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七月机器学习工程师班(第八期)视频教程

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-9-17 19:12:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
    目录:/018 七月在线机器学习工程师班(第八期)# q& y% a9 u0 _$ o5 a/ u; q0 Y
          ┣━━课件与代码
    / E, @2 S8 {& W3 }6 W      ┃    ┣━━lesson1_PPT与课件5 e0 t9 |4 a3 B& s& j& f. x
          ┃    ┃    ┣━━lesson1_PPT_微积分线性代数选讲(管).pdf/ ^: C, U6 _( I! v2 U
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          ┃    ┃    ┣━━lesson1_参考书_数学分析教程(下册)- 常庚哲.史济怀(来自9yls.net).pdf
    7 _8 l4 D- A9 F& w! Q/ S      ┃    ┃    ┣━━lesson1_参考书_简明微积分 - 龚升.4nd(来自9yls.net).pdf0 B- _* b; G( w
          ┃    ┃    ┣━━lesson1_补充材料_线性代数选讲 PCA.ipynb
    2 i* z& R4 c% k. i# \      ┃    ┃    ┗━━lesson1_补充材料_随机梯度下降法概述_翻译.pdf
    # m" x2 f  V6 e2 W" t/ T      ┃    ┣━━lesson10
    4 P9 \! U& B$ G. k5 E$ y      ┃    ┃    ┣━━Using+Xgboost+to+predict+sales.html6 g2 W% X+ C- {& C: ]5 r
          ┃    ┃    ┗━━Xgboost usage demo.html
    / B0 S5 @* h! n" A( c" w3 P! g* o      ┃    ┣━━lesson11_课件与PPT
    4 P2 H! n' u" N+ H2 N2 T4 s      ┃    ┃    ┣━━Reccomendation System Examples.ipynb6 X. V7 i1 I- g2 E6 s' N+ s  i
          ┃    ┃    ┗━━机器学习第8期--推荐系统.pdf
    8 p9 i5 B+ @# ~8 @3 Q. V" N      ┃    ┣━━lesson19_PPT与课件
    ' W" z0 D' ~, D      ┃    ┃    ┣━━poem_generator.zip, l4 v) w+ L7 j  m, S3 R; @& H
          ┃    ┃    ┗━━第19课:循环神经网络与自然语言处理.pdf
    " y2 F( Y: G8 i7 Z      ┃    ┣━━lesson2_PPT与课件7 m6 r# N% a) a2 c$ n4 ?
          ┃    ┃    ┗━━lesson2_PPT_概率与凸优化(邓).pdf; g# P* X) M7 b& N4 t
          ┃    ┣━━lesson20_PPT与课件
    : f5 i- Y4 l: V8 {      ┃    ┃    ┣━━deep_learning_frameworks_examples.zip
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          ┃    ┣━━lesson3_PPT与课件
    + ~8 S# `# O: \' L      ┃    ┃    ┣━━lecture_3_codes.zip
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    / `' S6 ?8 x7 P* \      ┃    ┣━━lesson5_PPT与课件5 T" _! \' \& Q0 e, G* L
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    5 A  l; S8 Y  Q1 o$ b8 p. A      ┃    ┃    ┗━━MaxEntEM.pdf1 P" U4 ]( D( N# ^$ a
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    1 K5 ~/ ?! R# X      ┃    ┃    ┣━━无敌Scikit_Learn小抄(1).pdf
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    # M% c' T  `8 n' `2 ?      ┃    ┣━━Gibbs_LDA.html0 j  R7 ~7 O3 N! n1 q
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    ; W( J- q: o! H4 z6 f; b& \. |      ┃    ┣━━Learning scikit-learn Machine Learning in Python.pdf
    % V8 Y6 z$ ?( H; ~* u+ S. s      ┃    ┣━━lesson12_clustering.zip5 V9 h! @, x+ E6 D! o# d
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    : g" S. O* L2 X( c1 r0 S! I" m5 O      ┃    ┣━━lesson14_graphical models.pptx2 ?, V' a* G2 a+ W! ^5 s
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    2 g( Y, F* t. @2 u$ @      ┃    ┣━━lesson18_CNN.pdf
    + N- x2 ~2 _9 l      ┃    ┣━━lesson4_决策树随机森林.pdf
    : }/ o/ j3 c( @7 k% c2 L      ┃    ┣━━lesson5_深入理解SVM.pptx3 y+ A2 F5 l9 n. W( f+ |
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    5 z5 q' V0 m) ~# K0 W6 _      ┃    ┣━━Tianchi_power_baseline_bramble.ipynb
    # a3 C$ Q  f6 V2 @4 B% I      ┃    ┣━━无敌Scikit_Learn小抄.pdf
    " _/ c% j6 H7 q      ┃    ┣━━机器学习课件 周志华.zip
    ) P& n, z7 s9 m' h: O      ┃    ┗━━第9课sklearn知识要点.html
    2 r7 J  l; `4 Z" p3 v  m) G      ┣━━第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.mp4
    1 r9 F' y! l/ ]1 ^/ A2 W; w4 w- `2 H      ┣━━第11课 用户画像与推荐系统.mp4! ]2 n3 J( ?1 o# e6 c- ~
          ┣━━第12课 聚类.mp4" o8 M  T+ M3 d6 y0 C) e5 H0 x
          ┣━━第13课 聚类与推荐系统实战.mp4" U% t/ y# O. I' s$ M2 B- R
          ┣━━第14课 贝叶斯网络.mp46 ]' u5 K4 e" h, r
          ┣━━第15课 隐马尔科夫模型HMM.mp4
    9 F8 @7 p  a* e+ z      ┣━━第16课 主题模型.mp4
    " A  i7 J- A9 e8 e0 G0 P$ ^      ┣━━第17课 神经网络初步.mp4
    ' M/ a5 Z' E% f& D; _      ┣━━第18课 卷积神经网络与计算机视觉.mp4+ c8 ?: I& _1 C  I
          ┣━━第19课 循环神经网络与自然语言处理.mp4
    5 J- ~4 c6 d) D. W! }5 `4 U# I      ┣━━第1课 机器学习中的微分与矩阵.mp4( B% J: @+ v( M4 y7 R, K
          ┣━━第20课 深度学习实践.mp4
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    7 E/ _8 p) I. E# E) r5 {5 ]% Y" e      ┣━━第8课 多算法组合与模型最优化.mp4
    & m% K6 h. ]" f) _, H8 v      ┗━━第9课 sklearn与机器学习实战.mp4
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