课程描述
我们可以使用 Python 中的无监督深度学习，科学、数据和 Python 发展领域的培训视频系列名称来说明。在本课程中，您会熟悉机器学习的逻辑。您可以在其中学习数据科学如何帮助 Python 并学习深度查找。在本课程中我们尽量为您介绍最基本的内容，做好准备。这意味着您选择本课程作为您的标题永远不会错过的时间之一，并且从一开始您将学习最重要和最原始的内容。
在此期间，您将一步一步地接受所有培训，最终您是否使用机器受限玻尔兹曼等深度神经网络、t-SNE 和 PCA 熟悉了。其实这个时期算是有用的时期。通过准确完整地观看本课程，您将了解，非常全面，您会发现适合学手的汽车。本课程实际上是为那些想要深入提高学习技能的人而推荐的。
当然有特点，我们可以在Python中使用无监督深度学习
- 了解PCA的概念并进行分析，进阶
- 算法介绍、PCA 以及如何在工作中使用它
- 了解 t-SNE 的理论以及如何在编码中使用它
- 熟悉各种限制、PCA 和 t-SNE
- 了解如何在 Theano 和 Tensorflow 中自动构建编码器
- 和…
简介课程：
- 持续时间：10 小时 26 米
- 英语语言
- 季节数：14
- 课时数：82
- 指导老师：懒惰的程序员团队
旺季期间，我们可以在 Python 中使用无监督深度学习
以前需要，我们可以在Python中使用无监督深度学习
- 微积分和线性代数知识
- Python编码技巧
- 使用 Numpy、Theano 和 Tensorflow 的一些经验
- 了解梯度下降如何用于训练机器学习模型
- 安装 Python、Numpy 和 Theano
- 一些概率统计知识
- 在 Theano 或 Tensorflow 中编写前馈神经网络
图片
样片
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安装指南
在使用播放器提取您的自定义视图之后。
字幕：英文
画质：720p
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