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机器学习之深度学习课程+机器学习中需要的数学基础 两套课程带你深入机器学习世界 ===============课程目录 ├ │ │ ├第10课：深度学习与各种迁移应用.pdf │ │ ├第1课 数学基础.pdf │ │ ├第2课：从线忄生分类器到人工神经网络.pdf │ │ ├第3课：计算机视觉与卷积神经网络.pdf │ │ ├第4课：深度学习框架与应用.pdf │ │ ├第5课 detection_dec10.pdf │ │ ├第6课：词嵌入(word2vec)与相关应用.pdf │ │ ├第7课：循环神经网络与长短时记忆及应用.pdf │ │ ├第8课：循环神经网络应用.pdf │ │ └第9课：强化学习与DQN.pdf │ ├<视频> │ │ ├07.第7课 循环神经网络与LSTM（寒）.mp4 │ │ ├11.10（上）深度学习与各种迁移学习应用（寒）.mkv │ │ ├11.10（下）深度学习与各种迁移学习应用（寒）.mkv │ │ ├11.1夯实深度学习数据基础（管）.mkv │ │ ├11.2从线忄生分类器到人工神经网络（寒）.mkv │ │ ├11.3 卷积神经网络与图像识别.mkv │ │ ├11.4主流深度学习框架示例（寒）.mkv │ │ ├11.5图像物体检测与风格变化（李）.mkv │ │ ├11.6 让计算机学会人类的文字：词嵌入（寒）.mkv │ │ ├11.8循环神经网络在NLP上的应用（寒）.mkv │ │ └11.9增强学习与Deep Q Network（寒）.mkv │ ├<资料> │ │ ├《11月深度学习班》一般问题解答.txt │ │ ├2.半小时掌握凸优化.pdf │ │ ├caffe安装教程.docx │ │ ├neural-style使用方法.docx │ │ ├win10下安装cuda8.0+theano.docx │ │ ├点点滴滴积少成多---进阶30k之路---邓大为.doc │ │ ├七月在线11月DL班ssh登录GPU云服务器步骤.docx │ │ ├凸优化_Boyd_王书宁译.pdf │ │ ├<工具软件> │ │ ├<课件与代码> │ │ │ ├第1课：深度学习班数学基础.pdf │ │ │ ├第2课：从线忄生分类器到人工神经网络.pdf │ │ │ ├第3课：计算机视觉与卷积神经网络.pdf │ │ │ ├第4课：深度学习框架与应用.pdf │ │ │ ├第5课：detection_dec10.pdf │ │ │ ├第6课：词嵌入(word2vec)与相关应用.pdf │ │ │ └十一月深度学习班第1课数学基础.ipynb │ │ ├<预习资料> │ │ │ ├神经?络与深度学习.pdf │ │ │ ├神经网络与深度学习简明讲义.pdf │ │ │ └十一月深度学习班 数学课书籍材料.zip ├<数学课程> │ ├ │ │ ├第10讲 极大似然估计.mp4 │ │ ├第11讲 重新理解矩阵.mp4 │ │ ├第12讲 四个基本的子空间.mp4 │ │ ├第1讲 微积分和梯度.mp4 │ │ ├第1讲 微积分和梯度.ppt │ │ ├第2讲 Taylor展式与拟牛顿.mp4 │ │ ├第2讲 Taylor展式与拟牛顿.ppt │ │ ├第3讲 概率论基础.mp4 │ │ ├第4讲 概率计算与拒绝采样.mp4 │ │ ├第5讲 期望和方差.mp4 │ │ ├第6讲 协方差.mp4 │ │ ├第7讲 偏度和峰度.mp4 │ │ ├第8讲 中心极限定理.mp4 │ │ └第9讲 矩估计.mp4
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