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学习资料

李宏毅机器学习2017

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  2.  P22-为什么要学习机器学习 01:20
  3.  P33-回归 1:18:35
  4.  P44-回归-演示 06:53
  5.  P55-误差从哪来？ 43:14
  6.  P66-梯度下降 1:01:52
  7.  P77-梯度下降（用AOE演示） 02:36
  8.  P88-梯度下降（用Minecraft演示） 01:41
  9.  P99-作业1-PM2.5预测 14:07
  10.  P1010-概率分类模型 1:09:41
  11.  P1111-logistic 回归 1:07:13
  12.  P1212-作业2-赢家还是输家 03:22
  13.  P1313-深度学习简介 46:30
  14.  P1414-反向传播 31:26
  15.  P1515-深度学习初试 29:51
  16.  P1616-Keras2.0 09:37
  17.  P1717-Keras演示 11:14
  18.  P1818-深度学习提示 1:26:03
  19.  P1919-Keras 演示2 15:21
  20.  P2020-TensorFlow中的Fizz Buzz面试 06:10
  21.  P2121-卷积神经网络 1:19:29
  22.  P2222-为什么要“深度”学习？ 57:46
  23.  P2323-半监督学习 59:59
  24.  P2424-无监督学习-线性降维 1:40:20
  25.  P2525-无监督学习-词嵌入 40:39
  26.  P2626-无监督学习-领域嵌入 30:58
  27.  P2727-无监督学习-深度自编码器 42:04
  28.  P2828-无监督学习-深度生成模型I 29:34
  29.  P2929-无监督学习-深度生成模型II 1:03:31
  30.  P3030-迁移学习 1:14:28
  31.  P3131-支持向量机 1:05:27
  32.  P3232-结构化学习-介绍 19:33
  33.  P3333-结构化学习-线性模型 24:15
  34.  P3434-结构化学习-结构化支持向量机 2:11:44
  35.  P3535-结构化学习-序列标签 1:43:31
  36.  P3636-循环神经网络I 49:00
  37.  P3737-循环神经网络II 1:30:50
  38.  P3838-集成学习 1:39:59
  39.  P3939-深度强化学习-初步了解 1:06:22
  40.  P4040-机器学习的下一步 15:27

李宏毅机器学习2021

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  49.  P4911-5. 概述增强式学习 (Reinforcement Learning, RL) (五) - 如何从示范中学习？逆向增強式学习 (Inverse RL) 27:08
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