小象学院价值499的人工智能全新升级版I

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小象学院价值499的人工智能全新升级版I
最近更新 2023年03月17日
资源编号 12098

小象学院价值499的人工智能全新升级版I

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小象学院价值499的人工智能全新升级版I
01.小象学院价值499的人工智能全新升级版I
├─视频
│ ├┈01.机器学习中的数学基础.mp4
│ ├┈02.机器学习的数学基础.mp4
│ ├┈03.机器学习中的哲学.mp4
│ ├┈04.机器学习中的数学基础.mp4
│ ├┈05.经典机器DB学习模型.mp4
│ ├┈06.经典机器学习模型.mp4
│ O75 ├┈07.经典机器学习模型.mp4
│ ├┈08.线性模型.mp4
│ ├┈09.线性模型.mp4
│ ├┈10.核方法.mp4
│ ├┈11.核方法.mp4
│ ├┈12.统计学习.mp4
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Du  │ ├┈14.统计学习.mp4
│ ├┈15.统计学习(1).mp4
│ ├┈15.统计学习.mp4
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│ ├┈17.流形学习.mp4
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│ └┈20.强化学习.mp4PT6
└─资料
└─├┈10、u1n核方法.pdf
└─├┈11、核方法.pdf
└─├┈12、统计学习.pdf
└─├┈16、无监督学习.pdf
└─├┈1、机器学习的数学基础.pdf
└─├┈2、机器学习的数学基础.pdf
└─├┈3、机器学习的哲学.pdf
└─├┈4、机器学习的数学基础.pdf
kxC└─├┈5、经典机器学习模型.pdf
└─├┈6、经典机器学习模288 型.pdf
└─├┈7umo.2、Guo-PRICAI.pdf
IT培训教材 └─├┈7、经典机器学习模型.pdf
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└─├┈Note_13_MaxMargin.pdf
└─├┈Note_14_Kernel.pdf
└─├┈Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf
└─├┈Note_16_ EM.pdf
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└─├┈Note_3_LNorm.pdf
└─├┈Note_4-GradientDescent.pdf
└─├┈Note_5_NaiveBayes.pdf
└─├┈2SNote_7_EnsembleLearning.pdf
└─├┈Note_9_OLS.pdf
└─├┈probability ( MIT 92领域资源网Bertsekas)(1).pdf
└─├┈probability ( MIT 2lBertsekas).pdf
└─├┈RandomForest.zip
└─└taV┈第五课_代码.zip

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