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第04阶段-
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深度学习篇-2-
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实战班视频教程-22课-36G/16.采样.mp4
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第03阶段-算法基础提高篇-1-
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算法基础班-10课-16G/视频/09.贪心法和动态规划.mp4
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第03阶段-算法基础提高篇-4-
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深度学习之算法图论概率分治-16G/9.贪心法和动态规划.mp4
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第04阶段-
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深度学习篇-2-
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实战班视频教程-22课-36G/15.主题模型.mp4
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第03阶段-算法基础提高篇-2-
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算法强化班-10课-17.5G/10.面试精讲.mp4
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第02阶段-高等数学篇-1-
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基础班数学、算法、微积分、概率论-20课-31G/视频教程/13 主题模型(概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA)/13 主题模型.mp4
2.5 GB
第04阶段-
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深度学习篇-2-
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实战班视频教程-22课-36G/14.EM算法重制完整版.mp4
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第04阶段-
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深度学习篇-2-
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实战班视频教程-22课-36G/13.贝叶斯网络.mp4
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第04阶段-
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深度学习篇-2-
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实战班视频教程-22课-36G/11.聚类.mp4
2.3 GB
第04阶段-
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深度学习篇-2-
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实战班视频教程-22课-36G/1.微积分和概率论.mp4
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第03阶段-算法基础提高篇-2-
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算法强化班-10课-17.5G/1.链表栈队列.mp4
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第03阶段-算法基础提高篇-2-
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算法强化班-10课-17.5G/2.字符串.mp4
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第04阶段-
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深度学习篇-2-
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实战班视频教程-22课-36G/2.数理统计与参数估计.mp4
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第04阶段-
机器学习
深度学习篇-2-
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实战班视频教程-22课-36G/10.降维.mp4
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第04阶段-
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深度学习篇-2-
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实战班视频教程-22课-36G/3.矩阵运算.mp4
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第04阶段-
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深度学习篇-2-
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实战班视频教程-22课-36G/4.凸优化.mp4
2.0 GB
第03阶段-算法基础提高篇-1-
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算法基础班-10课-16G/视频/03.数组.mp4
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第03阶段-算法基础提高篇-4-
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深度学习之算法图论概率分治-16G/03.数组.mp4
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第02阶段-高等数学篇-1-
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基础班数学、算法、微积分、概率论-20课-31G/视频教程/04 广义线性回归和对偶优化/04 广义线性回归和对偶优化.mp4
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浙江大学-研究生
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课程-
24.
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课程-24.人工神经网络—后向传播算法.mp4
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50.
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课程 50 隐含马尔科夫过程.mp4
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12.
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课程-12.支持向量机-将支持向量机原问题转化为对偶问.mp4
498.5 MB
20.
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课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4
452.9 MB
28.
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课程 28 深度学习 卷积神经网络LeNet.qsv..mp4
390.9 MB
38.
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课程-38.特征提取 – 主成分分析(PCA).mp4
372.2 MB
35.
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课程-35.强化学习Q-learningl.mp4
345.9 MB
7.
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课程(七)支持向量机(线性模型)数学描述.mp4
318.7 MB
45.
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课程-45.EM算法(高斯混合模型和K-均值算法).mp4
316.2 MB
39.
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课程-39.特征选择 – 自适应提升(AdaBoost).mp4
300.6 MB
11.
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课程-11.支持向量机(非线性模型)原问题和对偶问题..mp4
270.4 MB
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课程-48.EM算法(收敛性证明).mp4
261.1 MB
10.
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课程-10.支持向量机(非线性模型) 低维到高维映射..mp4
245.0 MB
25.
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课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4
236.9 MB
51.
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课程 51 大词汇量连续语音识别介绍.mp4
223.8 MB
43.
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课程-43.概率密度估计 – 高斯密度函数.mp4
203.5 MB
6.
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课程(六)支持向量机(线性模型)问题.mp4
171.4 MB
40.
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课程-40.目标检测 (RCNN和FCN).mp4
169.3 MB
17.
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课程-17.ROC曲线.mp4
168.4 MB
52.
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课程 52循环神经网络(RNN)和LSTM.mp4
158.4 MB
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第十天+项目+总结
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第10天和项目/人才流失模型/上午视频/2.推荐系统业务增强.itheima
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第10天和项目/
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第10天/05.CTR点击率预估实战.itheima
360.8 MB
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十天总结.avi
318.7 MB
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第10天和项目/
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第10天/07.SVM模型-实战.itheima
290.2 MB
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第10天和项目/
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第10天/06.SVM模型-完全线性可分支持向量机.itheima
269.1 MB
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/3.业务数据可视化展示.itheima
233.2 MB
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第10天和项目/
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第10天/03.算法基础-LR算法详解.itheima
229.7 MB
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/4.人才流失模型数据探索分析.itheima
219.9 MB
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第10天和项目/人才流失模型/晚上视频/晚2:过采样技术详解.itheima
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第10天和项目/
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第10天/01.算法基础-昨日回顾.itheima
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/7.labelencodewr和onehotencoder.itheima
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第10天和项目/
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第10天/04.算法基础-LR推导学习.itheima
134.7 MB
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第10天和项目/
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第10天/02.算法基础-LR前置知识.itheima
128.6 MB
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第10天和项目/人才流失模型/上午视频/1.昨日回顾和今日重点.itheima
124.6 MB
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第10天和项目/人才流失模型/上午视频/3.人才流失模型项目介绍.itheima
123.1 MB
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/8.整合所有特征数据.itheima
113.6 MB
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第10天和项目/人才流失模型/晚上视频/晚5:项目总结.itheima
111.0 MB
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第10天和项目/人才流失模型/晚上视频/晚3:欠采样技术详解.itheima
109.0 MB
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/9.使用GBDT和LR算法训练模型并预测.itheima
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/5.特征选择和特征数据筛选.itheima
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所需要的软件包/Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
410.4 MB
开课前提供上课必备资料/1.云计算大数据-
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部分/day03/安装文档/4.Anaconda安装(参考第一天课件)/Anaconda2-4.1.1-py27-Windows-x86_64.exe
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所需要的软件包/Anaconda2-4.1.1-Windows-x86_64.exe
357.8 MB
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开课前提供上课必备资料/1.云计算大数据-
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所需要的软件包/jdk-7u71-windows-x64[64位].exe
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所需要的软件包/scala-2.12.0.msi
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所需要的软件包/R/RStudio-1.0.136.exe
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和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/人脸识别-卧虎藏龙.avi
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和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/挑战不可能-狗脸识别1.flv
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转码视频/03.
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引入--大数据架构详解.itheima
147.3 MB
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入门--人工智能应用场景浅析.itheima
134.0 MB
机器学习
和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/1.
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引入技术/无人机-物流无人机快递等-
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-杆的平衡学习过程.mp4
117.7 MB
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入门--监督学习详解.itheima
104.8 MB
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转码视频/29.
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入门--手写体识别分析和代码演示.itheima
104.5 MB
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转码视频/09
机器学习
引入--
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简单了解及应用场景.itheima
103.1 MB
机器学习
转码视频/19.
机器学习
入门--
机器学习
概念2.itheima
95.0 MB
机器学习
转码视频/05.
机器学习
引入--
机器学习
架构解释(以推荐系统为例).itheima
92.0 MB
机器学习
转码视频/13.
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入门--人工智能、
机器学习
和深度学习的关系.itheima
91.1 MB
机器学习
转码视频/18.
机器学习
入门--
机器学习
概念1.itheima
89.8 MB
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和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/艾利克斯VS小度 脑力新皇跨代识别助被拐儿童回家 170407 最强大脑_标清.mp4
86.6 MB
机器学习
转码视频/12.
机器学习
入门--人工智能三次浪潮和发展.itheima
77.2 MB
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转码视频/26.
机器学习
入门--半监督学习详解(了解).itheima
75.3 MB
机器学习
和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/1.
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引入技术/百度杰作-“小度”横空出世,最强大脑名人堂能否完美PK“人机大战”。_标清.mp4
72.2 MB
机器学习
转码视频/16.
机器学习
入门--基于规则的学习和基于模型的学习区别和联系.itheima
70.7 MB
机器学习
转码视频/27.
机器学习
入门--强化学习详解(了解).itheima
70.7 MB
机器学习
转码视频/21.
机器学习
入门--引出分类和回归问题.itheima
70.6 MB
机器学习
转码视频/06.
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引入--究竟大数据时代究竟改变了什么.itheima
70.1 MB
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机器学习
第八天价值
27晚上/晚3.Adaboost算法的例子学习.itheima
234.9 MB
27下午/8.Bagging算法图解.itheima
197.8 MB
27上午/1.昨日回顾.itheima
186.2 MB
27下午/9.Bagging算法知识点总结.itheima
172.1 MB
27上午/5.分类决策树的案例(Gini系数求解).itheima
163.1 MB
27晚上/晚8:KNN代码实战.itheima
155.7 MB
27晚上/晚7:KNN算法详解(三要素).itheima
140.5 MB
27下午/2.泰坦尼克号问题的数据探索.itheima
135.2 MB
27上午/2.理解回归树.itheima
129.3 MB
27下午/4.泰坦尼克号对类别型数据的处理.itheima
120.1 MB
27上午/4.分类树的建树过程.itheima
118.5 MB
27晚上/晚2:AdaBoost算法详解.itheima
113.9 MB
27下午/6.保存模型并进行测试.itheima
101.2 MB
27上午/9.随机森林算法思想.itheima
91.2 MB
27晚上/晚6:KNN入门.itheima
89.9 MB
27下午/1.随机森林API.itheima
89.8 MB
27下午/7.集成学习算法简介.itheima
84.9 MB
27晚上/晚5:代码实战.itheima
82.7 MB
27下午/3.泰坦尼克号问题缺失值填充.itheima
74.1 MB
27上午/8.集成学习方法总结.itheima
73.4 MB
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2023-12-30
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第20天spark
机器学习
spark-推荐系统2.wmv
72.1 MB
spark-推荐系统1.wmv
67.4 MB
spark库介绍.wmv
53.2 MB
spark作业.wmv
49.1 MB
作业.wmv
27.5 MB
spark-DataFrame的基本介绍与创建.wmv
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spark作业讲解.wmv
23.7 MB
spark-DataFrame常用属性和方法.wmv
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吴恩达
机器学习
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吴恩达
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林轩田-
机器学习
技法
P53 13-4 Deep Learning -- Principal Component Analysis @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
45.4 MB
P50 13-1 Deep Learning -- Deep Neural Network @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
43.7 MB
P10 3-1 Kernel Support Vector Machine -- Kernel Trick @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
41.1 MB
P46 12-1 Neural Network -- Motivation @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
39.6 MB
P26 7-1 Blending and Bagging -- Motivation of Aggregation @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
39.3 MB
P34 9-1 Decision Tree -- Decision Tree Hypothesis @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
38.6 MB
P43 11-2 Gradient Boosted Decision Tree -- Optimization of AdaBoost @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
37.9 MB
P3 1-3 Linear SVM -- Standard Large-Margin Problem @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
37.8 MB
P6 2-1 Dual Support Vector Machine -- Motivation of Dual SVM @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
35.7 MB
P40 10-3 Random Forest -- Feature Selection @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
35.2 MB
P62 16-1 Finale -- Feature Exploitation Techniques @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
34.7 MB
P27 7-2 Blending and Bagging -- Uniform Blending @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
34.6 MB
P7 2-2 Dual Support Vector Machine -- Largange Dual SVM @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
33.5 MB
P49 12-4 Neural Network -- Optimization and Regularization @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
33.0 MB
P23 6-2 Support Vector Regression -- Support Vector Regression Primal @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
32.8 MB
P48 12-3 Neural Network -- Neural Network Learning @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
32.3 MB
P22 6-1 Support Vector Regression -- Kernel Ridge Regression @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
31.7 MB
P58 15-1 Matrix Factorization -- Linear Network Hypothesis @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
31.1 MB
P28 7-3 Blending and Bagging -- Linear and Any Blending @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
30.9 MB
P42 11-1 Gradient Boosted Decision Tree -- AdaBoost Decision Tree @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
30.7 MB
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2021-04-26
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Python3入门
机器学习
经典算法与应用
第8章 多项式回归与模型泛化/8-6 验证数据集与交叉验证.mp4
233.4 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-3 训练数据集,测试数据集.mp4
223.7 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-5 超参数.mp4
217.3 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-2 scikit-learn中的
机器学习
算法封装.mp4
216.3 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4
216.0 MB
第6章 梯度下降法/6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4
213.2 MB
第9章 逻辑回归/9-5 决策边界.mp4
202.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing.mp4
199.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-2 jupyter notebook中的魔法命令.mp4
198.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-4 创建numpy数组和矩阵.mp4
197.2 MB
第6章 梯度下降法/6-2 模拟实现梯度下降法.mp4
194.4 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-8 scikit-learn中的Scaler.mp4
194.3 MB
第5章 线性回归法/5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE.mp4
192.2 MB
第8章 多项式回归与模型泛化/8-8 模型泛化与岭回归.mp4
189.0 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-3 求数据的主成分PCA.mp4
187.3 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-4 分类准确度.mp4
183.3 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-6 scikit-learn中的PCA.mp4
180.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-1 jupyter notebook基础.mp4
177.4 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-5 高维数据映射为低维数据.mp4
176.8 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数.mp4
176.2 MB
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2021-04-25
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11.6 GB
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2017年最新Python数据分析与
机器学习
经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课 压缩
2017年最新Python数据分析与
机器学习
经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/资料/Python文本分析/[www.17zixueba.com]搜狗新闻语料/test.txt
19.2 MB
2017年最新Python数据分析与
机器学习
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实战/视频课程/01人工智能入门指南(有基础的同学请略过!)/课时5
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时10Numpy基础结构.mp4
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时11Numpy矩阵基础.mp4
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时12Numpy常用函数.mp4
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时13矩阵常用操作.mp4
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时14不同复制操作对比.mp4
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时7使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个).flv
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时8课程数据,代码,PPT.txt
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时9科学计算库Numpy.mp4
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实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时15Pandas数据读取.mp4
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实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时16Pandas索引与计算.mp4
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实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时17Pandas数据预处理实例.mp4
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实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时18Pandas常用预处理方法.mp4
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实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时19Pandas自定义函数.mp4
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实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时20Series结构.mp4
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Python
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之无监督学习/单元1:聚类/0 聚类之K-Means+31省市居民家庭消费调查.mp4
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【第一周】
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之无监督学习/单元1:聚类/1 聚类之Dbscan+学生月上网时间分布聚类实例.mp4
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【第一周】
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之无监督学习/单元1:聚类/31省市居民家庭消费调查.py
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【第一周】
机器学习
之无监督学习/单元1:聚类/学生月上网时间分布聚类.py
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【第一周】
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之无监督学习/单元2:降维/0 降维之PCA.mp4
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【第一周】
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之无监督学习/单元2:降维/1 降维之NMF.mp4
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【第一周】
机器学习
之无监督学习/单元2:降维/NMF、PCA-人脸图像特征抽取与对比.py
1.8 kB
【第一周】
机器学习
之无监督学习/单元2:降维/PCA-鸢尾花数据集降维.py
790 Bytes
【第一周】
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之无监督学习/单元3:基于聚类的整图分割实例/0 实例:基于聚类的整图分割.mp4
62.6 MB
【第一周】
机器学习
之无监督学习/单元3:基于聚类的整图分割实例/实例:基于聚类的整图分割.py
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【第一周】
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之无监督学习/学期课程导学/0 “
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”课程内容导学.mp4
81.3 MB
【第一周】
机器学习
之无监督学习/学期课程导学/1 Sklearn库的安装.mp4
60.0 MB
【第一周】
机器学习
之无监督学习/学期课程导学/2 Sklearn库标准数据集及基本功能.mp4
94.8 MB
【第一周】
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之无监督学习/本周课程导学/0 无监督学习课程导学.mp4
121.1 MB
【第三周】
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之强化学习/单元7:强化学习/0 强化学习基础.mp4
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【第三周】
机器学习
之强化学习/单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析/0 实例:自主学习Flappy Bird游戏.mp4
30.5 MB
【第三周】
机器学习
之强化学习/单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析/1 Flappy Bird自主学习程序基本框架.mp4
130.2 MB
【第三周】
机器学习
之强化学习/单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析/2 相关库的介绍及安装.mp4
36.5 MB
【第三周】
机器学习
之强化学习/单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析/3 项目实战.mp4
166.0 MB
【第三周】
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之强化学习/单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析/4 训练结果展示.mp4
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与图像视频分析-19]-中科院.iso
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机器学习
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