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图学图解机器学习
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课时:什么是人工智能?

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课时:69 讲师:齐老师
课程目录
课程介绍
互动
第一章:人工智能历史与概述
1.

【视频】课程介绍

00:01:11
2.

【视频】人工智能历史

00:08:15
3.

【视频】什么是人工智能?

00:07:41
4.
【课件】学习课件:人工智能历史及概述
16 MB
第二章:玩游戏
1.

【视频】游戏世界

00:02:56
2.

【视频】暴力搜索——暴力方法

00:04:02
3.

【视频】暴力搜索——深度优先

00:03:18
4.

【视频】暴力搜索——广度优先

00:02:04
5.

【视频】暴力搜索——代价一致搜索

00:03:46
6.

【视频】朝着目标前进——贪婪搜索

00:06:04
7.

【视频】朝着目标前进——A*搜索

00:04:57
8.

【视频】博弈.

00:07:35
9.
【课件】学习课件:玩游戏
7 MB
第三章:不确定游戏
1.

【视频】马尔科夫决策过程简介

00:04:26
2.

【视频】马尔科夫决策过程简介-不确定中的选择

00:06:45
3.

【视频】马尔科夫决策过程例子

00:04:37
4.

【视频】贝尔曼公式——Q值再探

00:06:55
5.

【视频】贝尔曼公式

00:06:47
6.

【视频】贝尔曼公式——策略迭代

00:05:00
7.
【课件】学习课件:不确定的游戏
15 MB
第四章:强化学习
1.

【视频】什么是强化学习?

00:05:27
2.

【视频】学习方法——无模型学习

00:04:01
3.

【视频】学习方法——时序差分学习

00:03:16
4.

【视频】学习方法——Q学习

00:06:37
5.
【课件】学习课件:强化学习
7 MB
第五章:机器学习概述与回归
1.

【视频】机器学习概述——简介(一)

00:06:32
2.

【视频】机器学习概述——简介(二)

00:05:10
3.

【视频】线性回归——基础知识

00:06:07
4.

【视频】线性回归——判断拟合好坏

00:06:04
5.

【视频】实战——简单线性回归

00:04:45
6.

【视频】实战——多元线性回归基准工作流

00:05:15
7.

【视频】实战——多元线性回归特征工程

00:09:04
8.

【视频】实战——多元线性回归模型解释

00:02:47
9.
【课件】学习课件:机器学习概述
973 KB
10.
【课件】学习课件:线性回归
2 MB
第六章:感知机和逻辑回归
1.

【视频】逻辑回归基础——分类问题

00:03:35
2.

【视频】逻辑回归基础——从线性回归到逻辑回归

00:02:06
3.

【视频】实战——逻辑回归之泰坦尼克号问题介绍

00:04:01
4.

【视频】实战——泰坦尼克号数据说明

00:01:47
5.

【视频】实战——泰坦尼克号问题模型工作流

00:14:16
6.

【视频】实战——泰坦尼克号模型优化与解释

00:03:03
7.
【课件】学习课件:逻辑回归
3 MB
第七章:模型优化
1.

【视频】梯度下降算法

00:07:41
2.

【视频】模型评价——混淆算法

00:06:59
3.

【视频】模型评价——ROC曲线

00:08:20
4.

【视频】过拟合与欠拟合

00:07:36
5.
【课件】学习课件:模型训练与比较
10 MB
第八章:深度学习
1.

【视频】深度学习简介

00:04:43
2.

【视频】深度学习实战——palyground.

00:02:49
3.

【视频】深度学习实战——多标签识别

00:01:22
4.

【视频】深度学习实战——手写识别.

00:03:00
5.
【课件】学习课件:深度学习
4 MB
第九章:决策树
1.

【视频】基础——决策树简介

00:08:23
2.

【视频】基础——决策树过拟合

00:07:51
3.

【视频】组合算法(一)

00:06:09
4.

【视频】组合算法(二)

00:02:37
5.

【视频】决策树进阶

00:06:05
6.

【视频】实战——决策树基准工作流

00:02:17
7.

【视频】实战——决策树调参

00:06:47
8.

【视频】实战——决策树结果分析

00:08:41
9.

【视频】实战——决策树查看

00:03:09
10.
【课件】学习课件:决策树
13 MB
第十章:支持向量机
1.

【视频】简介

00:06:46
2.

【视频】核与超参数

00:05:57
3.
【课件】学习课件:支持向量机
3 MB
第十一章:贝叶斯分析
1.

【视频】简介——贝叶斯引子

00:01:40
2.

【视频】 简介——贝叶斯理论

00:09:06
3.

【视频】案例

00:03:49
4.
【课件】学习课件:贝叶斯分析
2 MB
课程简介
本课程面向人工智能入门者、爱好者、人工智能技术技术应用者及高职理工科学生、非理工本科生进行设计;通过图形化算法演示→图形化应用算法→深入理论→必要公式的教学路径,系统讲解了强化学习、机器学习相关工具与方法,使学员可以掌握人工智能应用技术。
课程详情
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