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01 阶段一 人工智能

02 阶段二 数据挖掘

01 第一章 机器学习概述V2.1

02 第二章 环境安装和使用V2.1

03 第三章 matplotlibV2.1

04 第四章 numpyV2.1

05 第五章 pandasV2.1

06 第六章 seabornV2.1

07 第七章 K近邻算法V2.1

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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

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001 玩赚ChatGPT

002 AI美女号 2023最新AI绘画Stable Diffusion原创不用愁日赚1000+软件+教程

003 ChatGPT大师班 从入门到精通 新

004 李一舟人工智能2.0

005.秋叶AI智能办公训练营第1期

006 CGPT爆文写作课让CGPT成为我们的自媒体写作的印钞机

007 玩赚AIchatGPT 基础课

008ChatGPT从入门到精通

009 谢无敌的红书宝｜chatGPT打卡营

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阶段4-机器学习与多场景项目实战

阶段3-数据处理与统计分析

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素材

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101-4-AI抠图.mp4 12.3MB

102-5-Ai打光.mp4 21.5MB

103-6-Ai动态和深度图.mp4 32.2MB

104-7-室内装修AI.mp4 13.8MB

105-1.你必须了解的真实影视海报光效制作标准.mp4 32.8MB

106-2.光与光源3A大作美术风格的核心光源心法.mp4 35.9MB

107-3.如何让你的作品与众不同.mp4 23.4MB

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

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

05.Python面试突击班-1548

06.Python数据分析综合项目实战-656

07.Python数据科学计算库-159

08.PyTorch深度学习框架-515

09.TensorFlow深度学习框架-108

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1从AI全面认知到基础夯实第4周 人工智能底层基石-三大必备AI 数学基础.rar 1.0GB

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

阶段2从AI核心技术理论体系构建到项目实战第6周 神经网络 - 处理和学习复杂的数据.rar 867.0MB

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

三级

四级

理论考核系统演示.mp4 30.1MB

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考试平台模拟界面

素材

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