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【 李宏毅深度学习合辑 】Machine Learning (Hung-yi Lee, NTU) （中文）

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30
2018-02-05 00:25:57
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https://www.youtube.com/ 作者：李宏毅 转载自：https://www.youtube.com/watch?v=CXgbekl66jc&list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49 【 李宏毅深度学习合辑 】Machine Learning (Hung-yi Lee, NTU) （中文） 微博：宫帅USTC
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1ML Lecture 0-1- Introduction of Machine Learning
38:57
2ML Lecture 02 Why we need to learn machine learning
01:20
3ML Lecture 1- Regression - Case Study
01:18:34
4ML Lecture 1- Regression - Demo
06:53
5ML Lecture 2_ Where does the error come from_
43:13
6ML Lecture 3-1_ Gradient Descent
01:01:51
7ML Lecture 3-2_ Gradient Descent (Demo by AOE)
02:35
8ML Lecture 3-3_ Gradient Descent (Demo by Minecraft)
01:40
9ML Lecture 4_ Classification
01:09:40
10ML Lecture 5_ Logistic Regression
01:07:13
11ML Lecture 6_ Brief Introduction of Deep Learning
46:29
12ML Lecture 7_ Backpropagation
31:26
13ML Lecture 8-1_ “Hello world” of deep learning
29:50
14ML Lecture 8-2_ Keras 2.0
09:37
15ML Lecture 8-3_ Keras Demo
11:13
16ML Lecture 9-1_ Tips for Training DNN
01:26:02
17ML Lecture 9-2_ Keras Demo 2
15:21
18ML Lecture 9-3_ Fizz Buzz in Tensorflow (sequel)
06:10
19ML Lecture 10_ Convolutional Neural Network
01:19:29
20ML Lecture 11_ Why Deep_
57:45
21ML Lecture 12_ Semi-supervised
59:59
22ML Lecture 13_ Unsupervised Learning - Linear Methods
01:40:20
23ML Lecture 14_ Unsupervised Learning - Word Embedding
40:39
24ML Lecture 15_ Unsupervised Learning - Neighbor Embedding
30:57
25ML Lecture 16_ Unsupervised Learning - Auto-encoder
42:03
26ML Lecture 17_ Unsupervised Learning - Deep Generative Model (Part I)
29:34
27ML Lecture 18_ Unsupervised Learning - Deep Generative Model (Part II)
01:03:31
28ML Lecture 19_ Transfer Learning
01:14:28
29ML Lecture 20_ Support Vector Machine (SVM)
01:05:26
30ML Lecture 21_ Structured Learning - Introduction
19:32
31ML Lecture 22_ Structured Learning - Linear Model
24:15
32ML Lecture 23_ Structured Learning - Structured SVM
02:11:44
33ML Lecture 24_ Structured Learning - Sequence Labeling
01:43:31
34ML Lecture 25_ Recurrent Neural Network (Part I)
48:59
35ML Lecture 26_ Recurrent Neural Network (Part II)
01:30:49
36ML Lecture 27_ Ensemble
01:39:59
37ML Lecture 28-1_ Deep Reinforcement Learning
01:06:21
38ML Lecture 28-2_ Policy Gradient (Supplementary Explanation)
13:19
39ML Lecture 28-3_ Reinforcement Learning (including Q-learning)
01:05:33

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