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基础班数学、算法、微积分、概率论-20课-31G/视频教程/13 主题模型(概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA)/13 主题模型.mp4
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实战班视频教程-22课-36G/14.EM算法重制完整版.mp4
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算法强化班-10课-17.5G/1.链表栈队列.mp4
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算法强化班-10课-17.5G/2.字符串.mp4
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实战班视频教程-22课-36G/2.数理统计与参数估计.mp4
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实战班视频教程-22课-36G/10.降维.mp4
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人工智能AI深度学习
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视频教程和源码17套
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实战/视频课程/01人工智能入门指南(有基础的同学请略过!)/课时2AI时代首选Python.flv
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01.python数据分析与
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实战/视频课程/01人工智能入门指南(有基础的同学请略过!)/课时3Python我该怎么学.flv
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01.python数据分析与
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实战/视频课程/01人工智能入门指南(有基础的同学请略过!)/课时4人工智能的核心-
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01.python数据分析与
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实战/视频课程/01人工智能入门指南(有基础的同学请略过!)/课时5
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怎么学?.mp4
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01.python数据分析与
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实战/视频课程/01人工智能入门指南(有基础的同学请略过!)/课时6算法推导与案例.mp4
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01.python数据分析与
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时10Numpy基础结构.mp4
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时11Numpy矩阵基础.mp4
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时12Numpy常用函数.mp4
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时13矩阵常用操作.mp4
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时14不同复制操作对比.mp4
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01.python数据分析与
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时7使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个).flv
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时8课程数据,代码,PPT.txt
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实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时9科学计算库Numpy.mp4
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实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时15Pandas数据读取.mp4
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实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时16Pandas索引与计算.mp4
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实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时17Pandas数据预处理实例.mp4
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实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时18Pandas常用预处理方法.mp4
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实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时19Pandas自定义函数.mp4
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实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时20Series结构.mp4
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课程ppt/6.1梯度下降和拟牛顿.pdf
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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
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
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
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
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第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4
216.0 MB
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
第9章 逻辑回归/9-5 决策边界.mp4
202.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing.mp4
199.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-2 jupyter notebook中的魔法命令.mp4
198.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-4 创建numpy数组和矩阵.mp4
197.2 MB
第6章 梯度下降法/6-2 模拟实现梯度下降法.mp4
194.4 MB
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
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
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
第7章 PCA与梯度上升法/7-3 求数据的主成分PCA.mp4
187.3 MB
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
第7章 PCA与梯度上升法/7-6 scikit-learn中的PCA.mp4
180.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-1 jupyter notebook基础.mp4
177.4 MB
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
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
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[第5集] 生成学习算法 .mp4
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-中英字幕/[第2集] 监督学习应用.梯度下降 .mp4
181.7 MB
[第2集] 监督学习应用.梯度下降 .mp4
181.7 MB
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-中英字幕/[第6集] 朴素贝叶斯算法 .mp4
202.1 MB
[第6集] 朴素贝叶斯算法 .mp4
202.1 MB
[第7集] 最优间隔分类器问题 .mp4
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-中英字幕/[第7集] 最优间隔分类器问题 .mp4
207.5 MB
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-中英字幕/[第10集] 特征选择 .mp4
230.5 MB
[第10集] 特征选择 .mp4
230.5 MB
[第1集]
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-中英字幕/[第1集]
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的动机与应用 .mp4
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[第4集] 牛顿方法 .mp4
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-中英字幕/[第3集] 欠拟合与过拟合的概念 .mp4
255.7 MB
[第3集] 欠拟合与过拟合的概念 .mp4
255.7 MB
[第11集] 贝叶斯统计正则化 .mp4
259.6 MB
斯坦福大学-
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-中英字幕/[第11集] 贝叶斯统计正则化 .mp4
259.6 MB
[第16集] 马尔可夫决策过程 .mp4
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课程-
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机器学习
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机器学习
课程 50 隐含马尔科夫过程.mp4
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机器学习
课程-12.支持向量机-将支持向量机原问题转化为对偶问.mp4
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机器学习
课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4
452.9 MB
28.
机器学习
课程 28 深度学习 卷积神经网络LeNet.qsv..mp4
390.9 MB
38.
机器学习
课程-38.特征提取 – 主成分分析(PCA).mp4
372.2 MB
35.
机器学习
课程-35.强化学习Q-learningl.mp4
345.9 MB
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机器学习
课程(七)支持向量机(线性模型)数学描述.mp4
318.7 MB
45.
机器学习
课程-45.EM算法(高斯混合模型和K-均值算法).mp4
316.2 MB
39.
机器学习
课程-39.特征选择 – 自适应提升(AdaBoost).mp4
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11.
机器学习
课程-11.支持向量机(非线性模型)原问题和对偶问题..mp4
270.4 MB
48.
机器学习
课程-48.EM算法(收敛性证明).mp4
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10.
机器学习
课程-10.支持向量机(非线性模型) 低维到高维映射..mp4
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25.
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课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4
236.9 MB
51.
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课程 51 大词汇量连续语音识别介绍.mp4
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43.
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6.
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课程(六)支持向量机(线性模型)问题.mp4
171.4 MB
40.
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17.
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课程-17.ROC曲线.mp4
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52.
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课程 52循环神经网络(RNN)和LSTM.mp4
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第十天+项目+总结
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第10天和项目/人才流失模型/上午视频/2.推荐系统业务增强.itheima
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第10天和项目/
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第10天和项目/
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/3.业务数据可视化展示.itheima
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第10天和项目/
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/4.人才流失模型数据探索分析.itheima
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第10天和项目/人才流失模型/晚上视频/晚2:过采样技术详解.itheima
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第10天和项目/
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/7.labelencodewr和onehotencoder.itheima
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第10天和项目/
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第10天/04.算法基础-LR推导学习.itheima
134.7 MB
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第10天和项目/
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第10天/02.算法基础-LR前置知识.itheima
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第10天和项目/人才流失模型/上午视频/1.昨日回顾和今日重点.itheima
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第10天和项目/人才流失模型/上午视频/3.人才流失模型项目介绍.itheima
123.1 MB
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/8.整合所有特征数据.itheima
113.6 MB
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第10天和项目/人才流失模型/晚上视频/晚5:项目总结.itheima
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第10天和项目/人才流失模型/晚上视频/晚3:欠采样技术详解.itheima
109.0 MB
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/9.使用GBDT和LR算法训练模型并预测.itheima
92.4 MB
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/5.特征选择和特征数据筛选.itheima
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和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/人脸识别-卧虎藏龙.avi
269.9 MB
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和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/挑战不可能-狗脸识别1.flv
147.5 MB
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转码视频/03.
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引入--大数据架构详解.itheima
147.3 MB
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入门--人工智能应用场景浅析.itheima
134.0 MB
机器学习
和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/1.
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引入技术/无人机-物流无人机快递等-
机器学习
-杆的平衡学习过程.mp4
117.7 MB
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入门--监督学习详解.itheima
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机器学习
转码视频/29.
机器学习
入门--手写体识别分析和代码演示.itheima
104.5 MB
机器学习
转码视频/09
机器学习
引入--
机器学习
简单了解及应用场景.itheima
103.1 MB
机器学习
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机器学习
入门--
机器学习
概念2.itheima
95.0 MB
机器学习
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机器学习
引入--
机器学习
架构解释(以推荐系统为例).itheima
92.0 MB
机器学习
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机器学习
入门--人工智能、
机器学习
和深度学习的关系.itheima
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机器学习
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机器学习
入门--
机器学习
概念1.itheima
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机器学习
和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/艾利克斯VS小度 脑力新皇跨代识别助被拐儿童回家 170407 最强大脑_标清.mp4
86.6 MB
机器学习
转码视频/12.
机器学习
入门--人工智能三次浪潮和发展.itheima
77.2 MB
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转码视频/26.
机器学习
入门--半监督学习详解(了解).itheima
75.3 MB
机器学习
和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/1.
机器学习
引入技术/百度杰作-“小度”横空出世,最强大脑名人堂能否完美PK“人机大战”。_标清.mp4
72.2 MB
机器学习
转码视频/16.
机器学习
入门--基于规则的学习和基于模型的学习区别和联系.itheima
70.7 MB
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转码视频/27.
机器学习
入门--强化学习详解(了解).itheima
70.7 MB
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转码视频/21.
机器学习
入门--引出分类和回归问题.itheima
70.6 MB
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转码视频/06.
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引入--究竟大数据时代究竟改变了什么.itheima
70.1 MB
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第八天价值
27晚上/晚3.Adaboost算法的例子学习.itheima
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27下午/8.Bagging算法图解.itheima
197.8 MB
27上午/1.昨日回顾.itheima
186.2 MB
27下午/9.Bagging算法知识点总结.itheima
172.1 MB
27上午/5.分类决策树的案例(Gini系数求解).itheima
163.1 MB
27晚上/晚8:KNN代码实战.itheima
155.7 MB
27晚上/晚7:KNN算法详解(三要素).itheima
140.5 MB
27下午/2.泰坦尼克号问题的数据探索.itheima
135.2 MB
27上午/2.理解回归树.itheima
129.3 MB
27下午/4.泰坦尼克号对类别型数据的处理.itheima
120.1 MB
27上午/4.分类树的建树过程.itheima
118.5 MB
27晚上/晚2:AdaBoost算法详解.itheima
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27晚上/晚6:KNN入门.itheima
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27下午/1.随机森林API.itheima
89.8 MB
27下午/7.集成学习算法简介.itheima
84.9 MB
27晚上/晚5:代码实战.itheima
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27下午/3.泰坦尼克号问题缺失值填充.itheima
74.1 MB
27上午/8.集成学习方法总结.itheima
73.4 MB
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应用-北京理工大学-礼欣、嵩天
【第一周】
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之无监督学习/单元1:聚类/0 聚类之K-Means+31省市居民家庭消费调查.mp4
103.6 MB
【第一周】
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之无监督学习/单元1:聚类/1 聚类之Dbscan+学生月上网时间分布聚类实例.mp4
113.7 MB
【第一周】
机器学习
之无监督学习/单元1:聚类/31省市居民家庭消费调查.py
844 Bytes
【第一周】
机器学习
之无监督学习/单元1:聚类/学生月上网时间分布聚类.py
1.1 kB
【第一周】
机器学习
之无监督学习/单元2:降维/0 降维之PCA.mp4
80.6 MB
【第一周】
机器学习
之无监督学习/单元2:降维/1 降维之NMF.mp4
87.7 MB
【第一周】
机器学习
之无监督学习/单元2:降维/NMF、PCA-人脸图像特征抽取与对比.py
1.8 kB
【第一周】
机器学习
之无监督学习/单元2:降维/PCA-鸢尾花数据集降维.py
790 Bytes
【第一周】
机器学习
之无监督学习/单元3:基于聚类的整图分割实例/0 实例:基于聚类的整图分割.mp4
62.6 MB
【第一周】
机器学习
之无监督学习/单元3:基于聚类的整图分割实例/实例:基于聚类的整图分割.py
715 Bytes
【第一周】
机器学习
之无监督学习/学期课程导学/0 “
机器学习
”课程内容导学.mp4
81.3 MB
【第一周】
机器学习
之无监督学习/学期课程导学/1 Sklearn库的安装.mp4
60.0 MB
【第一周】
机器学习
之无监督学习/学期课程导学/2 Sklearn库标准数据集及基本功能.mp4
94.8 MB
【第一周】
机器学习
之无监督学习/本周课程导学/0 无监督学习课程导学.mp4
121.1 MB
【第三周】
机器学习
之强化学习/单元7:强化学习/0 强化学习基础.mp4
126.3 MB
【第三周】
机器学习
之强化学习/单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析/0 实例:自主学习Flappy Bird游戏.mp4
30.5 MB
【第三周】
机器学习
之强化学习/单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析/1 Flappy Bird自主学习程序基本框架.mp4
130.2 MB
【第三周】
机器学习
之强化学习/单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析/2 相关库的介绍及安装.mp4
36.5 MB
【第三周】
机器学习
之强化学习/单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析/3 项目实战.mp4
166.0 MB
【第三周】
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之强化学习/单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析/4 训练结果展示.mp4
19.2 MB
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