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?? mksz418-Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习 ?? 第5章 机器学习其他常用技术 ?? 第4章 机器学习之聚类 ?? 第9章 深度学习之循环神经网络 ?? 第6章 模型评价与优化 ?? 第7章 深度学习之多层感知器 ?? 第2章 机器学习之线性回归 ?? 第11章 课程总结 ?? 第8章 深度学习之卷积神经网络 ?? 第3章 机器学习之逻辑回归 ?? 第1章 人工智能时代,人人都应该学会利用AI这个工具 ?? 第10章 迁移混合模型 ?? 4-2 Kmeans-KNN-Meanshift.mp4 ?? 4-1 无监督学习.mp4 ?? 4-3 实战准备.mp4 ?? 4-5 Kmeans实战(2).mp4 ?? 4-4 Kmeans实战(1).mp4 ?? 4-6 KNN-Meanshift.mp4 ?? 6-3 模型优化 (2).mp4 ?? 6-5 实战(一) (2).mp4 ?? 6-1 过拟合与欠拟合 (2).mp4 ?? 6-2 数据分离与混淆矩阵 (2).mp4 ?? 6-4 实战准备 (2).mp4 ?? 6-6 实战(二) (2).mp4 ?? 6-7 实战(三) (2).mp4 ?? 9-6 实战(二)RNN股价预测 (2).mp4 ?? 9-2 循环神经网络RNN (2).mp4 ?? 9-1 序列数据案例 (2).mp4 ?? 9-5 实战(一)RNN股价预测 (2).mp4 ?? 9-7 实战(一)LSTM实现文本生成 (2).mp4 ?? 9-4 实战准备 (2).mp4 ?? 9-8 实战(二)LSTM实现文本生成 (2).mp4 ?? 9-3 不同类型的RNN模型 (2).mp4 ?? 5-4 主成分分析.mp4 ?? 5-6 实战(1).mp4 ?? 5-5 实战准备.mp4 ?? 5-8 实战(3).mp4 ?? 5-2 决策树(2).mp4 ?? 5-3 异常检测.mp4 ?? 5-1 决策树(1).mp4 ?? 5-7 实战(2).mp4 ?? 8-1 卷积神经网络(一).mp4 ?? 8-4 实战(一).mp4 ?? 8-3 实战准备.mp4 ?? 8-5 实战(二).mp4 ?? 8-2 卷积神经网络(二).mp4 ?? 11-3 课程总结(三).mp4 ?? 11-1 课程总结(一).mp4 ?? 11-2 课程总结(二).mp4 ?? 7-3 实战准备.mp4 ?? 7-4 实战(一).mp4 ?? 7-5 实战(二).mp4 ?? 7-1 多层感知器(MLP).mp4 ?? 7-2 MLP实现非线性分类.mp4 ?? 2-5 多因子线性回归实战.mp4 ?? 2-1 机器学习介绍.mp4 ?? 2-3 线性回归实战准备.mp4 ?? 2-6 【讨论题】关于房价预测得思考.txt ?? 2-4 单因子线性回归实战.mp4 ?? 2-2 线性回归.mp4 ?? 1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操.mp4 ?? 1-2 内容快速概览.mp4 ?? 1-3 人工智能介绍.mp4 ?? 1-1 课程导学.mp4 ?? 1-5 环境配置及Python语法实操.mp4 ?? 1-4 环境及工具包介绍.mp4 ?? 3-7 芯片检测实战 (2).mp4 ?? 3-3 逻辑回归(2) (2).mp4 ?? 3-4 实战准备 (2).mp4 ?? 3-2 逻辑回归(1) (2).mp4 ?? 3-1 分类问题介绍 (2).mp4 ?? 3-9 【讨论】关于分类模型搭建得思考.docx ?? 3-6 考试通过实战(二) (2).mp4 ?? 3-8【学习任务】商业异常消费数据预测.docx ?? 3-5 考试通过实战(一) (2).mp4 ?? 10-4 混合模型1.mp4 ?? 10-7 实战准备(二).mp4 ?? 10-10 机器深度学习实现少样本苹果分类(二).mp4 ?? 10-5 混合模型2.mp4 ?? 10-1 迁移学习(一).mp4 ?? 10-12 机器深度学习实现少样本苹果分类(四).mp4 ?? 10-9 机器深度学习实现少样本苹果分类(一).mp4 ?? 10-8 基于新数据的迁移学习实战.mp4 ?? 10-6 实战准备(一).mp4 ?? 10-3 在线学习.mp4 ?? 10-2 迁移学习(二).mp4 ?? 10-11 机器深度学习实现少样本苹果分类(三).mp4 pan. 夸克网盘分享 夸克网盘是夸克推出的一款云服务产品,功能包括云存储、高清看剧、文件在线解压、PDF一键转换等。通过夸克网盘可随时随地管理和使用照片、文档、手机资料,目前支持Android、iOS、PC、iPad。 https://pan.quark.cn/s/9f5c9b598788
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1、本贴标题:mksz418-Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习
2、本贴发布时间:2026年02月14日
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