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05第五阶段-CV NLP 推荐三大方向的基础技术巩固

04第四阶段深度学习模型应用

03第三阶段深度学习原理到实战

02第二阶段机器学习实战

01第一阶段机器学习原理

00预习阶段-Python基础和数据分析

在线视频9-商品推荐方案讨论E&&E算法以及deep learning如何作用于推荐系统中的排序 .mp4 436.0MB

在线视频8-用户特征和Item特征的常用方法 .mp4 268.9MB

在线视频7-推荐业务feed流产品及推荐算法策略架构解析 .mp4 356.7MB

9机器学习-概率图模型

8机器学习-决策树系列

7机器学习-无监督学习

6机器学习-线性分类

5机器学习-线性回归

4人工智能基础-高等数学知识强化

3人工智能基础-Python科学计算和可视化

2人工智能基础-Python基础

1人工智能基础-快速入门

超智能体S01：高考与机器学习ss.mp4375.4MB

课程资料

第9章 推荐系统构建推荐系统案例

第8章 推荐系统理论

第7章 聚类和相似度模型维基百科人物相似度案例

第6章 聚类和相似度模型理论

第5章 分类模型情感分析进阶案例

第4章 分类模型理论

第3章 回归模型房价预测进阶案例

第2章 回归模型理论

9-8 OvR与OvO.rar 96.0MB

9-7 scikt-learn中的逻辑回归.rar 113.0MB

9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.rar 95.2MB

9-5 决策边界.rar 116.4MB

9-4 实现逻辑回归算法.rar 146.8MB

9-3 逻辑回归损失函数的梯度.rar 79.9MB

9-2 逻辑回归的损失函数.rar 67.7MB

9-1 什么是逻辑回归.rar 67.7MB

8-9 LASSO.rar 95.2MB

丁香公开课-NHANES+ML联合挖掘课 - 早早.pdf 32.4MB

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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