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IT技术05
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11
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01.Java架构-马士兵 - 互联网高级架构师 MCA
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26--P7_持续扩展 面试突击
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7--做架构必知的人工智能 NO.365
课件资料
章节1 人工智能概述和特征提取?做人工智能的第一步
章节10 朴素贝叶斯模型:简单背后蕴含的有效
章节11 支持向量机SVM1-曾经的分类王者
章节12 SVM2-昔日辉煌,传统方法顶峰详解
章节13 分类器背后的秘密和机器学习三大定律
章节2 线性回归1-第一个模型,用来进行数值预测
章节3 线性回归2-从傻瓜到智能,梯度下降法学习法
章节4 线性回归3-突破瓶颈,模型效果的提升
章节5 逻辑回归1-猛将起于卒伍,工业环境下的分类模型
章节6 逻辑回归2-损失函数推到解析和特征选择优化
章节7 逻辑回归3-到底好不好?模型评价指标讲解
章节8 8 逻辑回归4-让模型看的更准更稳,正则优化
章节9 逻辑回归5-让学习更高效,数值优化和一只看不见的手