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人工智能_全套视频教程(视频、源码、课件)

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北京尚学堂_1901期_人工智能_全套视频教程(视频、源码、课件)

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|____15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】

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          |____04_深度学习更种优化算法【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____03_Keras调用VGG16来训练【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____02_Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____01_Keras开篇【尚学堂·百战程序员】.rar

|____14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现【尚学堂·百战程序员】

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          |____03_AlexNet五层卷积benchmark代码实现【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____02_反向传播计算W对应的梯度【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____01_解决梯度消失的三个思路【尚学堂·百战程序员】.rar

|____13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】

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          |____05_TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____04_CNN来对MNIST进行图片识别代码实现【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____03_CNN架构图LeNet5架构【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____02_三通道卷积_池化层的意思【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____01_图释对比原始图片和卷积FeatureMap【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____01_卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片【尚学堂·百战程序员】.rar

|____12_TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】

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          |____02_TensorBoard启动以及页面【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____01_TensorBoard代码【尚学堂·百战程序员】.rar

|____11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】

|____10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】

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          |____04_模块化【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____03_TF的模型持久化_重新加载【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____02_TF对Softmax回归训练_评估代码实现【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____01_placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图【尚学堂·百战程序员】.rar

|____09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】

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          |____04_tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优化【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____03_TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____02_TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用介绍【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____01_TensorFlow介绍与安装【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____00_pip安装源设置【尚学堂·百战程序员】.rar

|____08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】

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          |____02_密度聚类_代码实现【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____01_聚类的评估_metrics代码【尚学堂·百战程序员】.rar

|____07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】

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          |____05_KMeans聚类的应用【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____04_K-Means聚类【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____03_相似度测量【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____02_监督学习评估指标代码调用【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____01_评估指标【尚学堂·百战程序员】.rar

|____06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】

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          |____06_决策树_随机森林_sklearn代码调用【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____05_随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____04_决策树介绍【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____03_评估指标_K折交叉验证【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____02_Softmax图示详解_梯度下降法整体调参【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____01_逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____00_机器学习有监督无监督【尚学堂·百战程序员】.rar

|____05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】

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          |____06_神经网络案例_sklearn_concrete【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____05_神经网络隐藏层的必要性【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____04_人工神经网络开始【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____03_逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____02_傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____01_理解维度_音乐分类器数据介绍【尚学堂·百战程序员】.rar

|____04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】

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          |____06_逻辑回归多分类转成多个二分类详解【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____05_逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____04_逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____03_相关系数_逻辑回归介绍【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____02_多项式回归代码_保险案例数据说明【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____01_Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures【尚学堂·百战程序员】.rar

|____03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】

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          |____07_岭回归_以及代码调用【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____06_过拟合的总结【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____05_最大值最小值归一化_sklearn官网介绍_防止过拟合W越少越小【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____04_梯度下降做归一化的必要性【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____03_随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____02_推导线性回归损失函数导函数_以及代码实现批量梯度下降【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____01_梯度下降法思路_导函数有什么用【尚学堂·百战程序员】.rar

|____02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】

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          |____04_应用正太分布概率密度函数_对数总似然【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____03_理解回归_最大似然函数【尚学堂·百战程序员】.rar

          |____02_怎么做线性回归【尚学堂·百战程序员】.rar

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|____01_人工智能开发及远景介绍(预科)【尚学堂·百战程序员】

     |____6_理解线性与回归【北京尚学堂·百战程序员】.rar

     |____5_Python机器学习库Scikit-Learn介绍【北京尚学堂·百战程序员】.rar

     |____4_有监督机器学习训练流程【北京尚学堂·百战程序员】.rar

     |____3_人工智能应用与价值【北京尚学堂·百战程序员】.rar

     |____2_人工智能与机器学习关系【北京尚学堂·百战程序员】.rar

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