01-软件安装及环境配置
02-人工智能数学基础
03-Python基础+数据科学入门
04-机器学习算法应用实战
05-李航《统计学习方法》训练营(含无监督学习部分)
06-《机器学习》西瓜书训练营
07-吴恩达《机器学习》作业
08-深度学习TensorFlow2.0框架
09-深度学习PyTorch框架班
10-《深度学习》花书训练营
11-李飞飞斯坦福CS231n计算机视觉课
12-斯坦福CS224n自然语言处理课训练营
13-人工智能项目实战
14-04 神经网络基础知识
15-06 OpenCV 图像基础
16-【论文】baseline基础篇目——NLP
17-【论文】baseline基础篇目———CV
18-【NLP经典大赛】数据科学:疫情期间网民情绪识别赛
19-面试刷题
20-05 NLP基础知识
二、课程相关代码资料汇总
07聚类
02线性回归
03逻辑回归
04决策树
05朴素贝叶斯
06支持向量机
08主成分分析
09集成学习
10案例
三、课程课件合集PDF版本
01机器学习概述
02线性回归
03逻辑回归
04决策树
05朴素贝叶斯
05-01-贝叶斯决策简介.pdf
05-02-贝叶斯决策模型.pdf
05-03-朴素贝叶斯模型.pdf
05-04-朴素贝叶斯代码实现.pdf
05-05-拉普拉斯修正及代码实.pdf
05-06-朴素贝叶斯如何处理连续型数据.pdf
05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯.pdf
05-08-案例:垃圾邮件识别.pdf
06支持向量机
07聚类
08主成分分析
09集成学习
全套资料62GB+,内容非常丰富,欢迎下载学习!!
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