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12.08
10:58:18
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深度学习入门(8)激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现
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12.08
10:56:21
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深度学习入门(7)误差反向传播计算方式及简单计算层的实现
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12.08
10:52:58
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【机器学习知识点】【1】二维与三维空间梯度下降微分求解及可视化展示
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12.08
10:51:50
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深度学习入门(6)误差反向传播基础---计算图与链式法则
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12.08
10:49:03
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【从零开始学习深度学习】1. 深度学习框架Pytorch的基本操作
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12.08
10:40:30
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【机器学习技巧】机器学习模型的两种存储方式:pickle与joblib模块
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12.08
10:39:16
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【机器学习技巧】回归模型的几个常用评估指标(R2、Adjusted-R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE)及其在sklearn中的调用方式
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12.08
10:35:49
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【机器学习技巧】之特征工程:数字编码以及One-hot独热编码的几种方式(sklearn与pandas处理方式)
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12.08
10:32:23
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【阿旭机器学习实战】【13】决策树分类模型实战:泰坦尼克号生存预测
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12.08
10:28:49
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【阿旭机器学习实战】【14】决策树回归模型实战:对美国波士顿房价进行分析预测
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12.08
10:26:52
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【阿旭机器学习实战】【27】贝叶斯模型:新闻分类实战----CounterVecorizer与TfidVectorizer构建特征向量对比
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12.08
10:23:49
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【阿旭机器学习实战】【26】逻辑斯蒂回归----糖尿病预测实战
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12.08
10:19:55
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【阿旭机器学习实战】【25】决策树模型----树叶分类实战
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12.08
10:16:57
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【阿旭机器学习实战】【24】信用卡用户流失预测实战
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12.08
10:13:55
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【机器学习技巧】如何快速对离散型数据进行编码: LabelEncoder的使用方法
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12.08
10:12:35
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【阿旭机器学习实战】【23】特征降维实战---人脸识别降维建模,并选出最有模型进行未知图片预测
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12.08
10:07:05
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【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法(LDA)
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12.08
09:59:56
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【阿旭机器学习实战】【21】通过SVM分类与回归实战案例,对比支持向量机(SVM)3种SVM不同核函数
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12.08
09:56:05
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【阿旭机器学习实战】【20】支持向量机SVM原理简介及示例演示:画出SVM二维决策边界与分离非线性坐标点
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12.08
09:49:48
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【阿旭机器学习实战】【19】如何在不减少分辨率的情况下降低图片存储空间?K-Means算法进行图片颜色点分类存储
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12.08
09:46:45
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【阿旭机器学习实战】【17】KMeans聚类算法中如何选择合适的聚类个数K
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12.08
09:44:48
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【阿旭机器学习实战】【18】KMeans聚类中的常见问题
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12.08
09:41:13
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【阿旭机器学习实战】【16】KMeans算法介绍及实战:利用KMeans进行足球队分类
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12.08
09:30:42
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【阿旭机器学习实战】【15】人脸自动补全(多目标回归),并比较5种不同模型的预测效果
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12.08
09:27:09
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【阿旭机器学习实战】【12】决策树基本原理及其构造与使用方法
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12.08
09:07:09
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【阿旭机器学习实战】【11】文本分类实战:利用朴素贝叶斯模型进行邮件分类
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12.08
09:04:17
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【阿旭机器学习实战】【10】朴素贝叶斯模型原理及3种贝叶斯模型对比:高斯分布朴素贝叶斯、多项式分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯
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12.08
09:00:11
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【阿旭机器学习实战】【8】逻辑斯蒂回归原理及实战
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12.08
08:54:36
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【阿旭机器学习实战】【7】岭回归基本原理及其λ的选取方法
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12.08
08:50:56
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【阿旭机器学习实战】【9】随机梯度下降(SGD)进行乳腺癌良恶性预测,并与逻辑斯蒂回归预测结果进行对比
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08:47:46
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【阿旭机器学习实战】【6】普通线性线性回归原理及糖尿病进展预测实战
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12.07
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阿旭机器学习实战【5】KNN算法实战练习2:利用KNN模型进行手写体数字识别
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【Pyqt5应用实例】Pyqt5实现添加多个子窗口布局之QMdiArea
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