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算法面试强化刷题训练营课程 |
├─(1) 02-前向传播】..ts
├─(2) 03-损失函数选用..ts ├─(3) 04-反向传播1..ts ├─(4) 05-反向传播2..ts ├─(5) 1.ts ├─(6) 110.ts ├─(7) 144.ts ├─(8) 160.ts ├─(9) 167.ts ├─(10) 169.ts ├─(11) 17.ts ├─(12) 2.均匀采样、逆变换采样、拒绝采样..ts ├─(13) 2.梯度下降简单的数学原理..ts ├─(14) 208.ts ├─(15) 215.ts ├─(16) 230.ts ├─(17) 232.ts ├─(18) 241.ts ├─(19) 242.ts ├─(20) 260.ts ├─(21) 279.ts ├─(22) 3. 随机梯度下降和小批量随机梯度下降..ts ├─(23) 3.MCMC采样..ts ├─(24) 303.ts ├─(25) 309.ts ├─(26) 343.ts ├─(27) 347.ts ├─(28) 378.ts ├─(29) 409.ts ├─(30) 416.ts ├─(31) 455.ts ├─(32) 462.ts ├─(33) 5.常见的一些改进的优化算法..ts ├─(34) 504.ts ├─(35) 513.ts ├─(36) 583.ts ├─(37) 64 】..ts ├─(38) 69..ts ├─(39) 695..ts ├─(40) 70..ts ├─(41) 75..ts ├─(42) crf具体介绍..ts ├─(43) crf的一些基础概念..ts ├─(44) GRU和LSTM..ts ├─(45) GRU&LSTM..ts ├─(46) HMM..ts ├─(47) HMM预测问题之维特比算法..ts ├─(48) k-means..ts ├─(49) PCA和LDA..ts ├─(50) RNN..ts ├─(51) 【SVM】smo算法..ts ├─(52) 【SVM】SVM最优化问题..ts ├─(53) 【SVM】几个重要的概念【 ..ts ├─(54) 【SVM】核函数..ts ├─(55) 【SVM】线性可分SVM..ts ├─(56) 决策树..ts ├─(57) 动量法..ts ├─(58) 吉布斯采样..ts ├─(59) 开营仪式——班主任部分..ts ├─(60) 开营仪式——老师部分.ts ├─(61) 深度学习中的优化问题..ts ├─(62) 硬间隔SVM最优化问题的推导..ts ├─(63) 绪论..ts ├─(64) 逻辑回归..ts ├─(65) 采样..ts (2)\资料;目录中文件数:5个 ├─(66) 第一周:了解机器学习中的特征工程和模型评估..txt ├─(67) 第三周:了解机器学习中的非监督学习算法..txt ├─(68) 第二周:学习支持向量机..txt ├─(69) 第五周:学习前向神经..txt ├─(70) 第四周:了解优化算法的原理..txt
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