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38:概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
20:矩阵相乘.mp4
13:行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4
37:SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
42:常用随机变量服从的分布.mp4
5:导数的几何意义和物理意义.mp4
46:迭代求解的原因.mp4
3:最优化知识_数学内容学习重点.mp4
45:最优化的基本概念.mp4
24:高阶偏导数_梯度.mp4
26:Hessian矩阵.mp4
23:多元函数求偏导.mp4
33:奇异值分解定义.mp4
32:多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
30:特征值和特征向量(2).mp4
16:向量的范数_范数与正则项的关系.mp4
50:坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
53:凸优化的性质_一般表达形式.mp4
19:矩阵的运算_加减法_转置.mp4
7:导数求解的四则运算法则.mp4
48:梯度下降法的推导.mp4
25:雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4
39:条件概率_贝叶斯公式.mp4
9:推导激活函数的导函数.mp4
17:特殊的向量.mp4
15:学习向量计算的用途举例.mp4
43:随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
7:深度学习比传统机器学习有优势.mp4
2:人工智能适合人群与必备技能.mp4
8:有监督机器学习任务与本质.mp4
4:人工智能在各领域的应用.mp4
6:机器学习不同的学习方式.mp4
8:推荐系统架构_实时_离线.mp4
11:推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算.mp4
33:使用Dubbo将推荐系统做成服务.mp4
26:推荐模型文件使用思路.mp4
36:Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍.mp4
29:实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解.mp4
27:Redis数据库安装及其使用.mp4
21:spark构建特征索引_标签列_4.mp4
15:HQL语句_python脚本构建中间结果.mp4
22:MLlib调用算法计算模型文件并存储.mp4
25:ACC准确率和AUC面积的计算以及意义.mp4
13:MLlib对网页分类竞赛数据预处理.mp4
15:MLlib对网页分类竞赛模型训练_模型训练评估_搜索最佳超参数.mp4
11:竞赛其他相关提交成绩排行榜.mp4
8:Kaggle网页分类竞赛介绍.mp4
10:评估指标ROC和AUC.mp4
19: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_04.mp4
[百战程序员]AI算法工程师就业班 - 带源码课件
12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战
02,人工智能基础-Python基础
14-深度学习-图像识别原理
31,[加课]强化学习[新增]
06,机器学习-线性分类
27-[加课]算法与数据结构
20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战
25,[加课]百度飞桨PaddlePaddle实战[新增]
24-[加课]Pytorch项目实战
16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
26-[加课]Linux环境编程基础
21-深度学习-OCR文本识别
章节1:推荐系统-流程与架构
章节3:推荐系统-模型使用和推荐服务
章节2:推荐系统-数据预处理和模型构建评估实战
章节2:网页分类案例
章节2:Python基础语法
章节2:卷积神经网络优化
章节4:古典目标检测
章节5:现代目标检测之FasterRCNN
章节2:DeepQ-LearningNetwork
章节4:ActorCritic(A3C)
章节5:DDPG,PPO,DPPO算法
章节1:Q-Learning与SARSA算法
章节3:PolicyGradient策略梯度
章节3:蒙版弹幕MaskRCNN语义分割
章节1:上采样_双线性插值_转置卷积
章节2:医疗图像UNet语义分割
章节3:SVM支持向量机算法
章节2:Softmax回归
章节1:逻辑回归
章节5:实战NER命名实体识别项目
章节2:自然语言处理-情感分析
章节6:BERT新浪新闻10分类项目
章节4:Seq2Seq聊天机器人
章节2:PaddlePaddle卷积网络_病理性近视识别
章节6:PaddleNLP模块_物流信息提取(ERNIE版)
章节3:PaddleDetection工具_PCB电路板缺陷检测
章节4:PaddleOCR工具_车牌识别(目标检测+CRNN+CTCLoss)
章节5:Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
章节1:PyTorch运行环境安装_运行环境测试
章节4:PyTorch循环神经网络_词性标注
章节2:PyTorch基础_Tensor张量运算
章节2:自然场景下的目标检测及源码分析
章节3:图像风格迁移
章节3:反向传播推导_Python代码实现神经网络
章节2:TensorFlow深度学习工具
章节2:EM算法和GMM高斯混合模型
章节1:科学计算模型Numpy
章节3:数据处理分析模块Pandas
章节2:Spark计算框架深入
章节3:Spark机器学习MLlib和ML模块
章节4:YOLOv3代码实战
章节2:集成学习和随机森林
章节3:从Attention机制到Transformer
章节4:ELMO_BERT_GPT

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入库时间

2026-08-05

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