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11.22
10:23:41
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DeepLearning-L09-目标检测:RCNN成长记
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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
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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
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11.22
09:55:31
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深度学习:神经网络从1到N
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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
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11.21
20:47:29
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Machine Learning-L16-概率图模型
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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)
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11.21
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Machine Learning-L13-频繁模式挖掘
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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
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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)
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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
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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
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Machine Learning-L6-逻辑回归
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