【16935XEa155】卢菁博士的人工智能体系课-机器学习 深度学习实战31_31
课程目录：
001.1.人工智能学习方法.mp4 (3.11GB)
002.2-机器学习的距离.mp4 (2.51GB)
003.3.线性回归.mp4 (3.04GB)
004.4深入理解线性回归.mp4 (3.01GB)
005.5逻辑回归原理和入门mp4.mp4 (3.22GB)
006.6深入理解逻辑回归.mp4 (2.23GB)
007.7逻辑回归正则项和上下采样.mp4 (2.86GB)
008.8FM模型_嗨格式压缩副本.mp4 (2.93GB)
009.9.分类模型的数学原理.mp4 (3.14GB)
010.10聚类模型kmeans.mp4 (2.63GB)
011.11深入理解kmeans.mp4 (2.89GB)
012.12深度学习入门.mp4 (2.73GB)
013.13keras和TensorFlow实战.mp4 (2.52GB)
014.14神经网络的梯度下降法.mp4 (2.86GB)
015.15矩阵求导术.mp4 (2.77GB)
016.16矩阵求导术和梯度下降法.mp4 (2.6GB)
017.17激活函数的选型.mp4 (2.44GB)
018.18权重初始化的方法.mp4 (2.56GB)
019.19.Softmax函数和负采样.mp4 (2.1GB)
020.20.温度Softmax和Softmax的数学推导.mp4 (2.37GB)
021.21.梯度下降法的改良.mp4 (2.64GB)
022.22.卷积神经网络CNN.mp4 (2.43GB)
023.23.深入理解卷积神经网络CNN（上）.mp4 (2.31GB)
024.24.深入理解卷积神经网络CNN（下）.mp4 (2.97GB)
025.25.自然语言处理-语言模型.mp4 (2.78GB)
026.26.自然语言处理-word2vec.mp4 (2.53GB)
027.27自然语言处理-文本分类.mp4 (2.42GB)
028.28LSTM模型.mp4 (2.17GB)
029.29.Attention模型.mp4 (2.38GB)
030.30.Transformer和bert.mp4 (2.63GB)
031.31.Bert模型详解.mp4 (2.55GB)
