mksz418-Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习
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├──第10章 迁移混合模型
| ├──10-1 迁移学习(一).mp466.32M
| ├──10-10 机器深度学习实现少样本苹果分类(二).mp486.20M
| ├──10-11 机器深度学习实现少样本苹果分类(三).mp488.97M
| ├──10-12 机器深度学习实现少样本苹果分类(四).mp470.33M
| ├──10-2 迁移学习(二).mp446.61M
| ├──10-3 在线学习.mp447.08M
| ├──10-4 混合模型1.mp478.29M
| ├──10-5 混合模型2.mp473.94M
| ├──10-6 实战准备(一).mp484.44M
| ├──10-7 实战准备(二).mp472.47M
| ├──10-8 基于新数据的迁移学习实战.mp4126.77M
| └──10-9 机器深度学习实现少样本苹果分类(一).mp4144.04M
├──第11章 课程总结
| ├──11-1 课程总结(一).mp4104.99M
| ├──11-2 课程总结(二).mp484.34M
| └──11-3 课程总结(三).mp4123.74M
├──第1章 人工智能时代,人人都应该学会利用AI这个工具
| ├──1-1 课程导学.mp4336.59M
| ├──1-2 内容快速概览.mp4118.52M
| ├──1-3 人工智能介绍.mp4105.34M
| ├──1-4 环境及工具包介绍.mp496.47M
| ├──1-5 环境配置及Python语法实操.mp4116.02M
| └──1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操.mp4121.35M
├──第2章 机器学习之线性回归
| ├──2-1 机器学习介绍.mp493.13M
| ├──2-2 线性回归.mp4144.78M
| ├──2-3 线性回归实战准备.mp473.22M
| ├──2-4 单因子线性回归实战.mp490.86M
| ├──2-5 多因子线性回归实战.mp4133.09M
| └──2-6 【讨论题】关于房价预测得思考.txt0.54kb
├──第3章 机器学习之逻辑回归
| ├──3-1 分类问题介绍 (2).mp427.85M
| ├──3-2 逻辑回归(1) (2).mp420.36M
| ├──3-3 逻辑回归(2) (2).mp421.86M
| ├──3-4 实战准备 (2).mp420.77M
| ├──3-5 考试通过实战(一) (2).mp445.92M
| ├──3-6 考试通过实战(二) (2).mp440.04M
| ├──3-7 芯片检测实战 (2).mp476.97M
| ├──3-8【学习任务】商业异常消费数据预测.docx29.28kb
| └──3-9 【讨论】关于分类模型搭建得思考.docx13.33kb
├──第4章 机器学习之聚类
| ├──4-1 无监督学习.mp4101.87M
| ├──4-2 Kmeans-KNN-Meanshift.mp4111.34M
| ├──4-3 实战准备.mp451.13M
| ├──4-4 Kmeans实战(1).mp468.64M
| ├──4-5 Kmeans实战(2).mp461.02M
| └──4-6 KNN-Meanshift.mp489.85M
├──第5章 机器学习其他常用技术
| ├──5-1 决策树(1).mp470.70M
| ├──5-2 决策树(2).mp483.06M
| ├──5-3 异常检测.mp487.24M
| ├──5-4 主成分分析.mp496.99M
| ├──5-5 实战准备.mp4115.81M
| ├──5-6 实战(1).mp488.16M
| ├──5-7 实战(2).mp479.42M
| └──5-8 实战(3).mp4123.02M
├──第6章 模型评价与优化
| ├──6-1 过拟合与欠拟合 (2).mp427.56M
| ├──6-2 数据分离与混淆矩阵 (2).mp438.62M
| ├──6-3 模型优化 (2).mp434.67M
| ├──6-4 实战准备 (2).mp423.39M
| ├──6-5 实战(一) (2).mp460.70M
| ├──6-6 实战(二) (2).mp430.28M
| └──6-7 实战(三) (2).mp458.48M
├──第7章 深度学习之多层感知器
| ├──7-1 多层感知器(MLP).mp497.63M
| ├──7-2 MLP实现非线性分类.mp4134.03M
| ├──7-3 实战准备.mp4100.26M
| ├──7-4 实战(一).mp4121.47M
| └──7-5 实战(二).mp498.92M
├──第8章 深度学习之卷积神经网络
| ├──8-1 卷积神经网络(一).mp4160.84M
| ├──8-2 卷积神经网络(二).mp4166.07M
| ├──8-3 实战准备.mp479.25M
| ├──8-4 实战(一).mp4130.78M
| └──8-5 实战(二).mp4138.89M
└──第9章 深度学习之循环神经网络
| ├──9-1 序列数据案例 (2).mp418.02M
| ├──9-2 循环神经网络RNN (2).mp422.06M
| ├──9-3 不同类型的RNN模型 (2).mp426.13M
| ├──9-4 实战准备 (2).mp435.00M
| ├──9-5 实战(一)RNN股价预测 (2).mp447.89M
| ├──9-6 实战(二)RNN股价预测 (2).mp431.52M
| ├──9-7 实战(一)LSTM实现文本生成 (2).mp478.90M
| └──9-8 实战(二)LSTM实现文本生成 (2).mp442.20M
激动人心,无法言表! 强烈支持楼主ing…… 强烈支持楼主ing…… 淡定,淡定,淡定…… 无回帖,不论坛,这才是人道。 握机器学习+深 无回帖,不论坛,这才是人道。 66666666666666666666666666 强烈支持楼主ing……
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