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    • 深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型视频教程

      深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型视频教程

      课程目标 掌握序列生成模型(Seq2Seq)原理以及工作流程 适用人群 机器学习,深度学习以及人工智能方向的同学们 课程简介 课程首先讲解Seq2Seq原理以及应用,从机器翻译入手讲解Seq2Seq模型发展以及现阶段的应用。基于Tensorflow演示如何应用seq2seq网络进行...

      栏目分类:[人工智能] 发布日期:2019-12-15 浏览:

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      01. 课程简介和环境搭建.mp4 02. Numpy简介.mp4 03. 散点图.mp4 04. 折线图.mp4 05. 条形图.mp4 06. 直方图.mp4 07. 饼状图.mp4 08. 箱形图.mp4 09. 颜色和样式.mp4 10. 面向对象 VS Matlab Style.mp4 11. 子图-subplot.mp4 12. 多图-figure.mp4 13. 网格.mp...

      栏目分类:[人工智能] 发布日期:2019-12-15 浏览:

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    • 机器学习与量化交易项目班视频教程下载

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      机器学习和程序化交易系统是目前量化交易的主流手段,这门课将会从零起步介绍量化交易的方方面面,并且手把手教你从零开始搭建一个能work、能run起来的事件驱动型的量化交易平台/自动交易系统,通过项目把相关知识点串起来,不但技能提升可更快,而且随着项...

      栏目分类:[人工智能] 发布日期:2019-12-15 浏览:

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    • 最新深度学习框架Caffe使用案例视频课程下载

      最新深度学习框架Caffe使用案例视频课程下载

      课程目标 快速上手深度学习框架,解答同学们实践过程中问题。 适用人群 深度学习爱好者,caffe使用者 课程简介 深度学习框架caffe入门,详解网络配置中每一个层的结构和参数项,对于超参数配置文件详解每一个参数的含义以及选择策略。对于数据源实例演示了两...

      栏目分类:[人工智能] 发布日期:2019-12-15 浏览:

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    • 最新炼数成金机器读心术之神经网络与深度学习视频教程下载(缺失第13课)

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      课程大纲: 第1课 跌宕起伏70年:神经网络发展概述;最简单的神经元仿生:单层感知器。 第2课 线性神经网络,BP神经网络,基于梯度下降的各种学习算法;BP神经网络应用:信用识别;为什么BP网络丌能支持太多的隐层数? 第3课 Imagenet介绍。BP神经网络应用:...

      栏目分类:[人工智能] 发布日期:2019-12-15 浏览:

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      栏目分类:[综合教程] 发布日期:2019-12-14 浏览:

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    • 学习SAS从初级到中级再到高级视频+源码+PPT教程下载

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      栏目分类:[人工智能] 发布日期:2019-12-14 浏览:

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    • Python数据分析(机器学习)经典案例视频教程

      Python数据分析(机器学习)经典案例视频教程

      适用人群 从事机器学习,数据分析,数据挖掘的同学们以及python使用者 课程概述 选择经典案例基于真实数据集,从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估,完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战,分析解...

      栏目分类:[人工智能] 发布日期:2019-12-14 浏览:

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    • 数据分析与机器学习实战到经典案例全套高清视频教程(基于Python3.5 anaconda4.2)15G

      数据分析与机器学习实战到经典案例全套高清视频教程(基于Python3.5 anaconda4.2)15G

      推荐理由: 最新录制,使用的Python3.5,课程共15.6G容量,从数据分析到机器学习,课程体系完整非拼凑。附讲义、代码与预习资料,配套齐全,高清不加密,音质好,暴风影音,QQ影音测试。 课程亮点: 1—从安装到使用,适合入门小白。 2—唯一使用Python3.5来...

      栏目分类:[人工智能] 发布日期:2019-12-14 浏览:

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    • 机器学习人工智能数学应用基础视频学习路线

      机器学习人工智能数学应用基础视频学习路线

      课程目录: 01.高等数学的知识回顾 01.精品高等数学视频教程全套 138课 02.数据分析必备数学之线性代数视频 40课 03.高等数学微积分视频教程 59课 04.离散数学必学视频教程 33课 05.线性代数视频教程 66课 06.高等数学视频教程 128课 02.概率论数理统计回顾...

      栏目分类:[人工智能] 发布日期:2019-12-14 浏览:

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