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马士兵AI 人工智能工程师

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043001a0polq4zjt84lskm.png 9 J! p6 @; d; d2 z
—/马士兵人工智能1期/
+ A! d$ @1 u0 L* k$ v├──试看  . h7 i: ^9 r! z$ z3 E9 j! i
|   └──1.概述and特征提取.mp4  463.19M
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$ D; s9 S: k' n4 M, g: {; d- w├──1.概述and特征提取  .mp4  570.71M( s, H* D5 ?2 S
├──10.朴素贝叶斯模型:简单背后蕴含的有效  .mp4  780.13M9 U, N9 Z: p6 G
├──11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者  .mp4  677.31M6 c+ C) \  \( }0 }
├──12.SVM2-昔日辉煌,传统方法顶峰详解  .mp4  795.66M% C$ C4 Q% @# T/ w
├──13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律  .mp4  737.54M8 v( J- |( w- ~/ p3 e2 O6 M3 u2 F
├──14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林  .mp4  729.56M
9 ?# |, E. s3 C5 a├──15.集成学习:企业神器GBDT详解  .mp4  666.97M
1 I! f4 L/ D& \! X: i- U8 y$ K├──16.Kmeans聚类:无监督学习,让数据自己说话  .mp4  688.95M  r9 e! ?6 o# c1 c6 ]0 Z1 I2 y
├──17.DBscan聚类:kmeans升级,数据更具智能  .mp4  2.12G
, k+ g, K. D4 A7 \& x5 R/ R├──18.LDA:文本数据大杀器,揭示文本背后的秘密  .mp4  2.07G% ?3 T) L$ l: g. {7 X7 |6 ?9 T
├──19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代  .mp4  1.93G
( R0 H! e2 ]: G: o, `/ I. t├──2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测  .mp4  621.24M
# v# I" s/ n) H6 G) L├──20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效  .mp4  1.47G
. Z+ I8 [% e' N" R9 d- g* N( r/ p) e├──21.深度学习的学习算法,梯度下降法和链式法则  .mp4  1.76G
& ~" q! B# Y' x├──22.多分类函数softmax和学习方法  .mp4  2.17G+ S. ~, W8 t& }4 q( E$ |, F
├──23.深度学习非线性能力关键:激活函数详解  .mp4  1.67G
" ~1 ]% i3 j) B3 \* r4 Y├──24.深度学习避坑指南:权重初始化的方法和技巧  .mp4  1.72G
- @, q( P. Q/ @├──25.集成学习在深度学习中的应用dropout  .mp4  1.99G
) c7 e6 t' I  l) i# Q├──26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术  .mp4  1.61G
3 d( z7 [' g1 S: M9 t├──27.项目一:数字图像识别,让机器具有一双眼睛  .mp4  1.60G
$ R: {0 C2 R3 Q├──28.项目二:以图搜图技术详解实战01  .mp4  1.94G
4 o4 V0 r% ?  Z& T4 c  Y9 I├──29.项目二:以图搜图技术详解实战02  .mp4  1.78G' v; s% x' M3 |! E% u* ?- n
├──3.从傻瓜到智能,梯度下降法学习法  .mp4  827.35M. O" _+ b4 s( |' }3 q" E% ^* P
├──30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代  .mp4  1.91G' F) H; b" y+ a+ @" i
├──31.word2vec的一些特殊问题和优化方法  .mp4  1.60G
3 O0 R! I' Y3 z: E├──32.项目三:推荐系统整体流程架构解读01  .mp4  1.67G
' K- D. V" _- n+ D6 x4 X" y├──33.项目三:A_B测试和相关指标解读02  .mp4  1.46G1 ?# M! C0 N; P7 i. G1 h* o
├──34.项目三:关键词抽取和基于文本的召回算法03  .mp4  962.34M% O  }: N) E7 y+ D. z  c4 X- t
├──35.项目三:推荐系统04基于行为类的召回算法  .mp4  1.41G
4 u+ S7 T/ N  c' j├──36.项目三:推荐系统05 Airbnb优秀论文解读  .mp4  1.65G
; g: s# H" x5 ]; _% @├──37.CNN:计算机视觉标配,给AI一双慧眼  .mp4  1.37G# E* W/ b) g4 u% v7 M
├──38.项目四:CNN识别彩色图像,就那么一会  .mp4  1.37G
1 o# n0 s. u1 k├──39.一期课程内容总结  .mp4  1.32G
( |0 i) L6 D2 t. O# |$ \6 ~. |+ s├──4.突破瓶颈,模型效果的提升  .mp4  755.69M
2 F  u" @! {6 M* `├──40.常见面试题解读01  .mp4  1.38G
6 b* F- v. q! _, z$ N* i- w├──41.常见面试题解读02  .mp4  387.43M/ K! L* L/ x. m( B" B. M
├──42.如何写简历  .mp4  387.41M
" I& L" K8 N+ I├──43.NLP技术在推荐搜索中的应用  .mp4  448.67M
! L( M+ k) V& Q, ]0 l" w9 ?├──44.逻辑回归和神经元  .mp4  378.89M) u0 n& G* d) W, d' a# ^- o" L5 l
├──45.BP算法原理和训练方法  .mp4  266.68M1 r& r0 ^; `3 z
├──46.常见激活函数讲解  .mp4  435.19M/ k( @5 O, ~* F& f5 O9 Z& D
├──47.图像分类在企业中的应用  .mp4  344.12M% h" |$ S+ t( t" Y% G9 Z
├──48.卷积的基本思想  .mp4  654.60M* |% Q7 [  J1 H! k' f9 q
├──5.猛将起于卒伍,工业环境下的分类模型  .mp4  718.20M3 z( T2 Q. g4 d6 z
├──6.损失函数推到解析和特征选择优化  .mp4  763.90M- ~8 F2 X7 S) s- S! R
├──7.到底好不好?模型评价指标讲解  .mp4  824.45M- ^4 r3 W; ^5 d) J' G8 {
├──8.让模型看的更准更稳,正则优化  .mp4  674.82M
0 W; o# n* O9 c9 ~, s- o% A8 e└──9.让学习更高效,数值优化和一只看不见的手  .mp4  819.44M. P" y, R* A9 T. U# [1 r

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强烈支持楼主ing……
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发表于 2022-8-24 11:36:03 | 显示全部楼层
好好学习。。。666
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goooood。学习下
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资源持续更新 牛
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学编程 就这儿了
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