课程介绍:
快来跟着大神换个角度学算法吧,从刷题竞赛的角度进行算法的强化学习。课程内容节奏非常快,需要同学们有比较扎实的算法学习基础,而当同学们完成一系列的训练课程之后,无论是对于面试拿Offer,夯实算法学习基础,竞赛竞速学习都有很大的帮助。
课程目录:
【SVM】smo算法..ts |
【SVM】SVM最优化问题..ts |
【SVM】核函数..ts |
【SVM】几个重要的概念【 ..ts |
【SVM】线性可分SVM..mp4 |
02-前向传播】..mp4 |
03-损失函数选用..ts |
04-反向传播1..mp4 |
05-反向传播2..ts |
1.ts |
110.ts |
144.ts |
160.ts |
167.ts |
169.ts |
17.ts |
2.均匀采样、逆变换采样、拒绝采样..mp4 |
2.梯度下降简单的数学原理..ts |
208.ts |
215.ts |
230.ts |
232.ts |
241.ts |
242.mp4 |
260.ts |
279.mp4 |
3. 随机梯度下降和小批量随机梯度下降..ts |
3.MCMC采样..mp4 |
303.ts |
309.ts |
343.ts |
347.ts |
378.ts |
409.ts |
416.ts |
455.ts |
462.ts |
5.常见的一些改进的优化算法..ts |
504.ts |
513.ts |
583.ts |
64 】..ts |
69..ts |
695..ts |
70..ts |
75..ts |
crf的一些基础概念..mp4 |
crf具体介绍..mp4 |
GRU&LSTM..ts |
GRU和LSTM..ts |
HMM..mp4 |
HMM预测问题之维特比算法..mp4 |
k-means..ts |
PCA和LDA..ts |
RNN..ts |
采样..ts |
动量法..ts |
吉布斯采样..ts |
决策树..ts |
开营仪式——班主任部分..mp4 |
开营仪式——老师部分.mp4 |
逻辑回归..ts |
深度学习中的优化问题..ts |
绪论..mp4 |
硬间隔SVM最优化问题的推导..ts |
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