训练和避免它的技术，如交叉验证。所有这些技能都是机器学习的基础。 | #机器学习

【小象学院】面试算法LeetCode刷题班 - 带源码课件

【小象学院】面试算法LeetCode刷题班 - 带源码课件 描述：系统化讲解数据结构与算法中的核心技能，并融合了一线大厂面试真题和高频考点。 链接： 大小：NG 标签：#学习 #知识 #课程 #资源 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

Python3入门机器学习 经典算法与应用入行人工智能

Python3入门机器学习 经典算法与应用入行人工智能 描述：bobo老师特为机器学习初学者量身打造，使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架，算法与编程两翼齐飞，由浅入深，一步步的进入机器学习的世界。学到的不只是一门课程，更是不断思考的能力。 链接： 大小：未统计 标签：#课程 #知识 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot