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- file:(6.1)--第四章贝叶斯分类器.pdf
- file:(2.1)--第一章统计学习及监督学习概论-2019.pdf
- file:(1.1)--概述-20190919.pdf
- file:(20.1)--第20讲深度学习优化方法.pdf
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- file:(18.1)--第18讲神经网络和深度学习.pdf
- file:[6.2.1]--2.概率图模型.srt
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- file:[6.6.1]--6.贝叶斯网络结构学习推断.srt
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- file:[1.7.1]--7.大数据机器学习的主要特点.srt
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- file:[19.2.1]--2.计算图形式的反向传播算法.mp4
- file:[5.4.1]--3.2原型聚类学习向量算法.srt
- file:[7.2.1]--1.决策树模型与学习基本概念.mp4
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- file:[18.2.1]--2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一).mp4
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- file:[12.3.1]--3.Adaboost算法的解释.srt
- file:(12.5.1)--第八章adaboost.pdf
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- folder:{3}--3.神经网络的优化算法
- folder:{1}--1.深度学习简介和架构设计
- folder:{2}--2.计算图形式的反向传播算法
- folder:{4}--3.2原型聚类学习向量算法
- folder:{4}--3.条件随机场的计算问题
- folder:{3}--3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二)
- folder:{2}--1.计算学习理论的基础知识
- folder:{3}--3.Adaboost算法的解释
分享时间 | 2024-11-27 |
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入库时间 | 2024-11-27 |
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资源类型 | QUARK |
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