主要内容有：

第1节：Python基础-Python及其数学库1.
第1节：Python基础-Python及其数学库2.
第2节：Python基础-Python及其数学库3.
第3节：Python基础-数据清洗和特征选择.
第4节：多元回归和Logistic回归.f
第5节：决策树和随机森林.f/
第6节：SVM.
第7节：聚类.fv
第8节：EM算法.f
第9节：隐马尔科夫模型HMM.fAv
第10节：主题模型LDV.
第11节：卷积神经网络CNN1.fv
第11节：卷积神经网络CNN2.fv
第12节：图像视频的定位与识别（上）A
第12节：图像视频的定位与识别（下）
第12节：图像视频的定位与识别1（上海交大博士腾讯研究员）.f
第12节：图像视频的定位与识别2（上海交大博士腾讯研充员）fv
第12节：图像视频的定位与识别3（上海交大博士腾讯研充员）f
第12节：图像视频的定位与识别4（上海交大博士腾讯研充员）.
第13节：循环神经网络RNN.mp4
第14节：1.什么是自然语言处理？？？.fv
第14节：2语言模型（31分钟）.f/
第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟）.f
第14节：4.词法分析（68分钟）.f
第14节：5.句法分析（11分钟）.fv
第14节：6.语义分析（23分钟）.
第14节：7.语言模型复习（9分钟）f/
第14节：8.词向量（27分钟）.fl
第14节：9.词向量-案例（24分钟）.
第14节：10.文本分类（82分钟）.
第14节：11.机器翻译（25分钟）.fv
第14节：12.信息抽取（13分钟）.
第14节：13.篇章分析（3分钟）.
第14节：14.问答系统（12分钟）.f
第15节：生成对抗网络GAN.
第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习.f
第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程.
第16节：强化学习RL_3.动态规划.
第16节：强化学习RL4.蒙特卡罗.
第16节：强化学习RL_5.时间差分方法.f/
第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法.f/
第16节：强化学习RL_7.值函数通近.fv
第16节：强化学习RL_8.策略函数通近.fl/
第十六节：强化学习RL_9.整合学习与规划.f/

非常感谢！

除了内容列表，啥都没呀。。。

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除了内容列表，啥都没呀。。。