文件清单 51 项

• 10-9_机器+深度学习实现少样本苹果分类(一).mp4
• 10-2_迁移学习(二).mp4
• 10-12_机器+深度学习实现少样本苹果分类(四).mp4
• 10-11_机器+深度学习实现少样本苹果分类(三).mp4
• 10-4_混合模型1.mp4
• 10-6_实战准备(一).mp4
• 10-8_基于新数据的迁移学习实战.mp4
• 10-7_实战准备(二).mp4
• 10-10_机器+深度学习实现少样本苹果分类(二).mp4

展开全部 51 项

• 10-3_在线学习.mp4
• 10-1_迁移学习(一).mp4
• 8-5_实战(二).mp4
• 8-3_实战准备.mp4
• 8-4_实战(一).mp4
• 8-1_卷积神经网络(一).mp4
• 8-2_卷积神经网络(二).mp4
• 9-7_实战(一)LSTM实现文本生成.mp4
• 9-4_实战准备.mp4
• 9-2_循环神经网络RNN.mp4
• 9-5_实战(一)RNN股价预测.mp4
• 9-3_不同类型的RNN模型.mp4
• 9-1_序列数据案例.mp4
• 9-6_实战(二)RNN股价预测.mp4
• 9-8_实战(二)LSTM实现文本生成.mp4
• 11-1_课程总结(一).mp4
• 11-2_课程总结(二).mp4
• 11-3_课程总结(三).mp4
• 4-3_实战准备.mp4
• 4-5_Kmeans实战(2).mp4
• 4-6_KNN-Meanshift.mp4
• 4-2_Kmeans-KNN-Meanshift.mp4
• 4-4_Kmeans实战(1).mp4
• 4-1_无监督学习.mp4
• 7-5_实战(二).mp4
• 7-2_MLP实现非线性分类.mp4
• 7-1_多层感知器(MLP).mp4
• 7-4_实战(一).mp4
• 7-3_实战准备.mp4
• 6-4_实战准备.mp4
• 6-7_实战(三).mp4
• 6-1_过拟合与欠拟合.mp4
• 6-5_实战(一).mp4
• 6-2_数据分离与混淆矩阵.mp4
• 6-6_实战(二).mp4
• 6-3_模型优化.mp4
• 1-1_课程导学.mp4
• 1-5_环境配置及Python语法实操.mp4
• 1-3_人工智能介绍.mp4
• 1-2_内容快速概览.mp4
• 1-4_环境及工具包介绍.mp4
• 1-6_Pandas,Numpy,Matplotlib实操.mp4