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  1. 第9课 从数学到机器学习分类问题 _6

  2. 机器学习数学基础课程,视频清晰占用空间比较大。 会附上课件,方便学习。 共计十课: 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM(省略) 由于每一课视频依然较大以及上传限制,所以分开上传。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-09-25
    • 文件大小:25165824
    • 提供者:z_feng12489
  1. 机器学习-15. Keras深度学习框架

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:701497344
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-14. 卷积神经网络深入、AlexNet模型

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:708837376
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片(下)

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章(下) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:1002438656
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片(上)

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章(上) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:832569344
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-12. TensorBoard可视化

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:368050176
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-11. DNN深度神经网络手写图片识别

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十一章 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:529530880
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-10. TensorFlow深入、TensorBoard

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十章 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:588251136
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-09. 深度学习、TensorFlow安装和实现

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:747634688
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-08. 密度聚类、谱聚类

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第八章 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:444596224
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-07. 分类评估、聚类(下)

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第七章(下) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:383778816
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-07. 分类评估、聚类(上)

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第七章(上) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:797966336
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-06. 多分类、决策树分类、随机森林分类(下)

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第六章(下) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:705691648
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-04. 逻辑回归详解和应用(下)

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第四章(下) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:630194176
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-04. 逻辑回归详解和应用(上)

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第四章(上) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:920649728
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-03. 梯度下降和过拟合和归一化(下)

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第三章(下) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-15
    • 文件大小:1007681536
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习-02. 线性回归深入和代码实现

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-15
    • 文件大小:1015021568
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习推导+python实现(二):逻辑回归

  2. 写在开头:今天开始逻辑回归的内容分享,仍然是参考学习公众号机器学习实验室的思路和内容,尽量在实现的环节多加一些自己的思考,吸收一下。 内容安排 线性回归(一)、逻辑回归(二)、K近邻(三)、决策树值ID3(四)、CART(五)、感知机(六)、神经网络(七)、线性可分支持向量机(八)、线性支持向量机(九)、线性不可分支持向量机(十)、朴素贝叶斯(十一)、Lasso回归(十二)、Ridge岭回归(十三)等。 今天就是从逻辑回归的内容进行分享,逻辑回归的思想其实在现实生活中很常见,比如通过一段编程的能
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:190464
    • 提供者:weixin_38663516
  1. 机器学习推导+python实现(九):线性支持向量机

  2. 写在开头:今天将跟着昨天的节奏来分享一下线性支持向量机。 内容安排 线性回归(一)、逻辑回归(二)、K近邻(三)、决策树值ID3(四)、CART(五)、感知机(六)、神经网络(七)、线性可分支持向量机(八)、线性支持向量机(九)、线性不可分支持向量机(十)、朴素贝叶斯(十一)、Lasso回归(十二)、Ridge岭回归(十三)等。 昨天再分享线性可分支持向量机的时候,大家不免会发现其既定前提是数据线性可分,但实际生活中对于线性可分的数据来说还是比较少,那么如何在线性可分支持向量机的基础上进行改机使
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:173056
    • 提供者:weixin_38565818
  1. 机器学习(十)线性&多项式回归之房价与房屋尺寸关系

  2. 一.线性回归 (1)线性回归  线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分 析方法。  线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归 线性回归:使用形如y=w T x+b的线性模型拟合数据输入和输出之间的映射关系的。 线性回归有很多实际的用途,分为
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:30720
    • 提供者:weixin_38750721
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