投稿

1-开始机器学习

252

0

2018-10-15 10:33:47

未经作者授权，禁止转载

药师不吃药发消息

有趣的知识,有趣的人

豆包-会思考的AI助手,轻松应对复杂需求,立即体验!

8万人感兴趣

1-开始机器学习

00:36

2-人工智能简介

00:41

3-人工智能难题

01:32

4-人工智能问题的特点

00:58

5-人工智能和不确定性

01:52

6-有哪些人工智能问题？

00:19

6-有哪些人工智能问题？+答案

00:28

7-人工智能的实际运用：Watson

01:10

7-人工智能的实际运用：Watson+答案

00:20

8-什么是基于知识的人工智能？

02:37

9-基础知识：人工智能的四个学派

02:46

10-什么是基于知识的人工智能？+答案

00:34

10-什么是基于知识的人工智能？2

00:24

11-人工智能的四个学派

00:20

11-人工智能的四个学派+答案

01:49

12-贝叶斯公式入门

00:25

12-贝叶斯规则

02:08

13-贝叶斯网络

01:53

13-贝叶斯网络+答案

00:25

14-机器学习与数据科学

00:29

15-什么是数据科学家？

00:26

16-什么是数据科学家？II

00:55

17-数据科学家都做些什么？

00:39

18-Pi+Chuan+-+什么是数据科学？

00:44

19-数据科学家的基本技能

01:14

20-数据科学解决的问题

02:40

21-从人工智能到机器学习

00:50

22-简介

02:39

22-简介+-+第+2+部分

01:09

23-佐治亚理工学院机器学习课程

00:22

24-机器学习的定义

02:46

25-监督学习

02:03

25-强化学习

04:05

26-归纳法与演绎法

03:13

27-归纳法，演绎法与溯因法

05:14

28-非监督学习

04:24

29-机器学习的实际应用

00:38

30-Stanley+Darpa+超级挑战赛

01:34

31-医疗保健现在的问题

01:26

32-认知计算：现代应用

04:52

33-简介

01:32

34-基本要素

00:25

35-分类法

03:48

36-监督学习

03:13

36-监督学习+答案

02:45

37-垃圾邮件检测

04:16

37-垃圾邮件检测+答案

00:29

38-分类和回归

02:05

38-分类和回归+答案

00:27

39-线性回归

02:47

39-线性回归+答案

01:18

40-更多线性回归

01:01

41-基础知识总结

00:35

顶部