B站强推!绝对是2025年人工智能入门天花板级教程!北大计算机大牛倾力打造,由浅入深从机器学习到深度学习再到神经网络,比啃书效果强多了!

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2025-04-19 11:25:39
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视频选集
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自动连播
1.人工智能简介
19:18
学习路线图介绍
12:05
2.环境及工具包介绍
18:03
3 环境配置及Python语法实操
22:52
4 Pandas、Numpy、Matplotlib实操
23:22
5 机器学习介绍
17:43
6 线性回归
25:48
7 线性回归实战准备
13:35
8 单因子线性回归实战
17:19
9 多因子线性回归实战
25:30
11 逻辑回归(1)
14:55
12 逻辑回归(2)
14:31
13 实战准备
13:32
14 考试通过实战(一)
19:50
15 考试通过实战(二)
16:03
16 芯片检测实战
16:31
17 无监督学习
18:38
18 Kmeans-KNN-Meanshift
19:02
19 实战准备
09:20
20 Kmeans实战(1)
12:35
21 Kmeans实战(2)
11:32
22 KNN-Meanshift
16:52
23 决策树(1)
13:23
24 决策树(2)
14:49
25 异常检测
15:37
26 主成分分析
17:19
27 实战准备
22:20
29 实战(2)
14:50
30 实战(3)
23:33
31 过拟合与欠拟合
18:38
32 数据分离与混淆矩阵
21:38
33 模型优化
21:10
34 实战准备
13:44
35 实战(一)
24:54
36 实战(二)
15:06
37 实战(三)
24:21
38 多层感知器(MLP)
18:19
39 MLP实现非线性分类
19:46
40 实战准备
18:58
41 实战(一)
23:25
42 实战(二)
18:47
44 卷积神经网络(一)
26:17
45 实战准备
15:19
46 实战(一)
24:18
47 实战(二)
26:21
48 序列数据案例
11:42
49 循环神经网络RNN
16:07
50 不同类型的RNN模型
17:37
51 实战准备
15:26
52 实战(一)RNN股价预测
20:50
54 实战(二)RNN股价预测
12:41
55 实战(一)LSTM实现文本生成
22:09
56 实战(二)LSTM实现文本生成
09:01
57 迁移学习(一)
13:00
58 迁移学习(二)
08:49
59 在线学习
07:42
60 混合模型1
15:10
61 实战准备(一)
14:37
62 实战准备(二)
14:06
63 基于新数据的迁移学习实战
24:06
64 机器深度学习实现少样本苹果分类(一)
25:11
65 机器深度学习实现少样本苹果分类(二)
16:24
66 机器深度学习实现少样本苹果分类(三)
17:11
67 机器深度学习实现少样本苹果分类(四)
13:24
68 课程总结(一)
19:53
69 课程总结(二)
15:42
70 课程总结(三)
23:17
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