机器学习训练营1期教程(42.21G)-机器学习-IT码上发视频教程

itmsf 发表于 2023-12-7 17:12:45

机器学习训练营1期教程(42.21G)

机器学习训练营1期教程(42.21G)

〖课程介绍〗:

机器学习训练营1期教程(42.21G)

〖课程目录〗:

├──00-开营仪式
| ├──第0章·概论·如何成为实干型的机器学习工程师.pdf886.17kb
| └──开营直播_ev.mp4349.72M
├──01-第01章：Python_R基础
| ├──PythonR 基础 · 第二讲 · 第二部分_ev.mp4459.71M
| ├──PythonR 基础 · 第二讲 · 第三部分_ev.mp4186.50M
| ├──PythonR 基础 · 第二讲 · 第一部分_ev.mp4597.84M
| ├──PythonR 基础 · 第一讲 · 第二部分_ev-笔记.PanD0.09kb
| ├──PythonR 基础 · 第一讲 · 第二部分_ev.mp4235.65M
| ├──PythonR 基础 · 第一讲 · 第一部分_ev.mp4288.71M
| └──机器学习第零期-第1章.pdf566.59kb
├──02-第02章：Python 性能调优指南
| ├──Python 性能调优指南 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4806.86M
| ├──Python 性能调优指南 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4692.51M
| ├──第二章作业参考资料.zip1.71kb
| ├──机器学习-第2章.pdf628.82kb
| └──作业.txt0.91kb
├──03-第03章：PythonR 中的数据操作及可视化
| ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第二部分_ev.mp4530.36M
| ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第三部分_ev.mp4188.48M
| ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第一部分_ev.mp4601.59M
| ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第二部分_ev.mp4163.50M
| ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第三部分_ev.mp4733.43M
| ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第一部分_ev.mp4413.88M
| ├──PythonR 中的数据操作及可视化 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4852.02M
| └──机器学习-第3章.pdf453.96kb
├──04-高等数学与线性代数加餐
| ├──高等数学与线性代数_ev.mp4977.01M
| ├──机器学习-客户访谈与问卷调研加餐.pdf467.07kb
| ├──机器学习-数学加餐.pdf568.09kb
| └──客户访谈与问卷调研_ev.mp4139.19M
├──05-第04章：机器学习基本概念
| ├──机器学习-第4章.pdf691.90kb
| ├──机器学习基本概念 · 第二讲 · 第二部分_ev.mp41.19G
| ├──机器学习基本概念 · 第二讲 · 第一部分_ev.mp41.40G
| ├──机器学习基本概念 · 第二讲 · 课前答疑_ev.mp4562.68M
| ├──机器学习基本概念 · 第三讲 · 第二部分_ev.mp41.05G
| ├──机器学习基本概念 · 第三讲 · 第三部分_ev.mp4995.01M
| ├──机器学习基本概念 · 第三讲 · 第一部分_ev.mp41.11G
| ├──机器学习基本概念 · 第四讲 · 直播完整版_ev.mp42.23G
| ├──机器学习基本概念 · 第一讲 · 第二部分_ev.mp41.15G
| ├──机器学习基本概念 · 第一讲 · 第三部分_ev.mp42.25M
| └──机器学习基本概念 · 第一讲 · 第一部分.mp41.65G
├──06-第05章：手撸机器学习算法
| ├──机器学习-第5章.pdf540.20kb
| ├──手撸机器学习算法 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4909.33M
| └──手撸机器学习算法 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp41.00G
├──07-第06章：经典机器学习算法及调优
| ├──ML_chapter7_dataset.zip3.81M
| ├──机器学习-第6章.pdf785.80kb
| ├──经典机器学习算法及调优 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4819.30M
| ├──经典机器学习算法及调优 · 第三讲 · 直播完整版_ev.mp4959.88M
| ├──经典机器学习算法及调优 · 第四讲 · 直播完整版_ev.mp4905.32M
| ├──经典机器学习算法及调优 · 第五讲 · 直播完整版_ev.mp4821.37M
| └──经典机器学习算法及调优 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4870.39M
├──08-第07章：特征工程方法论
| ├──机器学习-第7章.pdf1.02M
| ├──特征工程方法论 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4987.42M
| └──特征工程方法论 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4424.56M
├──09-第08章：集成学习方法
| ├──机器学习-第8章.pdf655.42kb
| ├──集成学习方法 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp41.09G
| └──集成学习方法 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp41015.68M
├──10-第09章：深度学习基础及常见网络
| ├──机器学习-第9章.pdf1.46M
| ├──深度学习基础及常见网络 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4822.94M
| ├──深度学习基础及常见网络 · 第三讲 · 直播完整版_ev.mp4725.48M
| ├──深度学习基础及常见网络 · 第四讲 · 直播完整版_ev.mp4740.87M
| └──深度学习基础及常见网络 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4764.66M
├──11-第10章：PyTorch 基本语法
| ├──PyTorch 基本语法 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4815.25M
| ├──PyTorch 基本语法 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4811.66M
| └──机器学习-第10章.pdf989.83kb
├──12-第11章：神经网络训练方法
| ├──机器学习-第11章.pdf588.07kb
| ├──神经网络训练方法· 第二讲 · 直播完整版_ev.mp41.88G
| └──神经网络训练方法· 第一讲 · 直播完整版_ev.mp41.00G
├──13-第12章：AutoML 介绍
| ├──AutoML 介绍· 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4866.85M
| ├──AutoML 介绍· 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4629.82M
| └──机器学习-第12章.pdf687.11kb
├──14-第13章：Jax 简介
| ├──Jax 简介· 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4213.92M
| ├──Jax 简介· 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4574.73M
| └──机器学习-第13章.pdf513.97kb
├──15-第14章：使用 Kubernetes 进行部署
| └──使用 Kubernetes 进行部署 · 直播完整版_ev.mp4883.44M
└──17-加餐：机器学习进阶理论与战术
| ├──加餐：CUDA 与 Tensor RT_ev.mp4884.20M
| ├──加餐：CV 的简单介绍_ev.mp4601.24M
| ├──加餐：K8s及课程总结_ev.mp4204.38M
| ├──加餐：NLP 与 RL 的简单介绍_ev.mp4737.03M
| └──加餐：公理化概率体系_ev.mp4344.09M

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monkeyman 发表于 2023-12-7 17:50:38