人工智能 机器学习 专题视频百度网盘分享

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─17年7月14日机器学习项目班(完)
│├─视频课程
││ 第10课 金融反欺诈模型训练.mp4
││ 第1课 音乐推荐系统_(上).mp4
││ 第2课 音乐推荐系统_(下).mp4
││ 第3课 神经网络实现机器翻译.mp4
││ 第4课 基于pytorch的风格转换.mp4
││ 第5课文本主题与分类_(上).mp4
││ 第6课 文本主题与分类_(下).mp4
││ 第7课 电商点击率预估_(上).mp4
││ 第8课 电商点击率预估_(下).mp4
││ 第9课 视觉聊天机器.mp4
│└─讲义代码
│ │互联网金融风控中的数据科学--王婷--public.pdf
│ ├─第01-02课
│ │ 《推荐系统》数据与代码说明.txt
│ ├─第03课
│ │ 第3课 GitHub链接.docx
│ ├─第04课
│ │ seq2seq学习笔记 - 大学之道,在明明德 - 博客频道 - CSDN.NET.jpg
│ ├─第05-06课
│ │ 机器学习项目班第5-6课.txt
│ ├─第07课
│ ├─第08课
│ ├─第10课
│ │ 机器学习项目班-金融反欺诈.zip
│ └─第9课
│ 课件—视觉聊天机器人 - 次世代的图灵测试.docx
├─ML_3月机器学习在线班
││下载说明.txt
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攻城狮
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││解压缩密码是方括号里的内容 [攻城狮论坛 bbs.vlan5.com].txt
│││1.1微积分与概率论.pdf
│││1.微积分与概率论.pdf
│││10.1贝叶斯网络.pdf
│││11.支持向量机.pdf
│││12.EM和GMM.pdf
│││13.0主题模型_预习材料.pdf
│││13.主题模型.pdf
│││14.隐马尔科夫模型.pdf
│││2.1.1参数估计的评价准则.pdf
│││2.1参数估计与矩阵运算.pdf
│││2.参数估计与矩阵运算.pdf
│││2012.李航.统计学习方法.pdf
│││3.凸优化.pdf
│││4.1广义线性回归和对偶优化.pdf
│││5.梯度下降和拟牛顿.pdf
│││6.最大熵模型.pdf
│││7.聚类.pdf
│││8.决策树与随机森林.pdf
│││9.Aboost导论.pdf
│││9.贝叶斯网络.ppt
│││教育L学员分享_version2.pdf
│││凸优化-中译本(扫描).pdf
│││学习率代码.cpp
│││推荐系统实践.pdf
││└─4月19日晚的分享_黄高乐
││ └─4月19日晚的分享_黄高乐
││ │4月19日学员分享.pptx
││ └─单纯形法源代码_by C

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