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機器學習
2031內(nèi)容??
關(guān)注
涵蓋機器學習相關(guān)算法知識、開發(fā)工具、解決方案與應(yīng)用場景。
文章
課程
共 255 條
機器學習-決策樹&集成學習
機器學習-決策樹&集成學習
大頭娃 · 18課時 · 5638人學習
課程介紹與資源下載
什么是信息熵
決策樹極簡案例
numpy手寫決策樹_上
機器學習-聚類&貝葉斯算法
機器學習-聚類&貝葉斯算法
大頭娃 · 18課時 · 5322人學習
課程介紹與資源下載
大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)
聯(lián)合概率與條件概率
精確率、召回率
博士講授人工智能之機器學習-線性回歸-梯度下降算法教程
博士講授人工智能之機器學習-線性回歸-梯度下降算法教程
猿課教育 · 26課時 · 89人學習
1 緒論
2 數(shù)學基礎(chǔ)
3 機器學習基礎(chǔ)
1 科學計算庫Numpy
【浙大博士/哈佛博后云博士】深度學習與AI大模型技術(shù)之機器學習原理與實踐
【浙大博士/哈佛博后云博士】深度學習與AI大模型技術(shù)之機器學習原理與實踐
云博士 · 357課時 · 2137人學習
【必看】課程綜述
AI中數(shù)學-范數(shù)-歐式距離
更多范數(shù)
特征分解1-基本概念
機器學習瘋狂入門(1):相似性算法篇
機器學習瘋狂入門(1):相似性算法篇
沈逸 · 7課時 · 547人學習
用戶相似性、向量、四維空間和鬼、余弦相似性入門
用戶口味計算、修正的余弦相似性、利用sklearn實現(xiàn)
用戶消費能力計算、歐氏距離的使用場景、利用sklearn實現(xiàn)
跨商品類別用戶消費能力計算、標準化的歐氏距離的使用場景
機器學習入門與中級——數(shù)學原理到百例代碼演示
機器學習入門與中級——數(shù)學原理到百例代碼演示
張威 · 23課時 · 600人學習
2
預處理介紹
標準化預處理
非線性轉(zhuǎn)化
[老湯-人工智能]機器學習一之數(shù)學基礎(chǔ)
[老湯-人工智能]機器學習一之數(shù)學基礎(chǔ)
老湯 · 18課時 · 2706人學習
章節(jié)內(nèi)容
無窮和極限
導數(shù)
可導函數(shù)求導
[老湯-人工智能]機器學習十一之Spark推薦系統(tǒng)
[老湯-人工智能]機器學習十一之Spark推薦系統(tǒng)
老湯 · 20課時 · 4237人學習
推薦系統(tǒng)概述
基于內(nèi)容的推薦算法
CF和核心概念
User-Based_CF和Item-Based_CF
基于R語言的機器學習算法和案例詳解
基于R語言的機器學習算法和案例詳解
陳建平 · 15課時 · 1820人學習
購物籃分析概述
購物籃分析原理
購物籃分析數(shù)據(jù)準備
購物籃分析案例
[老湯-人工智能]機器學習七之決策樹算法視頻課程
[老湯-人工智能]機器學習七之決策樹算法視頻課程
老湯 · 13課時 · 1980人學習
決策樹感官認識
構(gòu)建決策樹的過程
信息熵
信息增益
人工智能基礎(chǔ)入門
人工智能基礎(chǔ)入門
唐宇迪 · 45課時 · 1618人學習
編程語言的選擇
方向與前景概述
解決方案與論文的價值
機器學習與深度學習
[老湯-人工智能]機器學習六之Spark項目實戰(zhàn)一
[老湯-人工智能]機器學習六之Spark項目實戰(zhàn)一
老湯 · 31課時 · 1921人學習
老湯大數(shù)據(jù)課程體系介紹
數(shù)據(jù)源說明
具體預測業(yè)務(wù)
介紹Spark mllib中的線性回歸
人工智能系列機器學習-詳解三種樸素貝葉斯【數(shù)學原理+入門實戰(zhàn)】
人工智能系列機器學習-詳解三種樸素貝葉斯【數(shù)學原理+入門實戰(zhàn)】
零壹 · 12課時 · 251人學習
簡單介紹
隨機變量(連續(xù)型、離散型)
事件(獨立、互斥、對立)
概率分布之高斯分布詳解
[老湯-人工智能]機器學習八之Spark項目實戰(zhàn)二
[老湯-人工智能]機器學習八之Spark項目實戰(zhàn)二
老湯 · 32課時 · 798人學習
老湯大數(shù)據(jù)課程體系介紹
回顧決策樹
信息增益的計算
參數(shù)maxBins含義
[老湯-人工智能]機器學習十之Spark項目實戰(zhàn)三
[老湯-人工智能]機器學習十之Spark項目實戰(zhàn)三
老湯 · 20課時 · 900人學習
老湯大數(shù)據(jù)課程體系介紹
項目要達到的效果
Spark中的KMeans實現(xiàn)
項目架構(gòu)
Python數(shù)據(jù)分析與科學計算數(shù)據(jù)可視化篇:Matplotlib和Seaborn
Python數(shù)據(jù)分析與科學計算數(shù)據(jù)可視化篇:Matplotlib和Seaborn
關(guān)東升 · 45課時 · 5970人學習
課程介紹
學習數(shù)據(jù)可視化前置知識點
Python數(shù)據(jù)可視化庫
課后練習
google技術(shù)團隊帶你用golang實踐機器學習
google技術(shù)團隊帶你用golang實踐機器學習
尹成 · 86課時 · 5462人學習
機器學習原理.
深度學習原理.
1機器學習與推薦引擎的介紹
2機器學習-內(nèi)存keyvalue緩存系統(tǒng)
編程高手尹成帶你用python大戰(zhàn)機器學習
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尹成 · 143課時 · 4911人學習
1scikitlearn安裝與配置
2KNN預測男女
3KNN測試自帶數(shù)據(jù)評分對比以及繪圖
4KNN用于分類
數(shù)據(jù)分析與機器學習基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)分析與機器學習基礎(chǔ)
機械工業(yè)出版社華章IT · 46課時 · 889人學習
課程開篇介紹
模塊一:引言
第一課:大數(shù)據(jù)分析概述-學習目標
1.1理解什么是大數(shù)據(jù)分析以及為什么應(yīng)該關(guān)注它
大白話SVM算法課程-從此不再懼怕SVM
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L先生智能課堂 · 26課時 · 500人學習
SVM課程大綱
SVM之回顧梯度下降原理
SVM之回顧有約束的最優(yōu)化問題-等式約束條件
SVM之回顧有約束的最優(yōu)化問題-KKT幾何解釋
基于SciKit的機器學習視頻教程(職場進階系列)
基于SciKit的機器學習視頻教程(職場進階系列)
機械工業(yè)出版社華章IT · 63課時 · 162人學習
0.0簡介
1.0什么是機器學習學習目標
1.1安裝
1.2了解ML庫
Python基礎(chǔ)視頻課程(一)
Python基礎(chǔ)視頻課程(一)
機械工業(yè)出版社華章IT · 76課時 · 22人學習
簡介
預備課程
0.1獲得代碼
0.2示例文件夾結(jié)構(gòu)
Python技術(shù)基礎(chǔ)視頻教程(二)
Python技術(shù)基礎(chǔ)視頻教程(二)
機械工業(yè)出版社華章IT · 105課時 · 4人學習
簡介
列表
自測練習
元組
線性代數(shù)的本質(zhì)與機器學習-專為程序員設(shè)計的線性代數(shù)課程
線性代數(shù)的本質(zhì)與機器學習-專為程序員設(shè)計的線性代數(shù)課程
橙子 · 36課時 · 240人學習
線性代數(shù)的研究內(nèi)容和學習誤區(qū)
線性代數(shù)有什么用
對向量的再認識
向量的線性組合與張成的空間
數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)及實戰(zhàn)應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)及實戰(zhàn)應(yīng)用
TIGT · 11課時 · 124人學習
數(shù)據(jù)挖掘概述
數(shù)據(jù)挖掘的工具
數(shù)據(jù)挖掘的類型
數(shù)據(jù)挖掘的模式
AI小天才:讓你輕松掌握機器學習
AI小天才:讓你輕松掌握機器學習
張同樂 · 43課時 · 1413人學習
AI小天才課程介紹
掌握未來的關(guān)鍵技能:機器學習解密與類型深度探索
解密數(shù)據(jù)集類型、泛化和特征矩陣的神奇力量
游戲化學習:玩轉(zhuǎn)線性回歸(斜線狐貍)基本原理
數(shù)據(jù)科學訓練營之五:機器學習(英文版)
數(shù)據(jù)科學訓練營之五:機器學習(英文版)
EduFancy · 68課時 · 1346人學習
回歸分析概覽
線性回歸模型
相關(guān)與回歸
線性回歸模型的幾何表示
數(shù)據(jù)科學訓練營之五:機器學習(中文版)
數(shù)據(jù)科學訓練營之五:機器學習(中文版)
EduFancy · 67課時 · 930人學習
回歸分析概覽
線性回歸模型
相關(guān)與回歸
線性回歸模型的幾何表示
機器學習瘋狂入門(2):樸素貝葉斯文本分類 視頻課程
機器學習瘋狂入門(2):樸素貝葉斯文本分類 視頻課程
沈逸 · 6課時 · 752人學習
tf-idf入門、提取文本**關(guān)鍵字、文本分詞
貝葉斯公式入門理解、計算Java程序員的比例、垃圾郵件的判斷
樸素貝葉斯分類入門理解:判斷我們到底要不要跳槽
套路學習:實現(xiàn)最簡單樸素貝葉斯文本分類(多項式模型)
人工智能機器學習之人臉識別系統(tǒng)(Python3.7 )
人工智能機器學習之人臉識別系統(tǒng)(Python3.7 )
猿課教育 · 18課時 · 4180人學習
1 人工智能基本概念
2 人工智能的核心——機器學習
3 機器學習的分類
4 人臉識別基本步驟
QQ瀏覽器視頻搜索中的多模態(tài)技術(shù)
QQ瀏覽器視頻搜索中的多模態(tài)技術(shù)
WOT全球技術(shù)大會 · 2課時 · 921人學習
WOT全球技術(shù)創(chuàng)新大會-深圳站
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【網(wǎng)易云】如何快速搭建LLM生產(chǎn)級應(yīng)用
【網(wǎng)易云】如何快速搭建LLM生產(chǎn)級應(yīng)用
WOT全球技術(shù)大會 · 2課時 · 621人學習
WOT全球技術(shù)創(chuàng)新大會-深圳站
如何快速搭建LLM生產(chǎn)級應(yīng)用
AI大模型時代的業(yè)務(wù)架構(gòu)智能化轉(zhuǎn)型
AI大模型時代的業(yè)務(wù)架構(gòu)智能化轉(zhuǎn)型
WOT全球技術(shù)大會 · 1課時 · 0人學習
AI大模型時代的業(yè)務(wù)架構(gòu)智能化轉(zhuǎn)型
機器學習算法原理推導及實戰(zhàn)
機器學習算法原理推導及實戰(zhàn)
TIGT · 35課時 · 8979人學習
Numpy數(shù)組的基本概念
Numpy數(shù)組和列表的對比
Numpy數(shù)組的廣播機制
Numpy數(shù)組的創(chuàng)建方式
機器學習與AI實戰(zhàn)精講
機器學習與AI實戰(zhàn)精講
機械工業(yè)出版社華章IT · 108課時 · 1553人學習
課程開篇介紹 機器學習、AI與Python及Jupyter
Python基礎(chǔ)知識介紹數(shù)據(jù)科學編碼 學習目標
使用IPython、Jupyter和Python REPL
編寫過程性語句
線性代數(shù)-人工智能數(shù)學基礎(chǔ)
線性代數(shù)-人工智能數(shù)學基礎(chǔ)
靜學社 · 42課時 · 2546人學習
向量(上)
向量(下)
向量加法和標量乘法
線性組合、仿射組合和凸組合
概率論-人工智能數(shù)學基礎(chǔ)
概率論-人工智能數(shù)學基礎(chǔ)
靜學社 · 58課時 · 1954人學習
簡單事件和樣本空間
什么是概率
概率的計算
計算概率的步驟
機器學習項目課:基于Django的中文文本分類系統(tǒng)
機器學習項目課:基于Django的中文文本分類系統(tǒng)
TIGT · 40課時 · 2077人學習
Django概述和工程創(chuàng)建及啟動
Django項目的啟動和運行
Django項目的工程搭建及流程
第一個頁面的顯示
基于spark的機器學習項目實戰(zhàn)
基于spark的機器學習項目實戰(zhàn)
一個掃地僧 · 63課時 · 62人學習
項目介紹以及在本課程中能學到什么東西、如何應(yīng)用到實際項目
scala和IDE的安裝以及使用以及maven插件的安裝
Centos環(huán)境準備
Scala基礎(chǔ)知識講解
機器學習算法實戰(zhàn)和應(yīng)用
機器學習算法實戰(zhàn)和應(yīng)用
TIGT · 42課時 · 840人學習
高等數(shù)學基礎(chǔ)
線性回歸的介紹
單變量線性回歸的實現(xiàn)
薪資預測的單變量線性回歸
億級用戶移動分析平臺用戶人口屬性預測(人工智能真實案例)
億級用戶移動分析平臺用戶人口屬性預測(人工智能真實案例)
Jack Qian · 10課時 · 333人學習
項目背景介紹
數(shù)據(jù)集介紹
算法架構(gòu)設(shè)計
如何加載百萬條海量數(shù)據(jù)
【2020新版更新】人工智能-機器學習實戰(zhàn)視頻課程( 上篇)
【2020新版更新】人工智能-機器學習實戰(zhàn)視頻課程( 上篇)
唐宇迪 · 92課時 · 308926人學習
系列課程環(huán)境配置
人工智能入門指南與學習路線
回歸問題概述
誤差項定義
深入淺出~自然語言處理視頻課程
深入淺出~自然語言處理視頻課程
極客 · 25課時 · 818人學習
課程介紹
NLP的定義
NLP相關(guān)名詞解釋
中文分詞
Python人工智能訓練營
Python人工智能訓練營
TIGT · 68課時 · 28721人學習
Python基礎(chǔ)入門
Python開發(fā)環(huán)境介紹
Python環(huán)境安裝及第一個程序
Python程序設(shè)計基礎(chǔ)
基于的Python數(shù)據(jù)科學和挖掘課程
基于的Python數(shù)據(jù)科學和挖掘課程
陳建平 · 18課時 · 379人學習
認識數(shù)據(jù)分析
學習 Jupyter Notebook 常用功能
學習 NumPy 數(shù)組對象 ndarray
使用Jupyter Notebook實際動手數(shù)組例子操作
大數(shù)據(jù)——機器學習視頻課程( 下篇 )
大數(shù)據(jù)——機器學習視頻課程( 下篇 )
唐宇迪 · 68課時 · 104612人學習
支持向量機要解決的問題
距離與數(shù)據(jù)定義
目標函數(shù)
目標函數(shù)求解
【人工智能】機器學習零基礎(chǔ)需學
【人工智能】機器學習零基礎(chǔ)需學
李文哲 · 25課時 · 536人學習
什么是機器學習
監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習
sklearn的使用-01
sklearn的使用 02
【機器學習】邏輯回歸模型與梯度下降法
【機器學習】邏輯回歸模型與梯度下降法
李文哲 · 9課時 · 304人學習
任務(wù)1: 邏輯回歸介紹
任務(wù)2: 邏輯回歸是線性分類器
任務(wù)3: 邏輯回歸的目標函數(shù)
任務(wù)4: 梯度下降法
看動畫入門 AI 機器學習
看動畫入門 AI 機器學習
Shawn · 32課時 · 386人學習
簡介
決策樹
樸素貝葉斯
梯度下降
人工智能/機器學習實踐
人工智能/機器學習實踐
點寬學園 · 24課時 · 2271人學習
機器學習基礎(chǔ)
scikit-learn介紹
缺失值處理
異常值處理
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