2019最新潭州学院人工智能第二期-更新到2019.8(31G)

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〖课程介绍〗:

2019最新潭州学院人工智能第二期-更新到2019.8(31G)

〖课程目录〗:
0-预科班   Seven-20181116-开班仪式
   Seven-20181122-Linux简介及常用操作
   Seven-20181129-linux基本命令
1-Python课件.zip

2机器学习
  01-Able-20190121-人工智能杂谈
  02-Able-20190221-机器学习开班与环境
  03-Able-20190223-numpy
  04-Able-2090226-pandas上
  05-Able-20190228-pandas中
  06-Able-20190302-pandas下
  07-Able-20190305-matplotlib和seaboarn
  08-Able-20190307机器学习术语
  09-Able-20190309-特征工程
  10-Able-20190312-数据清洗
  11-Able-20190314-线性回归
  12-Able-20190316波士顿房价预测
  13-Able-20190328-homework_BikeSharing_Codes
  14-Able-20190410-亚美尼亚州洛瓦市房价预测
  15-Able-20190411-logistic
  16-Able-20190416-信用卡欺诈检测和Otto商品分类
  17-Able-20190423-SVM
  18-Able-20190425-SVM案例
  19-Able-20190427-决策树
  21-Able-20190507-皮马印第安人糖尿病分类实战
  22-Able-20190511-GBDT之Adaboost与XGboost01
  23-Able-20190514-XGboost02
  24-Able-20190516-XGBoost案例
  25-Able-20190521-LightGBM
  26-Able-20190523-lightgbm案例以及模型融合上
  27-Able-20190603-xgboost案例+模型融合02+朴素贝叶斯 - 副本
  28-Able-20190610-监督学习复习
  29-Able-20190611-PCA
  30-Able-20190615-SVD分解
  31-Able-20190618-knn+k-means
  32-Able-20190620-层次聚类和DBSCAN
  33-Able-20190622-32-推荐系统01
  34-Able-20190625-推荐系统02
  35-Able-20190627-CTR点击预估上
  36-Able-20190629-CTR点击预估下
  37-Able-20190702-点击预估项目
  38-Able-20190705-推荐系统项目
  39-Able-20190706-面试题精讲
  20-Able-20190430-随机森林.zip
3-深度学习课件
    01-seven-20190711-深度学习简介与环境配置
    02-seven-20190713-TensorFlow从入门到实践
    03-seven-20190716-神经网络入门-DNN
    04-seven-20190718-神经网络模型调优
    05-seven-20190720-卷积神经网络-理论
    06-seven-20190723-卷积神经网络-实践
    07-seven-20190725-卷积神经网络-作业
    08-seven-20190727-循环神经网络-基础
    09-seven-20190730-循环神经网络-扩展
    10-seven-20190801-循环神经网络-作业
    11-seven-20190806-对抗生成神经网络
    12-seven-20190808-深度卷积对抗生成网络
4-项目课
    01-常老师-20190813-卷积神经网络介绍
    02-常老师-20190816-pytorch基础
    03-常老师-20190817-行人重识别介绍
    04-常老师-20190822-行人重识别算法实现1
    05-常老师-20190823-行人重识别算法实现2

            

〖视频截图〗:

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