人工智能实战，从 Python 入门到机器学习.zip
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人工智能实战，从 Python 入门到机器学习.zip （338个子文件） 
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demo.docx 2.64MB adaboost.docx 1.98MB readme.docx 1.2MB 数学函数与统计函数.docx 796KB 信息熵 条件熵 信息增益区别.docx 85KB readme.docx 39KB .gitignore 1KB .gitignore 38B pythonbook.iml 284B support_vector_machines修改.ipynb 613KB
test.jpg 24KB after.jpg 9KB LICENSE 9KB
第三部分 神经网络 卷积神经网络.pdf 4.22MB 第三部分 神经网络 概述.pdf 3.91MB 第二部分 机器学习 算法.pdf 3.42MB 第一部分 1 Python基础 1.9 集合与字典.pdf 947KB 第一部分 1 Python基础 1.8 列表与元组.pdf 825KB 第一部分 1 Python基础 1.7 字符串.pdf 766KB 第二部分 机器学习 概述.pdf 2.9MB 第一部分 2 Python面向对象 2.1.pdf 2.46MB 第一部分 1 Python基础 1.5 函数.pdf 1.89MB 第一部分 1 Python基础 1.1 1.2 1.3 1.4 .pdf 1.43MB 第一部分 1 Python基础 高级特性.pdf 1.23MB 第一部分 3 Python 高级编程.pdf 486KB 第一部分 2 Python面向对象 2.2.pdf 447KB
bean.png 266KB pigprice.png 245KB pig_in.png 245KB pig_local.png 244KB maizeprice.png 236KB pork.png 222KB adboost.py 12KB Python语言文件操作--学生成绩管理系统.py 8KB Numpy 2数组的产生.py 8KB kmeans.py 8KB 入门例子.py 7KB support_vector_machines修改.py 7KB 逻辑回归.py 7KB 学生 NUMPY构建BP深度神经网络 自己写的.py 5KB K-MEANS肘部法则.py 5KB K-MEANS代价函数应用.py 5KB python实现K-MEANS.py 5KB 最简单例子.py 5KB 手写数字gpu例子2.py 4KB turtle例子.py 4KB 手写数字gpu例子1.py 4KB 双y轴曲线.py 3KB mnist_loader.py 3KB k-means.py 3KB 1.5.7 F综合练习6.py 3KB kmeans-dbscan.py 3KB mnist_train.py 3KB 岭回归 Ridge Regression.py 3KB 手写数字例子.py 3KB LogisticRegression.py 3KB 人与鳄鱼问题.py 3KB numpy实现神经网络.py 3KB 向量化实现.py 3KB 多分类回归实例.py 2KB 学生 numpy实现神经网络例子.py 2KB 人脸检测.py 2KB 人与鳄鱼问题1 画简单图.py 2KB 逻辑回归.py 2KB AA.py 2KB 手写数字降维可视化-checkpoint.py 2KB 1.4 Python分支与循环.py 2KB Numpy 2线性代数相关函数.py 2KB little use 梯度下降解决回归问题 data.py 2KB 过拟合和欠拟合.py 2KB Validation 和 Cross Validation.py 2KB 梯度下降 Class.py 2KB test.py 2KB 信息增益的计算.py 2KB 0面向对象 概念.py 2KB 梯度下降解决回归问题 Salary_Data.py 2KB KNN-iris.py 2KB 1.9.1 F内置map函数.py 2KB 学习曲线.py 2KB scikit-learn中的多项式回归和Pipeline.py 2KB 将表情图片提取出来.py 2KB kc.py 2KB 0面向对象 继承2.py 2KB Numpy 2伪随机数的生成与显示.py 2KB KNN算法实现.py 2KB LASSO回归.py 2KB 同时输出到控制台和日志文件.py 2KB 最简单例子.py 2KB sklearn-K-MEANS.py 2KB共 338 条
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