视频教程 | 机器学习

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▲  点击上方 蓝字 关注我们，不错过任何一篇干货文章！ 本课程介绍了机器学习的基础概念、算法和模型，以及它们在实际问题中的应用。 课程内容包括： 1、机器学习的基本理念。 2、支持向量机（SVM）：深入讲解SVM的线性和非线性模型，包括其数学描述、优化目标、核函数和多类问题处理。 3、人工神经网络：涵盖神经元的数学模型、感知器算法、多层神经网络和后向传播算法。 4、深度学习：讨论深度学习的基础、自编码器、卷积神经网络（如LeNet和AlexNet），以及深度学习编程工具如Caffe和TensorFlow。 5、强化学习：包括Q-learning和策略梯度，以及AlphaGo的增强学习策略。 6、特征提取与选择：讲解主成分分析（PCA）、自适应提升（AdaBoost）和特征选择的重要性。 7、目标检测和概率分类：介绍RCNN和FCN在目标检测中的应用，以及朴素贝叶斯分类器 ………………………………