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| Python3入门机器学习 经典算法与应用/第10章 评价分类结果/10-4 F1 Score.mp4 | 61.67 MB |
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| Python3入门机器学习 经典算法与应用/第3章 Jupyter Notebook ,numpy/3-1 Jupyter Notebook基础.mp4 | 82.05 MB |
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| Python3入门机器学习 经典算法与应用/第3章 Jupyter Notebook ,numpy/3-3 Numpy 数据基础.mp4 | 39.05 MB |
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| Python3入门机器学习 经典算法与应用/第3章 Jupyter Notebook ,numpy/3-4 创建Numpy 数据和矩阵.mp4 | 103.14 MB |
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| Python3入门机器学习 经典算法与应用/第3章 Jupyter Notebook ,numpy/3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4 | 120.38 MB |
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| Python3入门机器学习 经典算法与应用/第4章 最基础的分类算法/4-1 K近邻算法.mp4 | 74.44 MB |
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| Python3入门机器学习 经典算法与应用/第4章 最基础的分类算法/4-5 超参数.mp4 | 92.30 MB |
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| Python3入门机器学习 经典算法与应用/第4章 最基础的分类算法/4-6 网络搜索与K邻近算法中更多超参数.mp4 | 131.02 MB |
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| Python3入门机器学习 经典算法与应用/第4章 最基础的分类算法/4-7 数据归一化.mp4 | 56.81 MB |
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| Python3入门机器学习 经典算法与应用/第4章 最基础的分类算法/4-8 Scikit-learn中的Scaler.mp4 | 115.75 MB |
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| Python3入门机器学习 经典算法与应用/第4章 最基础的分类算法/4-9 更多有关K近邻算法的思考.mp4 | 22.66 MB |
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| Python3入门机器学习 经典算法与应用/第5章 线性回归法/5-1 简单线性回归.mp4 | 43.75 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-13 编写神经网络生成音乐的方法（一）.mp4 | 179.20 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-14 编写神经网络生成音乐的方法（二）.mp4 | 235.17 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-15 纯TensorFlow版的预告.mp4 | 7.93 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-2 音乐和数学的联系.mp4 | 48.62 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-3 什么是MIDI文件.mp4 | 81.57 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-4 配置开发环境.mp4 | 50.33 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-5 编写转换MIDI到MP3的方法.mp4 | 45.43 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法.mp4 | 95.80 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-7 编写整个神经网络模型.mp4 | 264.23 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-8 编写从训练文件获取音符的方法.mp4 | 139.16 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第5章 案例一 会作曲的人工智能/5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法.mp4 | 128.29 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-1 背景和知识点简介.mp4 | 65.80 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-10 编写神经网络生成图片的方法.mp4 | 115.24 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-11 代码完成和测试模型.mp4 | 72.37 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-3 什么是GAN(生成对抗网络).mp4 | 20.75 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-5 编写DCGAN中的判别器模型（上）.mp4 | 81.11 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-6 编写DCGAN中的判别器模型（下）.mp4 | 160.87 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-7 编写DCGAN中的生成器模型.mp4 | 128.74 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第6章 案例二 会Photoshop的人工智能/6-9 编写训练神经网络的方法（下）.mp4 | 118.30 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-1 背景和知识点简介.mp4 | 108.69 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏：成果演示.mp4 | 125.95 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-17 A3C实现3D赛车游戏：讲解A3C和编写环境.mp4 | 188.11 MB |
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| 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能/7-18 A3C实现3D赛车游戏：编写A3C算法和主程序.mp4 | 259.60 MB |
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