TY迪决胜AI系列课程CSDNcb_约：3.22GB
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文件创建时间： 2022-03-04 08:34:48
目录：【TY迪决胜AI系列课程CSDN】
9.7经典网络架构.mp4
9.6池化层操作.mp4
9.5卷积参数共享.mp4
9.4边缘填充.mp4
9.3卷积计算流程.mp4
9.2卷积特征提取.mp4
9.1卷积神经网络概述.mp4
8.7卷积神经网络应用.mp4
8.6BenchMark.mp4
8.5特征工程.mp4
8.4dropout.mp4
8.3正则化与激活函数.mp4
8.2神经网络DEMO演示.mp4
8.1神经网络整体架构.mp4
7.7神经网络概述.mp4
7.6反向传播与参数更新.mp4
7.5最优化问题.mp4
7.4Softmax分类器.mp4
7.3线X分类器.mp4
7.2计算机视觉挑战.mp4
7.1深度学习概述.mp4
6.7XGboost使用实例.mp4
6.6XGboost库安装.mp4
6.5XGboost求解.mp4
6.4XGboost原理推导.mp4
6.3XGboost基本思想.mp4
6.2支持向量机参数.mp4
6.1支持向量机核变换问题.mp4
5.8软间隔SVM.mp4
5.7SVM求解实例.mp4
5.6目标函数求解.mp4
5.5拉格朗ri乘子法解SVM.mp4
5.4支持向量机算法优化目标.mp4
5.3SMOTE算法完成过采样策略.mp4
5.2阈值对模型结果的影响.mp4
5.1下采样策略复习.mp4
4.9混淆矩阵.mp4
4.8用sklearn进行建模.mp4
4.7正则化罚项.mp4
4.6模型评估方法.mp4
4.5梯度下降实例.mp4
4.4梯度下降原理.mp4
4.3交叉验证.mp4
4.2下采样策略.mp4
4.1欺诈检测数据背景.mp4
3.7透视表与自定义函数——坦坦尼克号举例.mp4
3.6pandas预处理实例.mp4
3.5pandas常用函数.mp4
3.4pandas基础.mp4
3.3numpy常用函数.mp4
3.2numpy数组运算.mp4
3.1numpy基础操作.mp4
2.8逻辑回归原理.mp4
2.7决策树剪枝参数.mp4
2.6随机森林模型.mp4
2.5决策树剪枝策略.mp4
2.4信息增益率.mp4
2.3决策树构造实例.mp4
2.2熵原理.mp4
2.1决策树概述.mp4
12.6代码概述与答疑.mp4
12.5网络模型训练.mp4
12.4Caffe数据源制作.mp4
12.3超参数配置.mp4
12.2Caffe计算层配置.mp4
12.1Caffe数据层配置文件.mp4
11.7聚类综述.mp4
11.6Kmeans聚类算法.mp4
11.5训练验证码识别网络模型.mp4
11.4验证码识别任务概述.mp4
11.3网络迭代训练.mp4
11.2完成网络模型设计.mp4
11.1卷积参数设置.mp4
10.7卷积神经网络实战Minist.mp4
10.6神经网络迭代训练.mp4
10.5神经网络结构与参数定义.mp4
10.4线X回归实例.mp4
10.3基本使用方法.mp4
10.2Tensorflow变量.mp4
10.1Tensorflow安装.mp4
1.7numpy库介绍.mp4
1.6回归算法目标函数求解.mp4
1.5回归算法误差项分析.mp4
1.4回归算法原理推导.mp4
1.3机器学习概述.mp4
1.2python环境配置.mp4
1.1课程概述.mp4
目录：【TY迪决胜AI系列课程CSDN/课件代码】
神经网络与深度学习.pdf
支持向量机参数.zip
系列课程概述.zip
实战样本不均衡数据.zip
案例实战——人脸检测.zip
Xgboost使用实例.zip
Tensorflow实战.zip
numpy基础操作.zip
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