1.15 岭回归模型
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1.18 XGBoost回归模型
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1.4 相关矩阵
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3.28 训练resNet50 模型
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1.8 同方差与异方差
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1.2 训练集观察
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6.9 定义BERT模型和RoBERTa模型
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1.11 Python IO 数据流
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1.21 模型比较
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1.20 Stacking回归模型
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7.12 FaceNet人脸识别模型
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7.12 EfficientNet模型定义
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3.20 ResNet卷积网络
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3.25 制作HDF5数据集
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2.10 定义卷积层
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4.8 DenseNet121模型定义
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2.11 简单卷积神经网络
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6.5 Transformer模型
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3.26 迁移学习与特征提取
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1.10 参数估计
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2.3 Wireshark过滤器
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5.1 什么是AlphaFold
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2.9 三维卷积
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2.7 边缘扩充
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2.5 TCP控制头解析
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2.16 数据集划分
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1.2 客户机服务器模式
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2.13 经典结构LeNet-5
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宾夕法尼亚大学《人工智能和机器学习基础（AI、数据科学、机器学习）AI and Machine Learning Essentials with Python》
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8.7 人脸相似度计算
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6.6 BERT模型
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1.3 列变量观察
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3.18 Softmax回归
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1.11 新建Android项目
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大数据与机器学习经典案例（微课视频版）
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1.17 ElasticNet回归模型
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3.9 损失函数
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1.19 Voting回归模型
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1.9 线性回归假设
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1.3 TCP IP通信协议
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5.6 数据集预处理与划分