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搜索资源列表

  1. 李宏毅机器学习讲义

  2. 台大李宏毅老师的2017年机器学习课程系列学习笔记。今天我们先来看一下该系列课程的内容简介。从本质上来讲，机器学习可以分为三部分：函数集（也就是model）、评价函数好坏的标准、训练集。该课程中机器学习的大致内容包括：有监督学习、无监督学习、半监督学习、回归、分类、迁移学习、结构化学习、强化学习。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-05-02
    • 文件大小：85983232
    • 提供者：bulabala

  1. 李宏毅机器学习笔记

  2. 李宏毅机器学习笔记，文档文件，笔记全面，总结充分，仅供学习

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-18
    • 文件大小：47185920
    • 提供者：qq_30189255

  1. 李宏毅机器学习笔课件

  2. 李宏毅机器学习笔课件，文档文件，笔记全面，总结充分，仅供学习

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-18
    • 文件大小：55574528
    • 提供者：qq_30189255

  1. 李宏毅机器学习作业

  2. 李宏毅机器学习作业，文档文件，笔记全面，总结充分，仅供学习

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-18
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：qq_30189255

  1. 李宏毅机器学习笔记.pdf

  2. 李宏毅机器学习·笔记自己整理成了PDF，现在分享给大家。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：65011712
    • 提供者：fly975247003

  1. 李宏毅学习笔记的PDF版

  2. github上有相关的开源资源！！！！！ 李宏毅老师的机器学习视频是机器学习领域经典的中文视频之一，也被称为中文世界中最好的机器学习视频。李老师以幽默风趣的上课风格让很多晦涩难懂的机器学习理论变得轻松易懂，并且老师会通过很多有趣的例子结合机器学习理论在课堂上展现出来，并且逐步推导深奥的理论知识。比如老师会经常用宝可梦来结合很多机器学习算法。对于想入门机器学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-04-22
    • 文件大小：125829120
    • 提供者：vip6p

  1. 课堂笔记1.docx

  2. 李宏毅老师机器学习的笔记，目详细介绍为：https://www.bilibili.com/video/av35932863?p=2

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u013625492

  1. NTU_ML2017_Hung-yi-Lee_HW-master.zip

  2. 李宏毅老师在2017年台大讲解的《机器学习》课程中的所有作业源码与资源，本人最近在学习机器学习的相关课程，李宏毅老师是我的入门首选，我也做了相关的笔记，欢迎大家来看，同时博客中若有错误，请及时评论或私信指出，谢谢！我的博客https://blog.csdn.net/qq_42263553

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：qq_42263553

  1. 神经网络与深度学习（台大李宏毅课件笔记）

  2. 李宏毅台湾大学学习笔记，

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-12-07
    • 文件大小：106954752
    • 提供者：qq_38140292

  1. [TOC](机器学习 李宏毅 笔记)

  2. 机器学习分类 Scenario 训练场景 由拿到的数据决定 task 任务类型 由想得到的输出决定 method 所选择的function set 只是specialize了Classifacaiton 的具体分类，但是每个senerio 都包含这些task, 每个task 都包含这些method。 线性回归 线性模型 把Xcp2X_{cp}^2Xcp2​看作一个特征，则还是线性模型。 梯度下降(Gradient Descent) 定义 梯度：函数在某一点的梯度是这样一个向量，它的方向与取得

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：371712
    • 提供者：weixin_38699757

  1. 【李宏毅机器学习笔记】6、简单介绍深度学习（Deep Learning）

  2. 【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression） 【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？ 【李宏毅机器学习笔记】3、gradient descent 【李宏毅机器学习笔记】4、Classification 【李宏毅机器学习笔记】5、Logistic Regression 【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍Deep Learning 【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation） 【李宏毅机器学习笔记】8、Tips for Training DNN 【李宏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38597990

  1. 【李宏毅机器学习笔记】8、Tips for Training DNN

  2. 【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression） 【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？ 【李宏毅机器学习笔记】3、gradient descent 【李宏毅机器学习笔记】4、Classification 【李宏毅机器学习笔记】5、Logistic Regression 【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍Deep Learning 【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation） 【李宏毅机器学习笔记】8、Tips for Training DNN 【李宏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38660051

  1. 【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation）

  2. 【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression） 【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？ 【李宏毅机器学习笔记】3、gradient descent 【李宏毅机器学习笔记】4、Classification 【李宏毅机器学习笔记】5、Logistic Regression 【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍Deep Learning 【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation） 【李宏毅机器学习笔记】8、Tips for Training DNN 【李宏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38642349

  1. leedeeprl-notes:李宏毅《深度强化学习》笔记，在线阅读地址：https-源码

  2. 李宏毅深度强化学习笔记（LeeDeepRL-注意事项） 李宏幽默老师的《深度强化学习》是强化学习领域经典的中文视频之一。李老师幽默风趣的上课风格让晦涩难懂的强化学习理论变得轻松易懂，他会通过很多有趣的例子例证解强化学习理论。某些老师经常会用玩Atari游戏的例子解释解解强化学习算法。如此，为了课程的补充，我们整理了周博磊老师的《强化学习纲要》，李科浇老师的《百度强化学习》。以及多个强化学习的经典资料作为补充。对于想入门强化学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的。 使用说明 第4章到第11章为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：141557760
    • 提供者：weixin_42175776

  1. NTU-ReinforcementLearning-Notes:国立台湾大学李宏毅老师讲解的深度强化学习学习笔记-源码

  2. 李宏毅深度强化学习笔记 课程主页： 视频： 李宏毅老师讲这门课不是从MDP开始讲起，而是从如何获得最佳奖励出发，直接引出政策梯度（以及PPO），再讲Q-learning（原始Q-learning，DQN，各种DQN的升级），然后是A2C（以及A3C，DDPG），紧接着介绍了一些Reward Shaping的方法（主要是好奇心，课程学习，分层学习） ，，最后介绍模仿学习（逆RL）。比较全面的展现了深度强化学习的核心内容，也比较直观。跟伯克利学派的课类似，与UCL上来就讲MDP，解各种值迭代的思路

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42127369

  1. ML2017-笔记：李宏毅机器学习2017个人笔记-源码

  2. ML2017-笔记：李宏毅机器学习2017个人笔记

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42138408

  1. leeml-notes：李宏毅《机器学习》笔记，在线阅读地址：https：datawhalechina.github.ioleeml-notes-源码

  2. leeml-notes：李宏毅《机器学习》笔记，在线阅读地址：https：datawhalechina.github.ioleeml-notes

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：140509184
    • 提供者：weixin_42166105

  1. 【李宏毅机器学习笔记】9、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）

  2. 【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression） 【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？ 【李宏毅机器学习笔记】3、gradient descent 【李宏毅机器学习笔记】4、Classification 【李宏毅机器学习笔记】5、Logistic Regression 【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍Deep Learning 【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation） 【李宏毅机器学习笔记】8、Tips for Training DNN 【李宏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38567962

  1. 李宏毅 machine learning 笔记1 introduction

  2. What is machine learning machine learning ≈ looking for a function from data Framework Training step 1 Model (Define a set of function) step 2 Goodness of function step 2 Pick the best function Learning Map P.S. scenario n.情景，场景 Regression the out p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：238592
    • 提供者：weixin_38651450

  1. 番外.李宏毅学习笔记.ST4.Sequence Labeling

  2. 文章目录Sequence LabelingDefinitionExample Task: POS taggingHidden Markov Model (HMM)HMM – Step 1HMM – Step 2HMM的数学表达HMM– Estimating the probabilitiesHMM – Viterbi AlgorithmHMM – SummaryConditional Random Field (CRF)P(x,y) for CRFFeature VectorCRF – Trai

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38672731