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第9章 逻辑回归

第8章 多项式回归与模型泛化

第7章 PCA与梯度上升法

第6章 梯度下降法

第5章 线性回归法

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

第3章 Jupyter Notebook, numpy和m

第2章 机器学习基础

第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习

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01-vLLM推理实战 .docx 2.7MB

02-量化实战-高级 .docx 4.4MB

1-1 课程内容介绍持续更新‖免费提供CunworknoteS.mp4 7.2MB

1-10 LLM推理基础-章节总结 .mp4 23.8MB

1-11 LLM性能指标-内容介绍 .mp4 6.9MB

1-12 LLM性能指标-推理评估指标全景图公重号CunWorkNotes.mp4 12.9MB

1-13 LLM性能指标-首词生成时间持续更新‖免费提供CunworknoteS.mp4 10.9MB

1-14 LLM性能指标-每词生成时间公重号CunWorkNotes.mp4 5.5MB

1-15 LLM性能指标-端到端的请求时间公重号CunWorkNotes.mp4 8.6MB

信息论、推理与学习算法 翻译版.pdf151.8MB

PART1

PART2

01-1-1课程内容和理念- .mp4 27.1MB

02-1-2-1本章总览- .mp4 5.1MB

02-1-2初识机器学习- .mp4 18.5MB

02-2-2-2数据长什么样常见数据集典型实例如何使用- .mp4 13.9MB

02-3-2-3研究哪些问题分类回归等- .mp4 17.5MB

02-4-2-4如何分门别类监督无监督强化学习等- .mp4 16.7MB

02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限- .mp4 21.8MB

课件

代码

09.FOF与资产配置.avi 284.3MB

08.期权策略开发.mp4 1.9GB

07.高级CTA：从经典到现代的核心方法介绍.mp4 388.8MB

06.程序化交易及策略开发（一）.mp4 598.5MB

05.高频交易和套利交易入门.mp4 422.0MB

04.量化择时策略与方法.vep 237.4MB

03.量化组合投资（下）.vep 189.1MB

第9章 逻辑回归

第8章 多项式回归与模型泛化

第7章 PCA与梯度上升法

第6章 梯度下降法

第5章 线性回归法

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

第3章 Jupyter Notebook, numpy和m

第2章 机器学习基础

第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习