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深度之眼【备战秋招】面试刷题+算法强化训练营第三期
〖课程目录〗:
深度之眼【备战秋招】面试刷题+算法强化训练营第三期（完结） [3.1G]
┣━━资料 [17.8K]
┃ ┣━━第二周：学习支持向量机.txt [3.5K]
┃ ┣━━第三周：了解机器学习中的非监督学习算法.txt [3.6K]
┃ ┣━━第四周：了解优化算法的原理.txt [3K]
┃ ┣━━第五周：学习前向神经.txt [3.9K]
┃ ┗━━第一周：了解机器学习中的特征工程和模型评估.txt [3.8K]
┣━━【SVM】核函数.ts [86.4M]
┣━━【SVM】几个重要的概念.ts [24.7M]
┣━━【SVM】线性可分SVM.ts [73.6M]
┣━━【SVM】smo算法.ts [144M]
┣━━【SVM】SVM最优化问题.ts [44.1M]
┣━━1.ts [37.4M]
┣━━02-前向传播】..ts [54.4M]
┣━━2.均匀采样、逆变换采样、拒绝采样.ts [27.7M]
┣━━2.梯度下降简单的数学原理.ts [30.5M]
┣━━03-损失函数选用..ts [28.8M]
┣━━3. 随机梯度下降和小批量随机梯度下降.ts [15.7M]
┣━━3.MCMC采样.ts [56.5M]
┣━━04-反向传播1.ts [87.5M]
┣━━05-反向传播2.ts [63.2M]
┣━━5.常见的一些改进的优化算法.ts [40.9M]
┣━━17.ts [15.8M]
┣━━64.ts [19.6M]
┣━━69.ts [41.8M]
┣━━70.ts [10.3M]
┣━━75.ts [51.5M]
┣━━110.ts [19.4M]
┣━━144.ts [22.1M]
┣━━160.ts [35.3M]
┣━━167.ts [36.5M]
┣━━169.ts [12.6M]
┣━━208.ts [24.9M]
┣━━215.ts [62.4M]
┣━━230.ts [7.2M]
┣━━232.ts [39.2M]
┣━━241.ts [40.2M]
┣━━242.ts [55.9M]
┣━━260.ts [23M]
┣━━279.ts [34.4M]
┣━━303.ts [7.2M]
┣━━309.ts [15.1M]
┣━━343.ts [11.8M]
┣━━347.ts [61.6M]
┣━━378.ts [23.8M]
┣━━409.ts [8.8M]
┣━━416.ts [17.4M]
┣━━455.ts [59.9M]
┣━━462.ts [10.2M]
┣━━504.ts [5.5M]
┣━━513.ts [7.7M]
┣━━583.ts [9.8M]
┣━━695.ts [18.9M]
┣━━采样.ts [44.9M]
┣━━动量法.ts [34M]
┣━━吉布斯采样.ts [23.7M]
┣━━决策树.ts [47.1M]
┣━━开营仪式——班主任部分.ts [170.5M]
┣━━开营仪式——老师部分买课程.ts [378.4M]
┣━━逻辑回归.ts [43.8M]
┣━━深度学习中的优化问题.ts [23M]
┣━━下载说明.txt [209B]
┣━━绪论.ts [30.2M]
┣━━一切与IT有关的教程.txt [71B]
┣━━硬间隔SVM最优化问题的推导.ts [108.4M]
┣━━crf的一些基础概念.ts [90.3M]
┣━━crf具体介绍.ts [113.1M]
┣━━GRU＆LSTM.ts [30.2M]
┣━━GRU和LSTM.ts [13.5M]
┣━━HMM.ts [41.3M]
┣━━hmm的引出和问题的介绍.ts [41.3M]
┣━━HMM预测问题之维特比算法.ts [139.5M]
┣━━k-means.ts [67.1M]
┣━━PCA和LDA.ts [76.6M]
┗━━RNN.ts [25.6M]
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发表于 2021-1-5 11:57:31
发表于 2021-2-25 05:11:22
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