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2022年11月

• 11.22 10:23:41
  发表了文章 2022-11-22 10:23:41

  DeepLearning-L09-目标检测：RCNN成长记

  DeepLearning-L09-目标检测：RCNN成长记

  
• 11.22 10:19:09
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  TensorFlow 实现VGG16图像分类

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• 11.22 10:16:45
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  Python错误： NameError

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• 11.22 10:15:59
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  DeepLearning-L8-ResNet

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• 11.22 10:13:51
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  DeepLearning-L7-GoogLeNet

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• 11.22 10:10:50
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  DeepLearning-L6-VGG16

  DeepLearning-L6-VGG16

  
• 11.22 10:05:02
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  DeepLearning-L5-AlexNet

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• 11.22 10:02:09
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  DeepLearning-L4-LeNet5

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• 11.22 09:59:34
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  DeepLearning-L3-CNN简介：卷积、池化、全连接

  DeepLearning-L3-CNN简介：卷积、池化、全连接

  
• 11.22 09:55:31
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  深度学习：神经网络从1到N

  深度学习：神经网络从1到N

  
• 11.22 09:49:45
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  TensorFlow MNIST手写数字识别（神经网络最佳实践版）

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• 11.22 09:48:11
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  TensorFlow 模型持久化

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• 11.22 09:47:26
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  TensorFlow 神经网络优化：指数衰减学习率、滑动平均、正则化

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• 11.22 09:45:21
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  TensorFlow MNIST手写数字识别（神经网络极简版）

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• 11.22 09:43:04
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  TensorFlow 常用优化器：GradientDescent、Momentum、Adam

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• 11.22 09:41:00
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  TensorFlow 入门：Session、Variable、placeholder

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• 11.22 09:37:32
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  Machine Learning-L20-降维

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• 11.22 09:23:38
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  Machine Learning-L19-条件随机场

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• 11.22 09:09:00
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  Machine Learning-L18-隐马尔可夫模型

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• 11.21 20:53:08
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  Machine Learning-L17-贝叶斯网络

  Machine Learning-L17-贝叶斯网络

  
• 11.21 20:47:29
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  Machine Learning-L16-概率图模型

  Machine Learning-L16-概率图模型

  
• 11.21 20:37:06
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  Machine Learning-L14-聚类（下）

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• 11.21 20:24:28
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  Machine Learning-L14-聚类（上）

  Machine Learning-L14-聚类

  
• 11.21 20:12:33
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  Machine Learning-L13-频繁模式挖掘

  Machine Learning-L13-频繁模式挖掘

  
• 11.21 20:02:58
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  Machine Learning-L12-集成学习：Boosting/Bagging/随机森林

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• 11.21 19:58:59
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  Machine Learning-L11-KNN

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• 11.21 19:56:52
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  Machine Learning-L10-神经网络简介

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• 11.21 19:55:01
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  Machine Learning-L9-贝叶斯分类器（涉及贝叶斯的全在这了）（下）

  Machine Learning-L9-贝叶斯分类器（涉及贝叶斯的全在这了）（下）

  
• 11.21 19:43:55
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  Machine Learning-L9-贝叶斯分类器（涉及贝叶斯的全在这了）（上）

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• 11.21 19:37:29
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  L6-假设检验：临界值法与P值法

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• 11.21 19:21:45
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  L5-参数估计：矩估计与极大似然估计

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• 11.21 19:07:20
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  L4-数字特征：期望、方差、协方差、相关系数等

  L4-数字特征：期望、方差、协方差、相关系数等

  
• 11.21 18:56:51
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  L3-连续变量分布：均匀分布、指数分布、正态分布

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• 11.21 18:50:34
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  L2-离散变量分布：Bernoulli分布、二项分布、泊松分布等

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• 11.21 18:44:14
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  Machine Learning-L7-最大熵模型

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• 11.21 18:34:53
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  Machine Learning-L6-逻辑回归

  Machine Learning-L6-逻辑回归

  
• 11.21 18:26:32
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  Machine Learning-L4-决策树

  Machine Learning-L4-决策树

  
• 11.21 18:17:10
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  Machine Learning-L3-训练集与测试集

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• 11.21 18:13:01
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  Machine Learning-L2-数据特征

  Machine Learning-L2-数据特征

  
• 11.21 17:59:34
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  Machine Learning-L1-机器学习pipeline

  Machine Learning-L1-机器学习pipeline

  
• 11.21 17:58:11
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  Machine Learning-L0-机器学习简介

  Machine Learning-L0-机器学习简介

  
• 11.21 14:40:42
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  Machine Learning-L15-EM算法全解析（下）

  Machine Learning-L15-EM算法全解析（下）

  
• 11.21 14:22:17
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  Machine Learning-L15-EM算法全解析（上）

  Machine Learning-L15-EM算法全解析

  
• 11.21 14:10:49
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  Machine Learning-L5-回归分析

  Machine Learning-L5-回归分析

  
• 11.21 14:00:20
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  SVM（五）：SVM小结

  SVM（五）：SVM小结

  
• 11.21 13:53:07
  发表了文章 2022-11-21 13:53:07

  SVM（四）：支持向量回归

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• 11.21 13:41:24
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  SVM（三）：非线性支持向量机

  SVM（三）：非线性支持向量机

  
• 11.21 13:27:05
  发表了文章 2022-11-21 13:27:05

  SVM（二）：软间隔与正则化

  SVM（二）：软间隔与正则化

  
• 11.21 13:13:22
  发表了文章 2022-11-21 13:13:22

  SVM（一）：线性支持向量机

  SVM（一）：线性支持向量机

  
• 11.21 12:36:06
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  Machine Learning-L8-SVM：支持向量机全面解析

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