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人工智能
1. 人工智能入門
2. 線性回歸和代碼實(shí)現(xiàn)
3. 梯度下降和過(guò)擬合和歸一化
4. 邏輯回歸詳解和應(yīng)用
5. 分類器項(xiàng)目案例和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
6. 多分類、決策樹(shù)、隨機(jī)森林分類
7. 分類評(píng)估聚類
8. 密度聚類、譜聚類
9. 深度學(xué)習(xí)TensorFlow安裝和實(shí)現(xiàn)線性回歸
10. TensorFlow深入
11. DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫圖片識(shí)別
12. TensorBoard可視化
13. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN識(shí)別圖片
14. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深入AlexNet模型實(shí)現(xiàn)
15. Keras深度學(xué)習(xí)框架
人工智能
網(wǎng)絡(luò)算法.jpg)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
已有31248人學(xué)習(xí)
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梯度下降
已有22508人學(xué)習(xí)
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邏輯回歸
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線性回歸
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多分類
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估.jpg)
分類評(píng)估
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密度聚類
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習(xí).jpg)
深度學(xué)習(xí)
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TensorFlow深入
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網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別.jpg)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深入
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