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00为什么要学习数学1.mp4 18.1MB

01引言和学习方法.mp4 12.8MB

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03什么是机器学习1.mp4 16.0MB

01Python基础-V5.X版-14天-AI版

02Python进阶-V5.X版-9天-AI版

03-数据处理和统计分析-V5.X版-10天-AI版

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05金融风控-V5.X版-8天-AI版

06深度学习基础-V5.X版-6天-AI版

07自然语言处理+GPT-V5.X版-13天-AI版

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01.机器学习-剪辑版-路丰坤-1524

02.Fashion-MNIST时尚物品分类项目-851

03.Kaggle实战-46

04.Python高级编程-118

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08.PyTorch深度学习框架-515

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1. 手工实现一个简单的鸢尾花分类器

2. 使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现鸢尾花分类

3. kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响

4. 使用 sklearn 的线性回归算法实现房价预测

5. 房价预测的可视化线性模型

6. 比较多种算法的鸢尾花分类准确率

7. 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参

8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能

1. 练习手工实现一个简单的水果识别器..docx 0.0MB

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阶段2从AI核心技术理论体系构建到项目实战第5周 机器学习 - 解锁人工智能的核心.rar 769.5MB

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阶段2从AI核心技术理论体系构建到项目实战第7周 卷积神经网络CNN-处理具有网格结构数据的任务.rar 538.6MB

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阶段012 赠品-计算机视觉

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10开源大模型平台-V5.X版本-3天-AI版

09大模型-V5.X版本线下-13天-AI版

08知识图谱-V5.X-10天-AI版

07自然语言处理+GPT-V5.X版-13天-AI版

06深度学习基础-V5.X版-6天-AI版

第10章 评价分类结果

第11章 支撑向量机 SVM

第12章 决策树

第13章 集成学习和随机森林

第14章 更多机器学习算法

第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习

第2章 机器学习基础

第3章 Jupyter Notebook numpy和m

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

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第10周 PyTorch数据处理与网络模型构建

第11周 深入PyTorch模型的训练与可视化

第12周 CNN图像处理模型

第13周 移动端AI高效率分组模型

第14周 卷积注意力模型

第15周 Transformer模型

第16周 Vision Transformer 模型

第17周视觉领域图像分类技术与项目实战