快速上手AI理论及应用实战：基础知识、Transformer、NLP、ML、DL、竞赛

02-05 12:29

#0

AiLearning-Theory-Applying
快速上手Ai理论及应用实战：基础知识Basic knowledge、机器学习MachineLearning、深度学习DeepLearning2、自然语言处理BERT，持续更新中。含大量注释及数据集，力求每一位能看懂并复现。

indoor-location-train-waypoints1个子项

assets1个子项

20201130145942327.png

data1个子项

assets6个子项

20201129184929573.png

20201129185429573.png

20201129185529573.png

20201129185629573.png

20201129190029573.png

20201129210029573.png

assets2个子项

20201202211044.png

20201202221436.png

基于相似度的酒店推荐系统2个子项

常用特征构建方法5个子项

data3个子项

文本特征处理方法对比2个子项

特征工程建模8个子项

assets5个子项

20201211223355.png

20201211223521.png

20201211225336.png

20201211231030.png

20201212155754.png

data1个子项

assets1个子项

亚军盖章.jpg

assets25个子项

1613962795506.png

1613963456265.png

1613965126989.png

1613965189106.png

1613977618784.png

1613978116054.png

1613978136136.png

1613978160407.png

1613978566334.png

1613978607945.png

1613980700874.png

1613980817287.png

1613980821171.png

1614044218548.png

1614044234709.png

1614044250549.png

1614051473653.png

1614053992861.png

1614054121928.png

1614054304093.png

1614054320647.png

1614054359779.png

1614054402887.png

1614062404175.png

1614131914417.png

李宏毅——异常检测2个子项

1. 异常检测——概述.md

assets4个子项

1619436116620.png

1619436606950.png

1619437444012.png

1619437459729.png

李航——统计学习方法10个子项

1.统计学习方法概论.md

2.感知机——入门的垫脚石.md

3.K近邻——物以类聚.md

4.朴素贝叶斯.md

5.决策树——每次选一边.md

6.逻辑斯蒂回归与最大熵.md

7.支持向量机——升维打击.md

8.提升方法——三个臭皮匠，顶个诸葛亮.md

assets177个子项

1617682217280.png

1617682530100.png

1617682680722.png

1617683176867.png

1617683208582.png

1617683506221.png

1617683522014.png

1617683540364.png

1617683559768.png

1617691844212.png

1617691949906.png

1617692106744.png

1617692141368.png

1617692653540.png

1617692872918.png

1617692942593.png

1617693142642.png

1617693201106.png

1617695077923.png

1617695090214.png

1617695936634.png

1617695964734.png

1617695979979.png

1617695988131.png

1617696087388.png

1618031817787.png

1618032073968.png

1618032462253.png

1618032628458.png

1618034843122.png

1618035195004.png

1618232951329.png

1618232969849.png

1618232989614.png

1618233535293.png

1618233578508.png

1618233886281.png

1618234010513.png

1618234028471.png

1618234528190.png

1618234885210.png

1618234973878.png

1618324523016.png

1618325070279.png

1618325099972.png

1618325113566.png

1618325180835.png

1618403216249.png

1618403248798.png

1618403277362.png

1618403284982.png

1618403333677.png

1618403482744.png

1618403629320.png

1618404326280.png

1618406886874.png

1618409215596.png

1618409412777.png

1618414407415.png

1618414441014.png

1618414482438.png

1618414502850.png

1618414581449.png

1618414592721.png

1618496995830.png

1618497005325.png

1618497151734.png

1618497157923.png

1618499911394.png

1618499933265.png

1618499978692.png

1618499987375.png

1618499996865.png

1618500113195.png

1618575672562.png

1618575710142.png

1618576033128.png

1618576749908.png

1618576770871.png

1618577639913.png

1618577661694.png

1618577700910.png

1618582986891.png

1618583056578.png

1618583066653.png

1618583156554.png

1618747519765.png

1618747694405.png

1618747990121.png

1618748039172.png

1618748063199.png

1618748316870.png

1618749594369.png

1618749717493.png

1618749843112.png

1618749968444.png

1618750408613.png

1618835422531.png

1618839609843.png

1618844224722.png

1618844241748.png

1618844289114.png

1618849843275.png

1618849856107.png

1618849880623.png

1618850290883.png

1618850302122.png

1618850312660.png

1619102072918.png

1619102101155.png

1619102153364.png

1619102378061.png

1619102385980.png

1619102621448.png

1619102676233.png

1619102692422.png

1619102890428.png

1619102909494.png

1619103339948.png

1619103420910.png

1619103711622.png

1619103794313.png

1619103802671.png

1619103835595.png

1619103884422.png

1619103914972.png

1619103936518.png

1619103949860.png

1619229799424.png

1619230292531.png

1619230622465.png

1619230914515.png

1619230958940.png

1619230986759.png

1619231022688.png

1619232957172.png

1619234003387.png

1619234073290.png

1619585510005.png

1619585515305.png

1619585608306.png

1620100449792.png

1620100488418.png

1620100528671.png

1620100544902.png

1620100565725.png

1620100585894.png

1620100641814.png

1620100681735.png

1620100936402.png

1620101185820.png

1620101313591.png

1620101514666.png

1620101572529.png

1620101686121.png

1620101696428.png

1620101877936.png

1620101888622.png

1620102775997.png

1620103167523.png

1620103181711.png

1620104035262.png

1620104045040.png

1620104366359.png

1620104377604.png

1620104388470.png

1620104396366.png

1620104470719.png

1620104485040.png

1620104518723.png

1620104531858.png

1620104541380.png

1620107006621.png

1620107078112.png

1620201500519.png

第一章——线性回归原理.md

第二章——手写线性回归算法5个子项

inspectionProfiles1个子项

LinearRegression4个子项

__pycache__1个子项

data1个子项

util4个子项

__pycache__2个子项

features6个子项

__pycache__10个子项

hopythesis1个子项

assets87个子项

1609231197783.png

1609231229982.png

1609231356957.png

1609231444053.png

1609231564609.png

1609231974586.png

1609232252675.png

1609232506522.png

1609232535282.png

1609232607322.png

1609232625184.png

1609292913300.png

1609296031349.png

1609296720418.png

1609297367586.png

1609297561822.png

1609308126418.png

1609308398263.png

1609309168103.png

1609309191428.png

1609309232205.png

1609309309120.png

1609311709861.png

1609311772390.png

1609311878585.png

1609312362417.png

1609313400358.png

1609313438317.png

1609313874088.png

1609313994725.png

1609314876275.png

1609314948479.png

1609318446028.png

1609318573993.png

1609318694326.png

1609375337258.png

1609375557007.png

1609375641306.png

1609375872490.png

1609376004260.png

1609376154021.png

1609376305237.png

1609376454005.png

1609377452885.png

1609377623695.png

1609377675754.png

1609378885963.png

1609378970489.png

1609379061067.png

1609382597717.png

1609382708847.png

1609382724744.png

1609385289111.png

1609385564766.png

1609386518724.png

1609463898618.png

1609464833488.png

1609464902930.png

1609465049960.png

1609465201423.png

1609467376667.png

1609469515280.png

1609470667941.png

1609470919296.png

1609473546489.png

1609473880971.png

1609473996445.png

1609474064534.png

1609474157691.png

1609474174914.png

1609474327116.png

1609548160973.png

1609548501773.png

1609548578713.png

1609548813211.png

1609548875711.png

1609548965958.png

1609549331116.png

1609549488755.png

1609549655385.png

1609549825425.png

1609549880269.png

1609550018745.png

1609550107070.png

202012310000.gif

2021010109030000.gif

第一章——深度学习必备知识点.md

第三章——卷积神经网络.md

第二章——走进深度学习的世界神经网络模型.md

第五章——LSTM网络架构与情感分析应用实例4个子项

assets14个子项

20210112092212.png

20210112092241.png

20210112095444.png

20210112100552.png

20210112100616.png

20210112104331.png

20210112104505.png

20210112105004.png

20210112105055.png

20210112141331.png

20210112143537.png

20210112150210.png

20210112153302.png

20210112153547.png

第四章——递归神经网络与词向量原理解读.md

assets1个子项

首页上一页2

点赞回复