map[createtime:2018-12-04 17:11:26 title:深度学习入门—如何做出预测 name:机器学习 nickname:Dear praise:10 id:158 source: top:0 view:60 modify_time:2018-12-04 17:11:26 tags: <a href="/Video/Tags/机器学习">机器学习</a> <a href="/Video/Tags/深度学习">深度学习</a> <a href="/Video/Tags/入门">入门</a> <a href="/Video/Tags/预测">预测</a> size: comment:2 cover:20181204/1543914365454601503_622x300.jpeg sub_class:53 text:关于深度学习,网上的资料很多,不过貌似大部分都不太适合初学者。 带你入门深度学习如何做出预测 video_code:<video controls="" src="https://files.quant.la/quant.la/%E5%8D%95%E7%8B%AC%E4%B8%80%E9%9B%86/%E3%80%90Siraj%E3%80%91%20%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%A5%E9%97%A8%20%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%81%9A%E5%87%BA%E9%A2%84%E6%B5%8B%5D.mp4" width="100%" height="720"></video> attachment:https://files.quant.la/quant.la/%E5%8D%95%E7%8B%AC%E4%B8%80%E9%9B%86/%E3%80%90Siraj%E3%80%91%20%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%A5%E9%97%A8%20%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%81%9A%E5%87%BA%E9%A2%84%E6%B5%8B%5D.mp4 create_time:2018-12-04 17:11:26 is_series:0 collect:10 user_id:376 SeriesCount:0 display:1 seo_title:深度学习入门—如何做出预测 author:Siraj class:0 length:0]
map[seo_title:机器学习中常见的数学 cover:20181130/1543544180905902452_622x300.jpeg nickname:Dear praise:10 title:机器学习中常见的数学 author: comment:5 source: sub_class:53 modify_time:2018-12-03 11:32:04 name:机器学习 tags: <a href="/Video/Tags/机器学习">机器学习</a> <a href="/Video/Tags/线性代数">线性代数</a> <a href="/Video/Tags/AI">AI</a> attachment:https://files.quant.la/quant.la/%E5%8D%95%E7%8B%AC%E4%B8%80%E9%9B%86/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E5%B8%B8%E8%A7%81%E7%9A%84%E6%95%B0%E5%AD%A6.mp4 id:156 view:75 text:在本视频中,作者将机器学习中的数学分成四大类——线性代数、概率论、微积分和统计学,并通过预测房价的实例介绍了线性回归与逻辑回归,以帮你了解这些数学知识在机器学习领域的运用情况。 SeriesCount:0 collect:6 createtime:2018-11-30 10:16:24 size: top:0 create_time:2018-11-30 10:16:24 user_id:376 is_series:0 class:53 length:0 video_code:<video controls="" src="https://files.quant.la/quant.la/%E5%8D%95%E7%8B%AC%E4%B8%80%E9%9B%86/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E5%B8%B8%E8%A7%81%E7%9A%84%E6%95%B0%E5%AD%A6.mp4" width="100%" height="720"></video> display:1]
map[source: collect:4 createtime:2018-07-21 16:41:31 size: is_series:1 name:机器学习 comment:6 title:李宏毅深度学习(2015) view:1391 video_code: user_id:4 SeriesCount:20 nickname:宽客在线 author:李宏毅 text:本课程比较适合初学者,台湾李宏毅老师的深度学习趣味带入门课程,一口台湾腔特别逗,不夸张地说,是我看过最系统,也最通俗易懂的,关于深度学习的文章。 display:1 create_time:2018-07-21 16:41:31 cover:20180721/1532162820580948905_622x300.jpeg attachment: id:99 seo_title:李宏毅深度学习(2015) length:0 sub_class:53 top:0 praise:13 tags: <a href="/Video/Tags/科学">科学</a> <a href="/Video/Tags/机器学习课程">机器学习课程</a> <a href="/Video/Tags/李宏毅">李宏毅</a> <a href="/Video/Tags/深度学习">深度学习</a> class:53 modify_time:2018-11-26 12:28:20]
map[title:机器学习中的数学 length:0 attachment: name:机器学习 top:0 user_id:4 collect:7 SeriesCount:10 id:96 cover:20180721/1532159117439199949_622x300.jpeg video_code: size: create_time:2018-07-21 15:40:59 sub_class:53 view:782 modify_time:2018-11-26 12:25:40 comment:5 is_series:1 praise:14 source: author: display:1 tags: <a href="/Video/Tags/科学">科学</a> <a href="/Video/Tags/数学公式讲解">数学公式讲解</a> <a href="/Video/Tags/机器学习数学">机器学习数学</a> <a href="/Video/Tags/AI">AI</a> createtime:2018-07-21 15:40:59 text:内容主要是以推导数学公式为主,都是从算法的物理意义出发,然后一步一步最终推导到最终的式子,LDA和PCA最终的表现都是解一个矩阵特征值的问题,但是理解了如何推导,才能更深刻的理解其中的含义。本次内容要求读者有一些基本的线性代数基础,比如说特征值、特征向量的概念,空间投影,点乘等的一些基本知识等。除此之外的其他公式、我都尽量讲得更简单清楚。 seo_title:机器学习中的数学 class:53 nickname:宽客在线]
map[comment:4 tags: <a href="/Video/Tags/Python编程">Python编程</a> <a href="/Video/Tags/人工智能基础课程">人工智能基础课程</a> <a href="/Video/Tags/人工智能">人工智能</a> id:90 author: display:1 modify_time:2018-11-26 12:18:29 SeriesCount:30 praise:11 createtime:2018-07-11 19:33:06 seo_title:基于Python的人工智能基础课程 class:53 top:0 name:机器学习 text:适合无编程基础但想学Python的同学学习。本课程完全零基础入门;Python作为人工智能的主要研究语言,学会Python至关重要,本套专题就是解决同学们人工智能学习中Python语言的问题。 专题包括Numpy、Pandas以及Matplot的讲解。 这三个模块是人工智能研究中常用的模块。 video_code: view:1726 attachment: user_id:4 source: sub_class:53 nickname:宽客在线 length:0 size: create_time:2018-07-11 19:33:06 collect:6 title:基于Python的人工智能基础课程 cover:20180711/1531308762092175671_622x300.jpeg is_series:1]
map[source: size: attachment: name:机器学习 createtime:2018-07-11 08:59:02 title:机器学习与量化交易项目班 seo_title:机器学习与量化交易项目班 author: sub_class:53 view:1100 length:0 video_code: is_series:1 id:89 create_time:2018-07-11 08:59:02 praise:12 tags: <a href="/Video/Tags/量化教育视频">量化教育视频</a> <a href="/Video/Tags/机器学习与量化交易">机器学习与量化交易</a> <a href="/Video/Tags/量化交易构建">量化交易构建</a> cover:20180711/1531270742040926074_622x300.jpeg display:1 modify_time:2018-11-26 12:18:00 nickname:宽客在线 user_id:4 SeriesCount:10 class:53 top:0 text:机器学习和程序化交易系统是目前量化交易的主流手段,这门课将会从零起步介绍量化交易的方方面面,并且手把手教你从零开始搭建一个能work、能run起来的...​ collect:7 comment:2]
map[author:Andrew Ng text:人工智能的发展到已经进入了一个瓶颈期。近年来各个研究方向都没有太大的突破。真正意义上人工智能的实现目前还没有任何曙光。但是,机器学习无疑是最有希望实现这个目标的方向之一。斯坦福大学的“Stanford Engineering Everywhere ”免费提供学校里最受欢迎的工科课程,给全世界的学生和教育工作者。得益于这个项目,我们有机会和全世界站在同一个数量级的知识起跑线上。 collect:7 tags: <a href="/Video/Tags/科学">科学</a> <a href="/Video/Tags/机器学习教育视频">机器学习教育视频</a> <a href="/Video/Tags/人工智能">人工智能</a> length:0 title:斯坦福大学公开课 - 机器学习课程 sub_class:53 modify_time:2018-11-26 12:16:17 name:机器学习 source:斯坦福大学 create_time:2018-07-10 17:32:00 attachment: comment:10 createtime:2018-07-10 17:32:00 seo_title:斯坦福大学公开课---机器学习课程 cover:20180710/1531215111245408133_622x300.jpeg is_series:1 nickname:宽客在线 SeriesCount:20 class:53 video_code: size: top:0 display:1 user_id:4 praise:14 id:87 view:1219]
map[view:437 display:1 modify_time:2018-11-26 12:15:08 class:53 length:0 is_series:1 nickname:宽客在线 seo_title:机器学习概论 cover:20180710/1531212525080158655_622x300.jpeg create_time:2018-07-10 16:51:17 tags: <a href="/Video/Tags/机器学习视频">机器学习视频</a> <a href="/Video/Tags/科学">科学</a> <a href="/Video/Tags/人工智能">人工智能</a> text:机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。 size: top:0 collect:4 createtime:2018-07-10 16:51:17 attachment: name:机器学习 praise:12 comment:1 author: sub_class:53 video_code: title:机器学习概论 source: id:86 user_id:4 SeriesCount:4]
map[sub_class:53 video_code:<video controls="" src="https://files.quant.la/quant.la/%E5%8D%95%E7%8B%AC%E4%B8%80%E9%9B%86/%2B%E7%94%A8%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%A2%84%E6%B5%8B%E8%99%9A%E6%8B%9F%E8%B4%A7%E5%B8%81%E4%BB%B7%E6%A0%BC.mp4" width="100%" height="720"></video> user_id:4 length:0 attachment:https://files.quant.la/quant.la/%E5%8D%95%E7%8B%AC%E4%B8%80%E9%9B%86/%2B%E7%94%A8%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%A2%84%E6%B5%8B%E8%99%9A%E6%8B%9F%E8%B4%A7%E5%B8%81%E4%BB%B7%E6%A0%BC.mp4 top:0 id:83 class:53 is_series:0 collect:6 tags: <a href="/Video/Tags/比特币">比特币</a> <a href="/Video/Tags/区块链教育视频">区块链教育视频</a> <a href="/Video/Tags/虚拟货币价格预测">虚拟货币价格预测</a> <a href="/Video/Tags/虚拟货币">虚拟货币</a> view:228 size: createtime:2018-07-09 12:40:53 title:用深度学习预测虚拟货币价格 praise:15 comment:7 source: text:用深度学习预测虚拟货币价格 ,该项目用深度学习的方法预测比特币的走势,Siraj Raval 小哥也在视频里说了,这套模型还可以用来预测任何 Altcoin。看来现在的矿工们都应该学点机器学习了。 name:机器学习 SeriesCount:0 nickname:宽客在线 modify_time:2018-11-26 12:12:22 seo_title:用深度学习预测虚拟货币价格 author: cover:20180709/1531111196309527633_622x300.jpeg display:1 create_time:2018-07-09 12:40:53]
map[id:61 user_id:4 comment:5 length:0 attachment: is_series:1 collect:5 praise:11 author:Deep Systems class:53 view:646 SeriesCount:8 title:深度学习 - DeepSystems_ deep learning models review sub_class:53 create_time:2018-07-03 18:31:40 nickname:宽客在线 createtime:2018-07-03 18:31:40 source: cover:20180703/1530613893797150596_622x300.jpeg text:Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识。 video_code: size: top:0 display:1 tags: <a href="/Video/Tags/人工智能">人工智能</a> <a href="/Video/Tags/AI">AI</a> <a href="/Video/Tags/深度学习">深度学习</a> <a href="/Video/Tags/区块链">区块链</a> modify_time:2018-11-24 12:21:08 seo_title:深度学习---DeepSystems_-deep-learning-models-review name:机器学习]
map[SeriesCount:24 author:邹博 class:53 is_series:1 comment:4 cover:20180625/1529910471783606763_622x300.jpeg source:小象学院 size: name:机器学习 nickname:宽客在线 tags: <a href="/Video/Tags/EM算法">EM算法</a> <a href="/Video/Tags/HMM">HMM</a> <a href="/Video/Tags/回归实践">回归实践</a> <a href="/Video/Tags/实战学习">实战学习</a> title:机器学习 - 升级版 IV user_id:4 collect:4 attachment: sub_class:53 text:增加网络爬虫的原理和编写,从获取数据开始,重视将实践问题转换成实际模型的能力,分享工作中的实际案例或Kaggle案例:广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用,掌握机器学习根本。阐述机器学习原理,提供配套源码和数据;确保“懂推导,会实现。删去过于晦涩的公式推导,代之以直观解释,增强感性理解。 top:0 display:1 praise:8 seo_title:机器学习---升级版-IV length:0 modify_time:2018-11-23 12:18:56 createtime:2018-06-25 15:11:14 id:37 video_code: create_time:2018-06-25 15:11:14 view:1599]
map[id:24 source:牛津大学 video_code: top:0 cover:20180623/1529720349930193638_622x300.png size: display:1 praise:5 seo_title:牛津大学公开课---深度学习NLP(英文) user_id:4 tags: <a href="/Video/Tags/深度学习NLP">深度学习NLP</a> <a href="/Video/Tags/牛津大学">牛津大学</a> <a href="/Video/Tags/AI">AI</a> text:大数据文摘重磅推出牛津大学深度学习与自然语言处理课程(Deep NLP); 这门课主要讲授近 2-3 年深度学习(主要是神经网络)在自然语言处理方面的最新发展,如,用循环神经网络 RNN 分析和生成语音及文本。课程从相关机器学习模型的数学原理和最优算法讲起,将会讲到神经网络在 NLP 中的一系列应用,包括潜在语义分析、语音到文字的转录、语言翻译以及问答。同时也会讲到这些模型在 CPU 和 GPU 上的实现。 name:机器学习 nickname:宽客在线 createtime:2018-06-23 10:19:10 class:53 is_series:1 modify_time:2018-11-23 12:06:07 collect:3 comment:3 title:牛津大学公开课 - 深度学习NLP(英文) SeriesCount:14 author: sub_class:53 view:898 length:0 attachment: create_time:2018-06-23 10:19:10]
map[source: author: attachment: class:53 collect:6 title:自然语言处理 text:自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。 display:1 nickname:宽客在线 cover:20180621/1529569376383172515_622x300.jpeg video_code: top:0 create_time:2018-06-21 16:25:26 is_series:1 comment:5 id:3 view:645 seo_title:自然语言处理 length:0 size: praise:9 tags: <a href="/Video/Tags/自然语言处理">自然语言处理</a> <a href="/Video/Tags/计算机科学">计算机科学</a> <a href="/Video/Tags/人工智能">人工智能</a> createtime:2018-06-21 16:25:26 sub_class:53 user_id:4 modify_time:2018-11-22 12:08:56 name:机器学习 SeriesCount:7]
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深度学习入门—如何做出预测

关于深度学习,网上的资料很多,不过貌似大部分都不太适合初学者。 带你入门深度学习如何做出预测

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机器学习中常见的数学

在本视频中,作者将机器学习中的数学分成四大类——线性代数、概率论、微积分和统计学,并通过预测房价的实例介绍了线性回归与逻辑回归,以帮你了解这些数学知识在机器学习领域的运用情况。

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李宏毅深度学习(2015)

本课程比较适合初学者,台湾李宏毅老师的深度学习趣味带入门课程,一口台湾腔特别逗,不夸张地说,是我看过最系统,也最通俗易懂的,关于深度学习的文章。

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机器学习中的数学

内容主要是以推导数学公式为主,都是从算法的物理意义出发,然后一步一步最终推导到最终的式子,LDA和PCA最终的表现都是解一个矩阵特征值的问题,但是理解了如何推导,才能更深刻的理解其中的含义。本次内容要求读者有一些基本的线性代数基础,比如说特征值、特征向量的概念,空间投影,点乘等的一些基本知识等。除此之外的其他公式、我都尽量讲得更简单清楚。

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基于Python的人工智能基础课程

适合无编程基础但想学Python的同学学习。本课程完全零基础入门;Python作为人工智能的主要研究语言,学会Python至关重要,本套专题就是解决同学们人工智能学习中Python语言的问题。 专题包括Numpy、Pandas以及Matplot的讲解。 这三个模块是人工智能研究中常用的模块。

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机器学习与量化交易项目班

机器学习和程序化交易系统是目前量化交易的主流手段,这门课将会从零起步介绍量化交易的方方面面,并且手把手教你从零开始搭建一个能work、能run起来的...​

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斯坦福大学公开课 - 机器学习课程

人工智能的发展到已经进入了一个瓶颈期。近年来各个研究方向都没有太大的突破。真正意义上人工智能的实现目前还没有任何曙光。但是,机器学习无疑是最有希望实现这个目标的方向之一。斯坦福大学的“Stanford Engineering Everywhere ”免费提供学校里最受欢迎的工科课程,给全世界的学生和教育工作者。得益于这个项目,我们有机会和全世界站在同一个数量级的知识起跑线上。

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机器学习概论

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

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用深度学习预测虚拟货币价格

用深度学习预测虚拟货币价格 ,该项目用深度学习的方法预测比特币的走势,Siraj Raval 小哥也在视频里说了,这套模型还可以用来预测任何 Altcoin。看来现在的矿工们都应该学点机器学习了。

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深度学习 - DeepSystems_ deep learning models review

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识。

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机器学习 - 升级版 IV

增加网络爬虫的原理和编写,从获取数据开始,重视将实践问题转换成实际模型的能力,分享工作中的实际案例或Kaggle案例:广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用,掌握机器学习根本。阐述机器学习原理,提供配套源码和数据;确保“懂推导,会实现。删去过于晦涩的公式推导,代之以直观解释,增强

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牛津大学公开课 - 深度学习NLP(英文)

大数据文摘重磅推出牛津大学深度学习与自然语言处理课程(Deep NLP); 这门课主要讲授近 2-3 年深度学习(主要是神经网络)在自然语言处理方面的最新发展,如,用循环神经网络 RNN 分析和生成语音及文本。课程从相关机器学习模型的数学原理和最优算法讲起,将会讲到神经网络在 NLP 中的一系列应用,包括潜在语义分析、语音到文字的转录、语言翻译以及问答。同时也会讲到这些模型在 CPU 和 GPU 上的实现。

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自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

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