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人工智能下载列表 第4376页

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[机器学习] Machine Learning in Action

说明: Machine Learning in Action Machine Learning in Action Machine Learning in Action Machine Learning in Action
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[机器学习] 機器學習:使用Python

说明: 机器学习领域的一本不可多得的好书,代码简洁易懂,实例详细,紧扣业务,算法解析详尽通俗,可谓新手入坑的神器。
<zhuoshuijun> 上传 | 大小:10mb

[深度学习] deep learning

说明:
<qinyuehong> 上传 | 大小:1mb

[VR] 初学论文制作PPT

说明: 初学论文,面对全是英语的文章,还是很难理解的,要多看,更要掌握看文章的方法。 掌握该问的核心思想,学习研究经验。把该论文的ppt做出来,意味着掌握的差不多了
<a197p> 上传 | 大小:17mb

[机器学习] python3.7x64

说明: 在环境变量中添加Python目录: 在命令提示框中(cmd) : 输入 path=%path%;C:\Python 按下"Enter"。 注意: C:\Python 是Python的安装目录。 也可以通过以下方式设置: 右键点击"计算机",然后点击"属性" 然后点击"高级系统设置" 选择"系统变量"窗口下面的"Path",双击即可! 然后在"Path"行,添加python安装路径 即可(我的D:\Python32),所以在后面,添加该路径即可。 ps:记住,路径直接用分号";"隔开! 最后设置
<dominatezeus> 上传 | 大小:6mb

[机器学习] ID决策树(R实现)

说明: 采用R语言实现的ID3决策树,包括了模型训练函数和分类预测函数。使用数据框模拟xml文件存储决策树,实现了ID3的分类功能。
<xiaohukun> 上传 | 大小:4kb

[深度学习] deep learning with keras

说明: 注意,资料是不完整的,请勿下载。存在缺页。deep learning with keras,deep learning with keras,deep learning with keras。
<chencheng851126> 上传 | 大小:5mb

[机器学习] PTB文本数据集

说明: PTB(Penn Treebank Dataset)文本数据集是语言模型学习中目前最广泛使用的数据集。PTB(Penn Treebank Dataset)文本数据集是语言模型学习中目前最广泛使用的数据集。
<tz_zs> 上传 | 大小:33mb

[机器学习] ML step by step

说明: ML step by step ML step by step ML step by step ML step by step ML step by step ML step by step ML step by step ML step by step ML step by step
<legendavid> 上传 | 大小:743kb

[机器学习] image watch 下载

说明: 显示opencv的图片,对于调试很有帮助,直接安装,然后打开vs ;很好的。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
<qq_30992795> 上传 | 大小:1mb

[机器学习] The Elements of Statistical Learning-Data Mining, Inference, and Prediction

说明: During the past decade there has been an explosion in computation and information technology. With it have come vast amounts of data in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing. The challenge of understanding these data
<xyw930511> 上传 | 大小:26mb

[搜索引擎] 算法导论英文版

说明: 《算法导论(原书第3版)》内容简介:在有关算法的书中,有一些叙述非常严谨,但不够全面;另一些涉及了大量的题材,但又缺乏严谨性。《算法导论(原书第3版)》将严谨性和全面性融为一体,深入讨论各类算法,并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系,可以作为独立的学习单元;算法以英语和伪代码的形式描述,具备初步程序设计经验的人就能看懂;说明和解释力求浅显易懂,不失深度和数学严谨性。全书选材经典、内容丰富、结构合理、逻辑清晰
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