机器学习教程38_评估指标

人工智能（ai）编程：机器学习教程

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机器学习教程37_决策树_随机森林_sklearn代码调用

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机器学习教程38_评估指标

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机器学习教程39_监督学习评估指标代码调用

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机器学习教程40_相似度测量

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机器学习教程41_K-Means聚类

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机器学习教程41_KMeans聚类的应用

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机器学习教程42_聚类的评估_metrics代码

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机器学习教程43_谱聚类

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机器学习教程44_pip安装源设置 TensorFlow

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机器学习教程45_TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用介绍

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机器学习教程46_TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现

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机器学习教程47_tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优化

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机器学习教程49_TF对Softmax回归训练_评估代码实现

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机器学习教程50_TF的模型持久化_重新加载

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机器学习教程51_模块化

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机器学习教程54_TensorBoard代码

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机器学习教程55_TensorBoard启动以及页面

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机器学习教程56_图释对比原始图片和卷积FeatureMap

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机器学习教程57__CNN架构图 LeNet5架构

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机器学习教程58_CNN来对MNIST进行图片识别代码实现

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机器学习教程59_TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务

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机器学习教程60_解决梯度消失的三个思路

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机器学习教程61_反向传播计算W对应的梯度

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机器学习教程62_AlexNet五层卷积benchmark代码实现

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机器学习教程63_Keras开篇

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机器学习教程64_Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN

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机器学习教程65_Keras调用VGG16来训练

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机器学习教程66_深度学习各种优化算法