【备战秋招】面试刷题+算法强化训练营第三期(完结)(3.09G)

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  • 文章介绍
  • 『课程目录』:
    │  02-前向传播】..ts
    │  03-损失函数选用..ts
    │  04-反向传播1.ts
    │  05-反向传播2.ts
    │  1.ts
    │  110.ts
    │  144.ts
    │  160.ts
    │  167.ts
    │  169.ts
    │  17.ts
    │  2.均匀采样、逆变换采样、拒绝采样.ts
    │  2.梯度下降简单的数学原理.ts
    │  208.ts
    │  215.ts
    │  230.ts
    │  232.ts
    │  241.ts
    │  242.ts
    │  260.ts
    │  279.ts
    │  3. 随机梯度下降和小批量随机梯度下降.ts
    │  3.MCMC采样.ts
    │  303.ts
    │  309.ts
    │  343.ts
    │  347.ts
    │  378.ts
    │  409.ts
    │  416.ts
    │  455.ts
    │  462.ts
    │  5.常见的一些改进的优化算法.ts
    │  504.ts
    │  513.ts
    │  583.ts
    │  64.ts
    │  69.ts
    │  695.ts
    │  70.ts
    │  75.ts
    │  aaa.txt
    │  crf具体介绍.ts
    │  crf的一些基础概念.ts
    │  GRU和LSTM.ts
    │  GRU&LSTM.ts
    │  HMM.ts
    │  hmm的引出和问题的介绍.ts
    │  HMM预测问题之维特比算法.ts
    │  k-means.ts
    │  PCA和LDA.ts
    │  RNN.ts
    │  【SVM】smo算法.ts
    │  【SVM】SVM最优化问题.ts
    │  【SVM】几个重要的概念.ts
    │  【SVM】核函数.ts
    │  【SVM】线性可分SVM.ts
    │  决策树.ts
    │  动量法.ts
    │  吉布斯采样.ts
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    │  提取所有文件名.bat
    │  深度学习中的优化问题.ts
    │  硬间隔SVM最优化问题的推导.ts
    │  绪论.ts
    │  逻辑回归.ts
    │  采样.ts

    └─资料
    第一周:了解机器学习中的特征工程和模型评估.txt
    第三周:了解机器学习中的非监督学习算法.txt
    第二周:学习支持向量机.txt
    第五周:学习前向神经.txt
    第四周:了解优化算法的原理.txt

    常见问题FAQ

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