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  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
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    • 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
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    • 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
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    • 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
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  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
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  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
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    • 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
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  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-06. 多分类、决策树分类、随机森林分类(上)

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第六章(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:499122176
    • 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-03. 梯度下降和过拟合和归一化(上)

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第三章(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 Ten
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-15
    • 文件大小:805306368
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  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-01. 人工智能开发及远景介绍

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第一章 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 Tensor
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-15
    • 文件大小:222298112
    • 提供者:suolong123
  1. 机器学习(聚类十)——谱聚类及代码实现

  2. 谱聚类是基于谱图理论基础上的一种聚类方法,与传统的聚类方法相比:具有在任意形状的样本空间上聚类并且收敛于全局最优解的优点。(但效率不高,实际工作中用的比较少) 谱聚类 通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类,从而达到对样本数据进行聚类的目的;其本质是将聚类问题转换为图的最优划分问题,是一种点对聚类算法。 谱聚类算法将数据集中的每个对象看做图的顶点 V,将顶点间的相似度量化为相应顶点连接边E的权值 w,这样就构成了一个基于相似度的无向加权图 G(V,E),于是聚类问题就转换为图的划分问题。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
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    • 提供者:weixin_38748769
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