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李宏毅机器学习笔课件
李宏毅机器学习笔课件
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机器学习
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李宏毅机器学习笔课件,文档文件,笔记全面,总结充分,仅供学习
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台大李宏毅机器学习课件
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4星 · 用户满意度95%
台大李宏毅老师机器学习课程课件,全部ppt,官网下载整理
台大李宏毅机器学习课件全集
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台大李宏毅机器学习课件全集,包含37个PDF课件,适合所有入门同学学习。
李宏毅 机器学习 课程 2016 课件集合
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此文档是台湾李宏毅2016年机器学习课程经过整理后的全部课件。
台大-李宏毅-B站机器学习视频-课件
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4星 · 用户满意度95%
不想要积分的,可是最少也要设置2积分,大家学习愉快~ 这是该课程主页,没有积分的可以自己去下载~ http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html
李宏毅 机器学习 PPT
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李宏毅 机器学习 PPT 李宏毅 机器学习 PPT
NTU机器学习源码Machine-learning
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Machine-learning机器学习源码
深度学习与人类语言处理(李宏毅2020).zip
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本资源仅方便大家辅助博文学习,已得到李老师的许可 深度学习与人类语言处理的课程ppt,在本课程中,文字和语音的内容各占一半,主要关注近3年的相关技术,重点讲述BERT及之后的预处理模型。 李宏毅老师2020新课深度学习与人类语言处理课程主页: http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.html 视频地址: https://www
李宏毅2020春季作业hw1的所需数据(免费)
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作业代码+tset.csv+train.csv+作业介绍视频+图片。
台大_李宏毅PPT_机器学习
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4星 · 用户满意度95%
本资源是机器学习 台大教授 李机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。宏毅的授课配PPT讲稿。
李宏毅机器学习学习笔记
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李宏毅机器学习学习笔记
李宏毅机器学习笔记
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李宏毅机器学习作业
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深度学习机器学习课件李宏毅
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深度学习机器学习课件李宏毅,视频在B站上有,是入门深度学习的好资源
李宏毅机器学习讲义
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5星 · 资源好评率100%
台大李宏毅老师的2017年机器学习课程系列学习笔记。今天我们先来看一下该系列课程的内容简介。从本质上来讲,机器学习可以分为三部分:函数集(也就是model)、评价函数好坏的标准、训练集。该课程中机器学习的大致内容包括:有监督学习、无监督学习、半监督学习、回归、分类、迁移学习、结构化学习、强化学习。
李宏毅机器学习中文课程全套视频
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5星 · 资源好评率100%
txt内容为百度云链接,链接内容为台大李宏毅教授的中文课程,目前国内最好的免费国语机器学习课程
李宏毅机器学习.pdf
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一天搞懂机器学习(李宏毅)
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一天搞懂机器学习,内容包括深度学习的介绍、训练神经网络的技巧、神经网络的变体、下一个浪潮。内容很好,值得学习。
HW_1_李宏毅机器学习作业_thatnn8_李宏毅_
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Python实现李宏毅2020机器学习作业,含数据集和代码
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Python实现李宏毅2020机器学习作业3,含数据集和代码
最新scratch3.编程课件+源码.zip
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Scratch3.0课件ppt有学习目标、有内容,适合自学,或者机构开课用
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【内容摘要】这套NLP资源着重于词向量表示与语言模型的相关理论与实践,内含详尽的PPT教学课件和实战代码示例。 【适用人群】主要为对自然语言处理技术感兴趣的学生、教师、研究者以及相关领域的开发者,尤其适合初学者深化理解和进阶者提升技能。 【适用场景】包括但不限于机器翻译、情感分析、语义搜索、聊天机器人开发等领域。资源的目标是帮助用户掌握词向量的构建原理(如Word2Vec、GloVe等),理解并应
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Python教程2020版 完全入门 达到Python工程师水平 笔记+代码+课件+资料
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全套C#教程(可当手册)
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一整套C#课件的PDF版,包含语言基础、流程控制、函数、定义类、数组字符串和集合、键盘和鼠标操作、Web编程等等。格式统一,叙述简明,辅以示例,可以当作C#编程手册来用。7z压缩包格式。
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(28个子文件)
课件
17.词嵌入.pdf
1.91MB
25.RNN.pdf
4.89MB
10.深度学习技巧.pdf
3.02MB
2.线性回归.pdf
2.02MB
27.集成方法.pdf
1.94MB
26.MF.pdf
1.05MB
15.近邻嵌入.pdf
1.33MB
18.深度生成模型.pdf
4.52MB
7.深度学习入门.pdf
2.08MB
24.结构化预测:序列标记.pdf
1.64MB
28.深度增强学习入门.pdf
2.21MB
21.结构化预测.pdf
1.5MB
4.梯度下降.pdf
2.01MB
22.结构化预测:线性模型.pdf
1.24MB
13.半监督学习.pdf
1.79MB
20.SVM (v5).pdf
878KB
1.介绍.pdf
4.23MB
19.迁移学习.pdf
4.52MB
12.为何要“深”.pdf
3.31MB
9.深度学习初体验Keras.pdf
1.54MB
16.深度自编码器.pdf
2.23MB
3.误差从哪里来.pdf
1.27MB
23.结构化预测:结构化SVM.pdf
2.37MB
6.分类:逻辑回归.pdf
2.35MB
5.分类:概率生成模型.pdf
1.8MB
8.反向传播.pdf
1.2MB
11.卷积神经网络.pdf
4.54MB
14.PCA .pdf
2.21MB
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