这套视频课程涵盖了机器学习、深度学习和强化学习的基础与实践内容,分为多个模块。课程通过理论与代码实现相结合,讲解了机器学习的经典算法(如线性回归、支持向量机、KNN等)以及深度学习的网络架构(如卷积神经网络、循环神经网络等)。强化学习部分重点介绍了Q学习、策略梯度和DQN等技术,涉及多个实际案例,如泰坦尼克生还预测、房价预测等。深度学习内容包括神经网络优化方法、图像处理、NLP技术、模型调优等,强调了常见问题的解决策略,适合想深入掌握现代AI算法的学习者。
这套视频课程涵盖了机器学习、深度学习和强化学习的基础与实践内容,分为多个模块。课程通过理论与代码实现相结合,讲解了机器学习的经典算法(如线性回归、支持向量机、KNN等)以及深度学习的网络架构(如卷积神经网络、循环神经网络等)。强化学习部分重点介绍了Q学习、策略梯度和DQN等技术,涉及多个实际案例,如泰坦尼克生还预测、房价预测等。深度学习内容包括神经网络优化方法、图像处理、NLP技术、模型调优等,强调了常见问题的解决策略,适合想深入掌握现代AI算法的学习者。
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