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AiLearning-Theory-Applying
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AiLearning-Theory-Applying

快速上手Ai理论及应用实战:基础知识Basic knowledge、机器学习MachineLearning、深度学习DeepLearning2、PyTorch、视觉opencv、自然语言处理BERT,持续更新中。含大量注释及数据集,力求每一位能看懂并复现。

学习章节:

  • 必备数学基础Basic knowledge
    • 高等数学基础
    • 微积分
    • 泰勒公式
    • 线性代数基础
    • 随机变量
    • 概率论基础
    • 数据科学的几种分布
    • 核函数
    • 熵和激活函数
    • 回归分析
    • 假设检验
    • 相关分析
    • 方差分析
    • KMEANS算法
    • 贝叶斯分析
  • 机器学习MachineLearning
    • 快手用户活跃预测(含数据集)
    • 工业化工生产预测(含数据集)
    • 智慧城市-道路通行时间预测(含数据集)
    • 特征工程建模(含数据集)
    • 常用特征构建方法(含数据集)
    • 建筑能源利用率预测(含数据集)
  • 深度学习入门DeepLearning
    • 深度学习必备知识点
    • 走进深度学习的世界 神经网络模型
    • 卷积神经网络
    • 递归神经网络与词向量原理解读