[百战程序员]AI算法工程师就业班 - 带源码课件网盘资源 | 影盘社

file:课件.zip
file:29:特征值和特征向量(1).mp4
file:10:高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4
file:49:牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
file:16:向量的范数_范数与正则项的关系.mp4
file:42:常用随机变量服从的分布.mp4
file:2:线性代数_概率论知识点.mp4
file:13:行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4
file:22:矩阵的行列式.mp4
file:41:数学期望和方差.mp4
file:6:常见函数的求导公式.mp4
file:28:补充关于正定负定的理解.mp4
file:14:向量的内积_向量运算法则.mp4
file:44:最大似然估计思想.mp4
file:39:条件概率_贝叶斯公式.mp4
file:37:SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
file:4:导数的定义_左导数和右导数.mp4
file:45:最优化的基本概念.mp4
file:33:奇异值分解定义.mp4
file:50:坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
file:3:最优化知识_数学内容学习重点.mp4
file:11:导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4
file:数学.pdf
file:26:Hessian矩阵.mp4
file:3:人工智能时代是发展的必然.mp4
file:6:机器学习不同的学习方式.mp4
file:8:有监督机器学习任务与本质.mp4
file:7:深度学习比传统机器学习有优势.mp4
file:2:人工智能适合人群与必备技能.mp4
file:13:Linux_常用命令_cp命令.mp4
file:3:Linux_VMWare安装及使用.mp4
file:4:Linux_安装Linux.mp4
file:25:Linux_文件的压缩与解压缩处理.mp4
file:24:Linux_上传与下载_lrzsz工具.mp4
file:1:Rossmann药店销量预测_kaggle的介绍.mp4
file:6:模型的训练_评估.mp4
file:4:对数据里面的目标变量sales的一个分析.mp4
file:7:kaggle竞赛网站学习.mp4
file:3:自定义损失函数.mp4
file:2:对数据字段的介绍_导包.mp4
file:18:使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_03.mp4
file:14:MLlib对网页分类竞赛数据预处理_模型训练.mp4
file:8:Kaggle网页分类竞赛介绍.mp4
file:10:评估指标ROC和AUC.mp4
file:11:竞赛其他相关提交成绩排行榜.mp4
file:38:归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾.mp4
file:40:归一化的副产品_有可能会提高模型的精度.mp4
file:39:归一化的目的_举例子来理解做归一化和不做归一化的区别.mp4
file:51:代码调用ElasticNet回归.mp4
file:55:实战保险花销预测_数据介绍和加载数据.mp4
file:57:实战保险花销预测_模型训练和评估_选择非线性算法改进.mp4
file:52:升维的意义_多项式回归.mp4
file:53:多项式升维代码实战_传入不同超参数对比.mp4
folder:[百战程序员]AI算法工程师就业班 - 带源码课件
folder:26-[加课]Linux环境编程基础
folder:10,机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
folder:05,机器学习-线性回归
folder:02,人工智能基础-Python基础
folder:31,[加课]强化学习[新增]
folder:11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
folder:16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
folder:21-深度学习-OCR文本识别
folder:24-[加课]Pytorch项目实战
folder:14-深度学习-图像识别原理
folder:19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶
folder:25,[加课]百度飞桨PaddlePaddle实战[新增]
folder:27-[加课]算法与数据结构
folder:章节1:Linux
folder:章节1:药店销量预测案例
folder:章节5:Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
folder:章节1:推荐系统-流程与架构
folder:章节2:推荐系统-数据预处理和模型构建评估实战
folder:章节3:推荐系统-模型使用和推荐服务
folder:章节1:Python开发环境搭建
folder:章节3:PolicyGradient策略梯度
folder:章节2:DeepQ-LearningNetwork
folder:章节5:DDPG,PPO,DPPO算法
folder:章节4:ActorCritic(A3C)
folder:章节1:Q-Learning与SARSA算法
folder:章节3:Spark机器学习MLlib和ML模块
folder:章节2:Spark计算框架深入
folder:章节1:科学计算模型Numpy
folder:章节3:数据处理分析模块Pandas
folder:章节2:数据可视化模块
folder:章节3:YOLOv3详解
folder:章节3:PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
folder:章节5:PyTorch编码器解码器_机器翻译
folder:章节1:PyTorch运行环境安装_运行环境测试
folder:章节2:PyTorch基础_Tensor张量运算
folder:章节4:古典目标检测
folder:章节5:现代目标检测之FasterRCNN
folder:章节1:卷积神经网络原理
folder:章节3:图像风格迁移
folder:章节2:自然场景下的目标检测及源码分析
folder:章节3:从Attention机制到Transformer
folder:章节4:ELMO_BERT_GPT
folder:章节1:上采样_双线性插值_转置卷积
folder:章节2:医疗图像UNet语义分割
folder:章节3:蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
folder:章节2:TensorFlow深度学习工具
folder:章节3:反向传播推导_Python代码实现神经网络
folder:章节7:GPT2聊天机器人
folder:章节2:自然语言处理-情感分析
folder:章节6:BERT新浪新闻10分类项目
folder:章节5:实战NER命名实体识别项目
folder:章节5:PaddleNLP模块_物流信息提取(BiGRU+CRF)
folder:章节1:PaddlePaddle框架安装_波士顿房价预测
folder:章节3:PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
folder:章节4:PaddleOCR工具_车牌识别(目标检测+CRNN+CTCLoss)
folder:章节2:EM算法和GMM高斯混合模型
folder:章节2:Softmax回归
folder:章节3:SVM支持向量机算法
folder:章节2:集成学习和随机森林

分享时间

2025-12-04

入库时间

2025-12-06

资源类型

夸克网盘

分享用户

夸父*源31

扫码获取资源

进入网盘

分享资源