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├──1-9
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1 a+ U3 q' Y7 K| ├──第4课 最大熵与EM算法(下).mp4 161.65M$ Z) M0 @4 m6 h4 c9 r
| ├──第5课 机器学习中的特征工程处理.mp4 230.02M
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+ r! ~" X ~. `5 m$ T. {| ├──第7课 sklearn与机器学习实战.mp4 335.71M5 e( P1 B$ H) T/ E: Q( y
| ├──第8课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.mp4 283.69M8 P9 u, o4 _6 J8 `& |
| └──第9课 电商推荐系统.mp4 221.85M
( p) F3 }7 d0 Z6 Q5 {- s├──10-18 & R# u. U5 y! v- C! s3 Y
| ├──第10课 聚类.mp4 201.60M
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% B$ X# T9 B# b| ├──第12课 贝叶斯网络.mp4 140.87M
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| ├──第15课 神经网络初步.mp4 191.31M" [7 u4 h6 n: y! k
| ├──第16课 卷积神经网络与计算机视觉.mp4 190.79M
# o) K& v* S) S3 H3 S" G9 b| ├──第17课 循环神经网络与自然语言处理.mp4 235.19M) X6 y& {* d5 N8 R$ {
| └──第18课 深度学习实践.mp4 242.70M
! d8 @& y1 x; N2 K; r0 v├──其他
( D+ |0 ~0 O( u2 f+ f( W| ├──概率论.mp4 190.81M: V/ h6 D4 s' f2 z- I3 G
| ├──凸优化.mp4 115.32M
( B2 S- E8 d6 d: c! I7 b| ├──微积分.mp4 161.79M' V8 Z1 Z5 {" \9 ^4 n! |2 X
| └──线性代数.mp4 287.15M
2 ~' g3 L/ F Z0 p└──资料
/ p; w& Z' {6 s& C| ├──4次数学预习课讲义
" B" ?; h8 t- d| | └──4次数学预习课讲义
. x6 f- b; V+ F) M, Q% e" y8 y| ├──GPU使用方法
3 D8 o* S$ n- ?+ [* n| | └──GPU使用方法
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2 f% n% X6 l3 j; }& G& Z) I' K| └──学员课程笔记 , |3 z4 w+ U4 Z1 E6 @3 X& T
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Q! Y$ Q6 g1 A y2 q
" y( T* l& m7 p. f; R9 w7 j: }/ ^8 K" A. Z* ?/ |
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