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【压缩文件】 人工智能AI深度学习机器学习视频教程和源码17套
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  • 人工智能AI深度学习机器学习视频教程和源码17套人工智能AI深度学习机器学习视频教程和源码17套 35.2 GB
【影视】 清华大学：机器学习（余凯、张潼）
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【影视】 斯坦福大学-机器学习-中英字幕
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【影视】 斯坦福大学-机器学习-中英字幕
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【影视】 斯坦福大学-机器学习课程
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【压缩文件】 吴恩达机器学习.iso
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【其他】 机器学习day06
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  • itcast01-视频/10-信息论基础知识.itcast 23.8 MB
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  • itcast01-视频/06-ROC曲线AUC指标应用场景.itcast 10.6 MB
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【影视】 林轩田-机器学习技法
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  • mp4P53 13-4 Deep Learning -- Principal Component Analysis @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 45.4 MB
  • mp4P50 13-1 Deep Learning -- Deep Neural Network @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 43.7 MB
  • mp4P10 3-1 Kernel Support Vector Machine -- Kernel Trick @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 41.1 MB
  • mp4P46 12-1 Neural Network -- Motivation @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 39.6 MB
  • mp4P26 7-1 Blending and Bagging -- Motivation of Aggregation @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 39.3 MB
  • mp4P34 9-1 Decision Tree -- Decision Tree Hypothesis @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 38.6 MB
  • mp4P43 11-2 Gradient Boosted Decision Tree -- Optimization of AdaBoost @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 37.9 MB
  • mp4P3 1-3 Linear SVM -- Standard Large-Margin Problem @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 37.8 MB
  • mp4P6 2-1 Dual Support Vector Machine -- Motivation of Dual SVM @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 35.7 MB
  • mp4P40 10-3 Random Forest -- Feature Selection @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 35.2 MB
  • mp4P62 16-1 Finale -- Feature Exploitation Techniques @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 34.7 MB
  • mp4P27 7-2 Blending and Bagging -- Uniform Blending @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 34.6 MB
  • mp4P7 2-2 Dual Support Vector Machine -- Largange Dual SVM @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 33.5 MB
  • mp4P49 12-4 Neural Network -- Optimization and Regularization @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 33.0 MB
  • mp4P23 6-2 Support Vector Regression -- Support Vector Regression Primal @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 32.8 MB
  • mp4P48 12-3 Neural Network -- Neural Network Learning @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 32.3 MB
  • mp4P22 6-1 Support Vector Regression -- Kernel Ridge Regression @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 31.7 MB
  • mp4P58 15-1 Matrix Factorization -- Linear Network Hypothesis @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 31.1 MB
  • mp4P28 7-3 Blending and Bagging -- Linear and Any Blending @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 30.9 MB
  • mp4P42 11-1 Gradient Boosted Decision Tree -- AdaBoost Decision Tree @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 30.7 MB
【其他】 2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课 压缩
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  • mat2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/资料/唐宇迪-Tensorflow课程/imagenet-vgg-verydeep-19.mat 576.0 MB
  • zip2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/资料/唐宇迪-Tensorflow课程/验证码识别.zip 164.5 MB
  • flv2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/课时26.使用级联模型进行预测.flv_d.flv 104.9 MB
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  • flv2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv_d.flv 71.1 MB
  • flv2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/课时20.使用回归算法进行预测.flv_d.flv 69.7 MB
  • flv2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/课时05.特征数据可视化展示.flv_d.flv 69.7 MB
  • zip2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/资料/逻辑回归-信用卡欺诈检测.zip 69.3 MB
  • flv2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv 67.8 MB
  • flv2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/课时27.数据简介与特征预处理.flv_d.flv 66.2 MB
  • flv2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/课时13.数据简介与特征课时化展示.flv_d.flv 65.3 MB
  • flv2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/课时21.使用随机森林改进模型.flv_d.flv 64.3 MB
  • flv2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/课时45.数据清洗.flv_d.flv 63.8 MB
  • flv2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/课时48.预测结果.flv_d.flv 63.1 MB
  • flv2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d.flv 57.4 MB
【影视】 Python3入门机器学习经典算法与应用
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  • mp4第8章 多项式回归与模型泛化/8-6 验证数据集与交叉验证.mp4 233.4 MB
  • mp4第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-3 训练数据集，测试数据集.mp4 223.7 MB
  • mp4第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-5 超参数.mp4 217.3 MB
  • mp4第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装.mp4 216.3 MB
  • mp4第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4 216.0 MB
  • mp4第6章 梯度下降法/6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4 213.2 MB
  • mp4第9章 逻辑回归/9-5 决策边界.mp4 202.9 MB
  • mp4第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing.mp4 199.9 MB
  • mp4第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-2 jupyter notebook中的魔法命令.mp4 198.7 MB
  • mp4第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-4 创建numpy数组和矩阵.mp4 197.2 MB
  • mp4第6章 梯度下降法/6-2 模拟实现梯度下降法.mp4 194.4 MB
  • mp4第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-8 scikit-learn中的Scaler.mp4 194.3 MB
  • mp4第5章 线性回归法/5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE.mp4 192.2 MB
  • mp4第8章 多项式回归与模型泛化/8-8 模型泛化与岭回归.mp4 189.0 MB
  • mp4第7章 PCA与梯度上升法/7-3 求数据的主成分PCA.mp4 187.3 MB
  • mp4第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-4 分类准确度.mp4 183.3 MB
  • mp4第7章 PCA与梯度上升法/7-6 scikit-learn中的PCA.mp4 180.7 MB
  • mp4第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-1 jupyter notebook基础.mp4 177.4 MB
  • mp4第7章 PCA与梯度上升法/7-5 高维数据映射为低维数据.mp4 176.8 MB
  • mp4第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数.mp4 176.2 MB
【压缩文件】 2016年5月大数据实战教程(包含机器学习和实战项目)
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【压缩文件】 PDF00014.机器学习：实用案例解析.zip
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【影视】 第20天spark机器学习
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  • wmv作业.wmv 27.5 MB
  • wmvspark-DataFrame的基本介绍与创建.wmv 27.2 MB
  • wmvspark作业讲解.wmv 23.7 MB
  • wmvspark-DataFrame常用属性和方法.wmv 19.8 MB
【影视】 机器学习（龙星-清华）
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【影视】 机器学习01
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