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慕课《Python3系统入门人工智能》

时间:2025-11-12 学习 查看: 32

分享作者:你的*友

资源分类:网盘资源

入库时间:2025-11-12 13:42:55

分享时间:2024-08-02 13:28:12

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内容摘要:慕课《Python3系统入门人工智能》_第9章 深度学习之循环神经网络_9-8 实战(二)LSTM实现文本生成 (2)_9-7 实战(一)LSTM实现文本生成 (2)_9-6 实战(二)RNN股价预测 (2)_9-5 实战(一)RNN股价预测 (2)_9-4 实战准备 (2...

慕课《Python3系统入门人工智能》相关文件名

  • 📁 慕课《Python3系统入门人工智能》
  •     📁 第9章 深度学习之循环神经网络
  •         📄 9-8 实战(二)LSTM实现文本生成 (2).mp4
  •         📄 9-7 实战(一)LSTM实现文本生成 (2).mp4
  •         📄 9-6 实战(二)RNN股价预测 (2).mp4
  •         📄 9-5 实战(一)RNN股价预测 (2).mp4
  •         📄 9-4 实战准备 (2).mp4
  •         📄 9-3 不同类型的RNN模型 (2).mp4
  •         📄 9-2 循环神经网络RNN (2).mp4
  •         📄 9-1 序列数据案例 (2).mp4
  •     📁 第8章 深度学习之卷积神经网络
  •         📄 8-5 实战(二).mp4
  •         📄 8-4 实战(一).mp4
  •         📄 8-2 卷积神经网络(二).mp4
  •         📄 8-3 实战准备.mp4
  •         📄 8-1 卷积神经网络(一).mp4
  •     📁 第7章 深度学习之多层感知器
  •         📄 7-5 实战(二).mp4
  •         📄 7-4 实战(一).mp4
  •         📄 7-3 实战准备.mp4
  •         📄 7-2 MLP实现非线性分类.mp4
  •         📄 7-1 多层感知器(MLP).mp4
  •     📁 第6章 模型评价与优化
  •         📄 6-7 实战(三) (2).mp4
  •         📄 6-6 实战(二) (2).mp4
  •         📄 6-5 实战(一) (2).mp4
  •         📄 6-4 实战准备 (2).mp4
  •         📄 6-3 模型优化 (2).mp4
  •         📄 6-2 数据分离与混淆矩阵 (2).mp4
  •         📄 6-1 过拟合与欠拟合 (2).mp4
  •     📁 第5章 机器学习其他常用技术
  •         📄 5-8 实战(3).mp4
  •         📄 5-7 实战(2).mp4
  •         📄 5-6 实战(1).mp4
  •         📄 5-5 实战准备.mp4
  •         📄 5-4 主成分分析.mp4
  •         📄 5-3 异常检测.mp4
  •         📄 5-2 决策树(2).mp4
  •         📄 5-1 决策树(1).mp4
  •     📁 第4章 机器学习之聚类
  •         📄 4-6 KNN-Meanshift.mp4
  •         📄 4-5 Kmeans实战(2).mp4
  •         📄 4-4 Kmeans实战(1).mp4
  •         📄 4-2 Kmeans-KNN-Meanshift.mp4
  •         📄 4-3 实战准备.mp4
  •         📄 4-1 无监督学习.mp4
  •     📁 第3章 机器学习之逻辑回归
  •         📄 3-7 芯片检测实战 (2).mp4
  •         📄 3-6 考试通过实战(二) (2).mp4
  •         📄 3-5 考试通过实战(一) (2).mp4
  •         📄 3-4 实战准备 (2).mp4
  •         📄 3-3 逻辑回归(2) (2).mp4
  •         📄 3-2 逻辑回归(1) (2).mp4
  •         📄 3-1 分类问题介绍 (2).mp4
  •     📁 第2章 机器学习之线性回归
  •         📄 2-5 多因子线性回归实战.mp4
  •         📄 2-4 单因子线性回归实战.mp4
  •         📄 2-3 线性回归实战准备.mp4
  •         📄 2-2 线性回归.mp4
  •         📄 2-1 机器学习介绍.mp4
  •     📁 第1章 人工智能时代,人人都应该学会利用AI这个工具
  •         📄 1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操.mp4
  •         📄 1-1 课程导学.mp4
  •         📄 1-5 环境配置及Python语法实操.mp4
  •         📄 1-4 环境及工具包介绍.mp4
  •         📄 1-3 人工智能介绍.mp4
  •         📄 1-2 内容快速概览.mp4
  •     📁 第11章 课程总结
  •         📄 11-3 课程总结(三).mp4
  •         📄 11-1 课程总结(一).mp4
  •         📄 11-2 课程总结(二).mp4
  •     📁 第10章 迁移混合模型
  •         📄 10-9 机器深度学习实现少样本苹果分类(一).mp4
  •         📄 10-8 基于新数据的迁移学习实战.mp4
  •         📄 10-5 混合模型2.mp4
  •         📄 10-7 实战准备(二).mp4
  •         📄 10-6 实战准备(一).mp4
  •         📄 10-4 混合模型1.mp4
  •         📄 10-3 在线学习.mp4
  •         📄 10-2 迁移学习(二).mp4
  •         📄 10-12 机器深度学习实现少样本苹果分类(四).mp4
  •         📄 10-11 机器深度学习实现少样本苹果分类(三).mp4
  •         📄 10-10 机器深度学习实现少样本苹果分类(二).mp4
  •         📄 10-1 迁移学习(一).mp4
展开全文
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