[机器学习] pip-20.1.1-py2.py3-none-any.whl.zip

说明：pip安装升级,已经编译好的whl文件。先解压 （1）若已安装wheel，则直接 pip install pip-20.1.1-py2.py3-none-any.whl （2）若还没有安装wheel则先 pip install wheel再（1）。
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[机器学习] 基于SAS的回归预测分析.pdf

说明：使用Logistic回归进行预测建模时，重要的是要了解预测建模的主要目标，要达到的业务目标以及达到该目标的基本步骤。 目标 在本主题中，您将学习执行以下操作： • 确定预测建模的目标 • 定义预测建模元素的术语 • 解释预测建模的基本步骤 • 识别预测建模的业务应用 • 识别业务场景数据问题
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[深度学习] pima-indians-diabetes.csv

说明：用于神经网络，深度学习方面的数据集。原网址因为The dataset is no longer available due to permission restrictions.
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[机器学习] 机器学习-07. 分类评估、聚类（上）

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第七章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
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[机器学习] 机器学习-07. 分类评估、聚类（下）

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第七章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
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[机器学习] 机器学习-08. 密度聚类、谱聚类

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第八章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor
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[机器学习] 机器学习-09. 深度学习、TensorFlow安装和实现

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow
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[机器学习] 机器学习-10. TensorFlow深入、TensorBoard

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor
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[机器学习] 机器学习-11. DNN深度神经网络手写图片识别

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十一章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso
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[机器学习] 机器学习-12. TensorBoard可视化

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso
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[机器学习] 百度图片爬取脚本，亲测可用

说明：基于python中的requests和BeautifulSoup库实现快速爬取百度图片，只需修改关键字即可下载。亲测可用
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[机器学习] 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（上）

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te
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