TY迪决胜AI系列课程CSDNcb_约：3.22GB

多种网盘链接检测插件

购买前，请先检测网盘链接是否有效

您当前无权限查看，请先登录，或点此注册！

• 1.百度网盘链接，查看是否有效

VIP低至28元三个月，无套路，VIP期间免费下载资源。

                       

1647754701015

文件名称：	TY迪决胜AI系列课程CSDNcb_共：3.22GB
文件总数量：	95条
压缩文件数量：	0条
压缩文件比：	0%
疑似加密文件：	0条(需要授权播放的文件)
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[44.33MB]
    9.6池化层操作.mp4[30.11MB]
    9.5卷积参数共享.mp4[19.33MB]
    9.4边缘填充.mp4[24.86MB]
    9.3卷积计算流程.mp4[35.51MB]
    9.2卷积特征提取.mp4[18.15MB]
    9.1卷积神经网络概述.mp4[29.68MB]
    8.7卷积神经网络应用.mp4[21.05MB]
    8.6BenchMark.mp4[89.61MB]
    8.5特征工程.mp4[22.26MB]
    8.4dropout.mp4[27.10MB]
    8.3正则化与激活函数.mp4[26.21MB]
    8.2神经网络DEMO演示.mp4[72.78MB]
    8.1神经网络整体架构.mp4[26.85MB]
    7.7神经网络概述.mp4[10.93MB]
    7.6反向传播与参数更新.mp4[32.32MB]
    7.5最优化问题.mp4[22.51MB]
    7.4Softmax分类器.mp4[18.81MB]
    7.3线X分类器.mp4[27.46MB]
    7.2计算机视觉挑战.mp4[28.42MB]
    7.1深度学习概述.mp4[40.19MB]
    6.7XGboost使用实例.mp4[48.26MB]
    6.6XGboost库安装.mp4[31.28MB]
    6.5XGboost求解.mp4[25.86MB]
    6.4XGboost原理推导.mp4[27.84MB]
    6.3XGboost基本思想.mp4[31.77MB]
    6.2支持向量机参数.mp4[30.68MB]
    6.1支持向量机核变换问题.mp4[34.23MB]
    5.8软间隔SVM.mp4[12.60MB]
    5.7SVM求解实例.mp4[29.70MB]
    5.6目标函数求解.mp4[20.66MB]
    5.5拉格朗ri乘子法解SVM.mp4[17.05MB]
    5.4支持向量机算法优化目标.mp4[30.64MB]
    5.3SMOTE算法完成过采样策略.mp4[37.67MB]
    5.2阈值对模型结果的影响.mp4[38.13MB]
    5.1下采样策略复习.mp4[47.55MB]
    4.9混淆矩阵.mp4[37.31MB]
    4.8用sklearn进行建模.mp4[41.21MB]
    4.7正则化罚项.mp4[21.99MB]
    4.6模型评估方法.mp4[39.81MB]
    4.5梯度下降实例.mp4[24.49MB]
    4.4梯度下降原理.mp4[36.58MB]
    4.3交叉验证.mp4[36.53MB]
    4.2下采样策略.mp4[37.52MB]
    4.1欺诈检测数据背景.mp4[56.12MB]
    3.7透视表与自定义函数——坦坦尼克号举例.mp4[68.93MB]
    3.6pandas预处理实例.mp4[45.45MB]
    3.5pandas常用函数.mp4[73.83MB]
    3.4pandas基础.mp4[58.43MB]
    3.3numpy常用函数.mp4[39.13MB]
    3.2numpy数组运算.mp4[62.56MB]
    3.1numpy基础操作.mp4[31.99MB]
    2.8逻辑回归原理.mp4[31.33MB]
    2.7决策树剪枝参数.mp4[42.63MB]
    2.6随机森林模型.mp4[23.48MB]
    2.5决策树剪枝策略.mp4[25.60MB]
    2.4信息增益率.mp4[16.88MB]
    2.3决策树构造实例.mp4[27.73MB]
    2.2熵原理.mp4[25.85MB]
    2.1决策树概述.mp4[27.27MB]
    12.6代码概述与答疑.mp4[78.06MB]
    12.5网络模型训练.mp4[92.16MB]
    12.4Caffe数据源制作.mp4[41.62MB]
    12.3超参数配置.mp4[42.80MB]
    12.2Caffe计算层配置.mp4[20.95MB]
    12.1Caffe数据层配置文件.mp4[44.93MB]
    11.7聚类综述.mp4[99.20MB]
    11.6Kmeans聚类算法.mp4[28.62MB]
    11.5训练验证码识别网络模型.mp4[76.17MB]
    11.4验证码识别任务概述.mp4[23.96MB]
    11.3网络迭代训练.mp4[46.88MB]
    11.2完成网络模型设计.mp4[31.71MB]
    11.1卷积参数设置.mp4[44.63MB]
    10.7卷积神经网络实战Minist.mp4[51.25MB]
    10.6神经网络迭代训练.mp4[37.37MB]
    10.5神经网络结构与参数定义.mp4[46.72MB]
    10.4线X回归实例.mp4[64.91MB]
    10.3基本使用方法.mp4[31.72MB]
    10.2Tensorflow变量.mp4[39.99MB]
    10.1Tensorflow安装.mp4[47.34MB]
    1.7numpy库介绍.mp4[31.14MB]
    1.6回归算法目标函数求解.mp4[30.11MB]
    1.5回归算法误差项分析.mp4[26.04MB]
    1.4回归算法原理推导.mp4[28.37MB]
    1.3机器学习概述.mp4[24.51MB]
    1.2python环境配置.mp4[56.15MB]
    1.1课程概述.mp4[23.67MB]
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[11.76MB]
    支持向量机参数.zip[68.00KB]
    系列课程概述.zip[9.67MB]
    实战样本不均衡数据.zip[174B]
    案例实战——人脸检测.zip[232B]
    Xgboost使用实例.zip[28.75KB]
    Tensorflow实战.zip[2.08MB]
    numpy基础操作.zip[806.63KB]