直播结束
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价格:419.00
计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家,善于实现包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的最新算法。参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。
RNN与LSTM网络架构
情感判别实例分析
LSTM实战情感分析
基于词嵌入构造模型特征
训练网络完成分类任务
第一节:机器学习中的大杀器-集成算法
集成算法概述
集成策略分析
随机森林算法概述
随机森林应用实例
第二节:集成实例与模型训练曲线分析
集成实例分析
ROC与AUC指标
Stacking模型
Bian与Variance曲线
训练效果分析
第三节:降维算法-PCA与线性判别分析
线性判别分析要解决的问题
线性判别分析降维求解
Python实现线性判别分析
PCA主成分分析原理
PCA优化目标求解
第四节:聚类算法
Kmeans聚类算法概述
可视化展示Kmeans流程
DBSCAN聚类算法原理分析
可视化展示DBSCAN流程
论文与BenchMark的意义
第五节:调参策略与Xgboost保险索赔
Xgboost原理概述
保险索赔任务分析
调参的原则与方法
参数对结果的影响分析
第六节:计算机视觉的核心-卷积神经网络
卷积神经网络架构分析
深入卷积神经网络细节
CNN网络涉及参数
经典网络架构
第七节:Tensorrflow实战猫狗识别
猫狗数据源介绍
基于tensorflow的网络架构
训练网络模型
分析网络细节测试效果
第八节:自然语言处理的核心-递归神经网络
RNN与LSTM网络架构
情感判别实例分析
LSTM实战情感分析
基于词嵌入构造模型特征
训练网络完成分类任务
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直播课程报名成功
课程名称:自然语言处理的核心-递归神经网络
开课时间:2018-04-16 20:00
授课讲师:唐宇迪