随机森林与梯度提升-人工智能从基础到实战(尚硅谷)-Python学习网教程

随机森林与梯度提升

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人工智能从基础到实战(尚硅谷)

难度:初级共22节49980次学习

第1章人工智能入门: 行业背景; 必备的背景知识; 发展历史及现状
第2章人工智能数学基础: 数学分析基础; 线性代数与概率论基础; 机器学习基本知识; 线性回归模型; 线性回归习题和总结
第3章人工智能模型与算法: Logistic回归模型与练习; 决策树ID3-C4.5算法; 随机森林与梯度提升
第4章深度学习与Tensorflow框架: 深度学习背景及简介; 深度神经网络基础及DNN简介; Tensorflow框架简介; Tensorflow入门示例讲解
第5章卷积神经网络: 卷积神经网络; 卷积神经网络代码讲解
第6章 Word Embedding模型与循环神经网络: Word Embedding模型; 循环神经网络(1); 循环神经网络(2)-lstm; 循环神经网络应用
第7章聊天机器人实战: 聊天机器人实战

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