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機(jī)器學(xué)習(xí)
2031內(nèi)容??
關(guān)注
涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法知識(shí)、開發(fā)工具、解決方案與應(yīng)用場景。
文章
課程
共 255 條
機(jī)器學(xué)習(xí)(算法&實(shí)例)視頻課程
機(jī)器學(xué)習(xí)(算法&實(shí)例)視頻課程
滕飛 · 8課時(shí) · 26598人學(xué)習(xí)
線性回歸算法概述
線性回歸算法案例
邏輯回歸算法概述
邏輯回歸算法案例
100分鐘學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
100分鐘學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
老羊快跑 · 4課時(shí) · 915人學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-線性代數(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-高等數(shù)學(xué)
機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)
機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-信息論
機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
張哥編程課 · 6課時(shí) · 1130人學(xué)習(xí)
概率論之二項(xiàng)分布
概率論之超幾何分布
歐式距離
曼哈頓距離
機(jī)器學(xué)習(xí)之Python語言基礎(chǔ)(.NET版)
機(jī)器學(xué)習(xí)之Python語言基礎(chǔ)(.NET版)
胡延亮 · 20課時(shí) · 8180人學(xué)習(xí)
第一講 認(rèn)識(shí)人工智能,云技術(shù),大數(shù)據(jù)的關(guān)系
第二講 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、Python語言的關(guān)系
第三講 Python是一門什么樣的語言
第四講 Python實(shí)現(xiàn)世界你好
機(jī)器學(xué)習(xí)-決策樹算法-電影決策-視頻教程
機(jī)器學(xué)習(xí)-決策樹算法-電影決策-視頻教程
劉湘宇 · 4課時(shí) · 3827人學(xué)習(xí)
認(rèn)識(shí)決策樹
熵
Python檢驗(yàn)決策樹
總結(jié)與補(bǔ)充
零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)Python入門
零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)Python入門
微慕客 · 44課時(shí) · 409人學(xué)習(xí)
1.1 如何使用Jupyter Notebooks
1.2.1 類型和變量
1.2.2 類型和變量
1.3 Type函數(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫KNN算法-李曉華博士
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫KNN算法-李曉華博士
李曉華 · 6課時(shí) · 92人學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫 KNN 課程概述
機(jī)器學(xué)習(xí)-感受 sklearn 中的 KNN
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫 KNN 分類算法【上】
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫 KNN 分類算法【下】
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫決策樹算法-李曉華博士
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫決策樹算法-李曉華博士
李曉華 · 7課時(shí) · 3人學(xué)習(xí)
手寫決策樹算法課程概述
感受 sklearn 中的 決策樹算法
手寫 決策樹 分類 算法【上】
手寫 決策樹 分類 算法【中】
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫邏輯回歸算法-李曉華博士
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫邏輯回歸算法-李曉華博士
李曉華 · 4課時(shí) · 0人學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫邏輯回歸算法課程概述
感受 sklearn 中的 邏輯回歸
手寫 邏輯回歸 算法【上】
手寫 邏輯回歸 算法【下】
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫線性回歸算法-李曉華博士
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫線性回歸算法-李曉華博士
李曉華 · 3課時(shí) · 55人學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫線性回歸算法-李曉華博士
感受 sklearn 中的線性回歸
手寫 線性回歸 算法
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫KMeans 算法-李曉華博士
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫KMeans 算法-李曉華博士
李曉華 · 5課時(shí) · 63人學(xué)習(xí)
手寫KMeans 算法課程概述
感受 sklearn 中的 KMeans
手寫 KMeans 聚類算法【歐式距離】上
手寫 KMeans 聚類算法【歐式距離】下
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫高斯樸素貝葉斯算法-李曉華博士
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫高斯樸素貝葉斯算法-李曉華博士
李曉華 · 5課時(shí) · 2人學(xué)習(xí)
手寫高斯樸素貝葉斯算法課程概述
感受sklearn中的GaussianNB
手寫 GaussianNB 分類算法【上】
手寫 GaussianNB 分類算法【中】
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫PCA算法-李曉華博士
機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫PCA算法-李曉華博士
李曉華 · 4課時(shí) · 63人學(xué)習(xí)
手寫PCA算法課程概述
感受 sklearn 中的 PCA【上】
感受 sklearn 中的 PCA【下】
手寫 PCA 降維算法
輕松讀論文:《異常檢測算法:樹突狀細(xì)胞算法》 | 王冬梅解讀
輕松讀論文:《異常檢測算法:樹突狀細(xì)胞算法》 | 王冬梅解讀
輕松讀論文 · 5課時(shí) · 207人學(xué)習(xí)
前言
異常判定
機(jī)制構(gòu)建
決策智能
人工智能核心知識(shí)點(diǎn)_Python_dict字典
人工智能核心知識(shí)點(diǎn)_Python_dict字典
李曉華 · 9課時(shí) · 135人學(xué)習(xí)
01、字典的特性
02、字典的定義
03、字典讀取元素
04、字典新增和修改元素
人工智能核心知識(shí)點(diǎn)_python_list列表
人工智能核心知識(shí)點(diǎn)_python_list列表
李曉華 · 11課時(shí) · 237人學(xué)習(xí)
第01講列表的特性
第02講列表的定義
第03講列表中新增元素
第04講列表中刪除元素
人工智能核心知識(shí)點(diǎn)_Python_set集合
人工智能核心知識(shí)點(diǎn)_Python_set集合
李曉華 · 9課時(shí) · 122人學(xué)習(xí)
第01講集合的特性
第02講集合的定義
第03講集合新增元素
第04講集合刪除元素
人工智能-如何搭建開發(fā)環(huán)境
人工智能-如何搭建開發(fā)環(huán)境
李曉華 · 17課時(shí) · 1725人學(xué)習(xí)
課程概述
搭建Anaconda環(huán)境
初識(shí)Jupyter環(huán)境
安裝和配置PyCharm
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)訓(xùn)48課時(shí)
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)訓(xùn)48課時(shí)
陳建平 · 6課時(shí) · 7648人學(xué)習(xí)
實(shí)踐課分組
報(bào)告編寫規(guī)范
以二手車項(xiàng)目為例,精講項(xiàng)目如何進(jìn)行需求分析、數(shù)據(jù)采集等
復(fù)習(xí)并精講集成學(xué)習(xí)思想、隨機(jī)森林算法原理
機(jī)器學(xué)習(xí)的算法與實(shí)踐
機(jī)器學(xué)習(xí)的算法與實(shí)踐
石默研 · 69課時(shí) · 974人學(xué)習(xí)
人工智能綜述
本課程內(nèi)容整體介紹
第一個(gè)算法:KNN算法與應(yīng)用介紹
第一個(gè)算法:KNN算法代碼示例
中國象棋棋譜瀏覽器功能講解
中國象棋棋譜瀏覽器功能講解
劉永富 · 13課時(shí) · 71人學(xué)習(xí)
中國象棋棋譜瀏覽器簡介
棋庫操作
棋譜錄入
FEN局面字符串
巧用ChatGPT進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘之使用ChatGPT學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理
巧用ChatGPT進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘之使用ChatGPT學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理
謝佳標(biāo) · 14課時(shí) · 19人學(xué)習(xí)
第三章內(nèi)容概述
使用ChatGPT學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)抽樣方法
使用ChatGPT學(xué)習(xí)無放回抽樣sample函數(shù)及案例演示
使用ChatGPT學(xué)習(xí)有放回抽樣choices函數(shù)及案例演示
巧用ChatGPT進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘之使用ChatGPT學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)操作
巧用ChatGPT進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘之使用ChatGPT學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)操作
謝佳標(biāo) · 23課時(shí) · 79人學(xué)習(xí)
巧用ChatGPT學(xué)習(xí)重復(fù)數(shù)據(jù)處理的方法
重復(fù)數(shù)據(jù)處理示例:識(shí)別重復(fù)行案例講解
重復(fù)數(shù)據(jù)處理示例:刪除重復(fù)行案例講解
巧用ChatGPT學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)排序的方法
深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用
陳建平 · 14課時(shí) · 1935人學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)
實(shí)踐深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境搭建
TensorFlow深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
TensorFlow深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
如何交付一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目?
如何交付一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目?
王祎 · 5課時(shí) · 196人學(xué)習(xí)
引言
傳統(tǒng)交付項(xiàng)目的特征
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目?
如何交付一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目?
巧用ChatGPT進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘之使用ChatGPT學(xué)習(xí)靜態(tài)數(shù)據(jù)可視化
巧用ChatGPT進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘之使用ChatGPT學(xué)習(xí)靜態(tài)數(shù)據(jù)可視化
謝佳標(biāo) · 29課時(shí) · 19人學(xué)習(xí)
使用ChatGPT學(xué)習(xí)python常用數(shù)據(jù)可視化工具
使用ChatGPT介紹Matplotlib工具
使用ChatGPT學(xué)習(xí)顏色設(shè)置及案例講解
使用ChatGPT學(xué)習(xí)圖形線類型的形狀和大小及案例講解
詳解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法之圖
詳解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法之圖
sunnyDLL · 27課時(shí) · 819人學(xué)習(xí)
本章介紹
本章介紹
圖的基本概念
本章小結(jié)
大白話注意力機(jī)制-Attention
大白話注意力機(jī)制-Attention
L先生智能課堂 · 6課時(shí) · 706人學(xué)習(xí)
Attention背景和問題引入
Attention結(jié)構(gòu)初識(shí)
Attention計(jì)算過程
Attention之加法和乘法Attention
銀行產(chǎn)品銷售案例與決策樹分類算法
銀行產(chǎn)品銷售案例與決策樹分類算法
量化金融研究中心 · 4課時(shí) · 157人學(xué)習(xí)
案例數(shù)據(jù)集分析
決策樹算法原理
Python中決策樹模型
案例的Python代碼分析
數(shù)據(jù)科學(xué)小咖入門系列-10個(gè)案例帶您快速入門數(shù)據(jù)分析視頻課程
數(shù)據(jù)科學(xué)小咖入門系列-10個(gè)案例帶您快速入門數(shù)據(jù)分析視頻課程
Jack Qian · 19課時(shí) · 350人學(xué)習(xí)
項(xiàng)目背景介紹與需求分析
環(huán)境與數(shù)據(jù)介紹
商品數(shù)購買分析
項(xiàng)目背景介紹
收入預(yù)測案例與K近鄰點(diǎn)分類算法
收入預(yù)測案例與K近鄰點(diǎn)分類算法
量化金融研究中心 · 3課時(shí) · 377人學(xué)習(xí)
案例數(shù)據(jù)集分析
K近鄰點(diǎn)算法基本原理
Python中K近鄰點(diǎn)模型的介紹及案例的Python代碼分析
伊斯坦布爾100指數(shù)與線性回歸
伊斯坦布爾100指數(shù)與線性回歸
量化金融研究中心 · 4課時(shí) · 988人學(xué)習(xí)
案例數(shù)據(jù)集分析
線性規(guī)劃的算法原理
Python中線性回歸模型代碼
實(shí)現(xiàn)案例的完整Python代碼及分析
大白話XGBoost算法--徹底了解XGBoost
大白話XGBoost算法--徹底了解XGBoost
L先生智能課堂 · 10課時(shí) · 670人學(xué)習(xí)
XGBoost算法思想
XGBoost目標(biāo)函數(shù)
XGBoost目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化-結(jié)合泰勒公式
XGBoost目標(biāo)函數(shù)求解和案例理解
大白話條件隨機(jī)場--從此徹底理解CRF
大白話條件隨機(jī)場--從此徹底理解CRF
L先生智能課堂 · 6課時(shí) · 232人學(xué)習(xí)
CRF之HMM回顧
CRF概念和來源
CRF中的特征函數(shù)
CRF中的第一大任務(wù)-模型建立
大白話貝葉斯定理--讓你愛上貝葉斯
大白話貝葉斯定理--讓你愛上貝葉斯
L先生智能課堂 · 9課時(shí) · 256人學(xué)習(xí)
貝葉斯定理
貝葉斯定理的應(yīng)用--單個(gè)特征舉例
貝葉斯定理的應(yīng)用--多個(gè)特征到樸素貝葉斯
多項(xiàng)式樸素貝葉斯算法案例--離散特征
風(fēng)控日常都干啥:全鏈路詳解
風(fēng)控日常都干啥:全鏈路詳解
蔣老師 · 8課時(shí) · 2104人學(xué)習(xí)
導(dǎo)課
什么是風(fēng)險(xiǎn)?什么樣的風(fēng)險(xiǎn)是可控的?
信貸業(yè)務(wù)中的常見風(fēng)險(xiǎn)
金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控職能常見組織架構(gòu)
新的機(jī)遇與挑戰(zhàn): 現(xiàn)代新金融智能風(fēng)控體系
新的機(jī)遇與挑戰(zhàn): 現(xiàn)代新金融智能風(fēng)控體系
蔣老師 · 13課時(shí) · 190人學(xué)習(xí)
智能風(fēng)控應(yīng)用的基本前提
監(jiān)管合規(guī)
數(shù)據(jù)安全帶來的挑戰(zhàn)
行業(yè)前瞻
【巧用DeepSeek進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘】之階段五:有監(jiān)督學(xué)習(xí)之K近鄰及支持向量機(jī)
【巧用DeepSeek進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘】之階段五:有監(jiān)督學(xué)習(xí)之K近鄰及支持向量機(jī)
謝佳標(biāo) · 9課時(shí) · 0人學(xué)習(xí)
階段五課程內(nèi)容介紹
使用DeepSeek掌握K近鄰算法
使用DeepSeek掌握K近鄰算法的python實(shí)現(xiàn)
案例:對乳腺癌數(shù)據(jù)集進(jìn)行K近鄰分類
學(xué)習(xí)Numpy計(jì)算庫
學(xué)習(xí)Numpy計(jì)算庫
白老師 · 41課時(shí) · 2285人學(xué)習(xí)
課程介紹
安裝Numpy
Jupyter Notebook使用
初識(shí)Numpy
學(xué)習(xí)Matplotlib數(shù)據(jù)繪圖庫
學(xué)習(xí)Matplotlib數(shù)據(jù)繪圖庫
白老師 · 40課時(shí) · 1550人學(xué)習(xí)
課程介紹
安裝Matplotlib
Jupyter Notebook的使用
初識(shí)Matplotlib
博士講授人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)-對數(shù)幾率回歸-決策樹模型教程
博士講授人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)-對數(shù)幾率回歸-決策樹模型教程
猿課教育 · 12課時(shí) · 16人學(xué)習(xí)
1 對數(shù)幾率回歸基本概念
2 極大似然函數(shù)與對數(shù)幾率回歸公式詳細(xì)推導(dǎo)
3 代碼實(shí)戰(zhàn):用sklearn實(shí)現(xiàn)對數(shù)幾率回歸
4 分類問題的模型評(píng)價(jià)及代碼實(shí)現(xiàn)
詳解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法之樹和二叉樹
詳解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法之樹和二叉樹
sunnyDLL · 38課時(shí) · 96人學(xué)習(xí)
本章介紹
樹的基本概念介紹
詳解樹的基本概念的術(shù)語
樹的表示形式
動(dòng)手學(xué)Numpy視頻課程
動(dòng)手學(xué)Numpy視頻課程
Bruce · 41課時(shí) · 6510人學(xué)習(xí)
1-1課程簡介及大綱演示
1-2開發(fā)環(huán)境搭建
1-3numpy簡介及參考書推薦
1-4numpy中的ndarray對象講解
深度學(xué)習(xí)視頻課程(1):TensorFlow基礎(chǔ)
深度學(xué)習(xí)視頻課程(1):TensorFlow基礎(chǔ)
李寧 · 19課時(shí) · 2636人學(xué)習(xí)
TensorFlow簡介
安裝TensorFlow
TensorFlow中的常量-TensorFlow名字的由來
常量運(yùn)算
機(jī)器學(xué)習(xí)-線性回歸-奔跑吧少年-視頻課程
機(jī)器學(xué)習(xí)-線性回歸-奔跑吧少年-視頻課程
劉湘宇 · 5課時(shí) · 125人學(xué)習(xí)
第一課:講在前面
第二課:簡單線性回歸
第三課:簡單線性回歸的實(shí)現(xiàn)
第四課:多元線性回歸
機(jī)器學(xué)習(xí)-kNN-三國分類-視頻課程
機(jī)器學(xué)習(xí)-kNN-三國分類-視頻課程
劉湘宇 · 4課時(shí) · 230人學(xué)習(xí)
引言
認(rèn)識(shí)kNN
python實(shí)現(xiàn)kNN
各種距離和數(shù)據(jù)預(yù)處理
機(jī)器學(xué)習(xí)-kmeans-物以類聚-視頻課程
機(jī)器學(xué)習(xí)-kmeans-物以類聚-視頻課程
劉湘宇 · 4課時(shí) · 104人學(xué)習(xí)
1.kmeans基本概念
2.kmeans算法剖析
3.kmeans實(shí)例
4.kmeans優(yōu)缺點(diǎn)
機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)
晴天天睛 · 14課時(shí) · 549人學(xué)習(xí)
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
KNN算法概述
KNN算法實(shí)例01-約會(huì)網(wǎng)站
KNN算法實(shí)例02-手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)
集合論和數(shù)理邏輯基礎(chǔ)-人工智能數(shù)學(xué)
集合論和數(shù)理邏輯基礎(chǔ)-人工智能數(shù)學(xué)
靜學(xué)社 · 5課時(shí) · 482人學(xué)習(xí)
集合論基礎(chǔ)
數(shù)理邏輯-proposition
數(shù)理邏輯-聯(lián)結(jié)詞
數(shù)理邏輯-謂詞和量詞
機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本原理與技術(shù)實(shí)現(xiàn)
機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本原理與技術(shù)實(shí)現(xiàn)
橘子視覺 · 6課時(shí) · 28人學(xué)習(xí)
【機(jī)器學(xué)習(xí)算法基本原理與實(shí)現(xiàn)技術(shù)】總體介紹
機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
支持向量機(jī)
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