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【课时介绍】 数学原理推导与案例实战紧密结合,由机器学习经典算法过度到深度学习的世界,结合深度学习两大主流框架Caffe与Tensorflow,选择经典项目实战人脸检测与验证码识别。原理推导,形象解读,案例实战缺一不可!具体课程内容涉及回归算法原理推导、决策树与随机森林、实战样本不均衡数据解决方案、支持向量机、Xgboost集成算法、神经网络基础、神经网络整体架构、卷积神经网络、深度学习框架--Tensorflow实战、案例实战--验证码识别、案例实战--人脸检测。
专属会员卡优惠链接:http://edu.csdn.net/lecturer/1079
第一章:回归算法原理推导
第二章:决策树与随机森林
第三章:实战样本不均衡数据解决方法(上)
第四章:实战样本不均衡数据解决方法(下)
第五章:支持向量机
第六章:Xgboost集成算法
第七章:神经网络基础
第八章:神经网络整体架构
第九章:卷积神经网络
第一十章:深度学习框架-Tensorflow实战
第一十一章:案例实战-验证码识别
第一十二章:案例实战-人脸检测
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