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国科大_机器学习.7z

国科大机器学习课程课件以及部分对应习题。内容包括贝叶斯分类、支持向量机、KNN、深度学习等基本的机器学习算法介绍。

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国科大模式识别与机器学习2018-2019回忆版

中国科学院大学 模式识别与机器学习

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中科院深度学习课件

2018年春季中国科学院大学深度学习课程课件,主讲老师王亮。 内容包括基本知识、CNN、RNN、生成模型、强化学习等。(英文版的)

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国科大-模式识别与机器学习-2017-2018期末考试试卷

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国科大机器学习课程课件

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中国科学院大学国科大机器学习与应用叶齐祥期末考试试卷

中国科学院大学国科大机器学习与应用叶齐祥期末考试试卷,期末考试源文档

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国科大深度学习课程课件

此课件为国科大深度学习课件,作者中科院自动化所计算智能中心王亮老师

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国科大强化学习18-19春季.rar

2016年AlphaGo战胜人类顶级围棋选手,标志人工智能的一个重要里程碑事件,其中强化学习方法做出了重要的贡献。麻省理工、斯坦福、卡内基梅隆等著名学府纷纷开设或着重强化学习的课程。 强化学习是人工智能中最活跃的研究领域之一。强化学习不同于监督学习,强化学习根据系统的状态做出动作,由环境给出奖惩信号,通过学习获得使累计奖惩最高的动作策略。也就是一种基于数据通过自学习方式获得最优决策和控制的方法。在棋类博弈、智能驾驶、机器人控制等领域都有广泛成功的应用。 R. Sutton和A. Barto的《强化学习导论》自1998年第一版发行,为强化学习的关键思想和算法提供了一个清晰而简单的描述,系统介

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