机器学习集成学习
讲解个体与集成、Boosting、Bagging、随机森林等知识
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计算机视觉人脸识别八讲
人脸识别技术讲解，涉及人工神经网络、卷积神经网络、keras、人脸识别原理
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深度学习循环神经网络RNN与LSTM
循环神经网络RNN与LSTM
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深度学习卷积神经网络CNN
讲解CNN基本结构，卷积运算和池化运算
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机器学习机器学习入门与特征工程
什么是机器学习，机器学习术语，过拟合问题，性能度量等知识，掌握特征工程原理
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机器学习机器学习之聚类
讲解什么是聚类，性能度量与距离度量，原型聚类，层次聚类，密度聚类
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机器学习贝叶斯分类器
课程主要讲解贝叶斯决策论、朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、贝叶斯网络、EM算法
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机器学习机器学习之支持向量机
本课程讲解间隔与支持向量、SVM、SVR、软间隔与正则化、核函数等知识
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机器学习机器学习之人工神经网络
人工神经网络讲解：MP神经元，感知机，前馈神经网络、BP算法、正则化，全局最小问题等等
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机器学习机器学习决策树
机器学习之决策树，讲解ID3、CART、C4.5树，涉及信息增益，增益率，基尼指数，剪枝策略，多属性结合
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机器学习机器学习之线性模型
线性模型分类和回归求解，多分类问题，LDA降维，对数几率回归
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深度学习目标检测算法七讲
基于深度学习的目标检测，RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN以及YOLO v1,v2,v3
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深度学习深度学习基础（人工神经网络、CNN、RNN、lstm）
人工神经网络、CNN、RNN、lstm
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机器学习机器学习导论(理论课程全面录制)
本课程讲解机器学习必备知识，入门到精通，是学习机器学习必须学习的知识。课程涉及机器学习介绍，性能度量、模型评估，线性模型，决策树，人工神经网络，支持向量机，贝叶斯决策，集成学习，聚类，降维等知识。
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深度学习无人驾驶算法培训
本课程将带领大家一起走进无人驾驶的算法领域。课程中大家会了解：无人驾驶系统简介，决策规划中主流算法，强化学习、贝叶斯网，马尔可夫介绍，最后我们会进行细致的案例讲解，帮你快速掌握无人驾驶算法。
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机器学习无人驾驶--从零入门实战视频教程
无人驾驶实战视频培训课程：涉及无人驾驶入门教程、光学雷达在无人驾驶技术中应用，GPS及惯性传感器在无人驾驶应用、无人驾驶感知系统、强化学习在无人驾驶应用、卷积神经网络在无人驾驶技术应用等内容。 AI的力量在于落地，其中为瞩目的莫过于无人驾驶技术。CSDN学院联合王而川打造《无人驾驶实战课》，目的就是为了降低无人驾驶学习门槛，让更多人能接受到系统前沿的理论知识。课程分为Python+机器学习系统课+无人驾驶入门实战课，三个阶段，层层递进，从零入门！本课程为实战课，其他两方面学习请点击老师头像查看。
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计算机视觉深度学习--目标检测和文本摘要视频讲解
本视频视频课程讲解深度学习中R-CNN到FASTERR-CNN目标检测与文本摘要NIC算法，该课程侧重于理论知识的讲解，课程内部包含CNN发展、目标识别问题、R-CNN到FASTERR-CNN目标检测、文本摘要、NIC算法。
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NLP深度学习--LSTM模型写诗实战视频精讲
LSTM 是深度学习中的一种常见的循环神经模型。本课程教会学员使用TensorFlow搭建LSTM模型完成写诗实战训练！
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NLP深度学习--几种常见的循环神经网络视频教学（RNN+LSTM+GRU）
深度学习的顶级循环神经网络的工作方式包括 LSTM、GRU 和 RNN. 循环神经网络(RNN)在自然语言处理、语音识别等有很广泛的用途。LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种。该视频课程内容主要分为三大部分，机器学习神经网络RNN教程、LSTM、GRU。
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深度学习实战手写数字识别与人脸识别TensorFlow
TensorFlow实战教程，该课程主要分享两个TensorFlow卷积神经网络实战的案例，第一个是手写数字识别案例，第二个是人脸识别案例。
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