视频目录 选集
- 01.行业背景
- 02.学习这门课所所需的背景知识
- 03.发展历史及现状
- 04.数学分析基础
- 05.线性代数与概率论基础
- 06.机器学习基本知识
- 07.线性回归模型
- 08.线性回归习题和总结
- 09.Logistic回归模型与练习
- 10.决策树ID3-C4.5算法
- 11.随机森林与梯度提升
- 12.朴素贝叶斯文本分类
- 13.深度学习背景及简介
- 14.深度神经网络基础及DNN简介
- 15.Tensorflow框架简介
- 16.Tensorflow入门示例讲解
- 17.卷积神经网络
- 18.卷积神经网络代码讲解
- 19.Word Embedding模型
- 20.循环神经网络(1)
- 21.循环神经网络(2)-lstm
- 22.循环神经网络应用
- 23.聊天机器人实战