李宏毅机器学习讲义

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文件名称：李宏毅机器学习讲义
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更新时间：2021-05-22 16:27:59
机器学习 台大李宏毅老师的2017年机器学习课程系列学习笔记。今天我们先来看一下该系列课程的内容简介。从本质上来讲，机器学习可以分为三部分：函数集（也就是model）、评价函数好坏的标准、训练集。该课程中机器学习的大致内容包括：有监督学习、无监督学习、半监督学习、回归、分类、迁移学习、结构化学习、强化学习。

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李宏毅机器学习讲义
----SVM (v6).pptx(847KB)
----Introduction (v5).pptx(2.12MB)
----RNN (v2).pptx(5.98MB)
----Introduction (v4).pptx(4.8MB)
----DNN tip.pptx(1.84MB)
----Ensemble (v6).pptx(2.05MB)
----Gradient Descent (v2).pptx(1.65MB)
----auto (v7).pptx(2.45MB)
----RNN training.pptx(1.05MB)
----Regression (v6).pptx(2.49MB)
----dim reduction (v5).pptx(4.58MB)
----CNN (v2).pptx(3.5MB)
----Bias and Variance (v2).pptx(1.17MB)
----Keras.pptx(1.85MB)
----Structured Linear.pptx(1.02MB)
----Classification (v3).pptx(2.05MB)
----BP.pptx(540KB)
----word2vec (v3).pptx(1.71MB)
----tsne (v2).pptx(2.38MB)
----semi (v3).pptx(1.44MB)
----Sequence.pptx(1.87MB)
----VAE (v5).pptx(7.63MB)
----transfer (v3).pptx(6.18MB)
----RL (v6).pptx(8.25MB)
----Structured Introduction.pptx(1.07MB)
----RNN.pptx(5.71MB)
----Learning Map (v2).pdf(1.73MB)
----Structured SVM.pptx(3.47MB)
----Why deep (v2).pptx(3.38MB)
----DL (v2).pptx(1.88MB)