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221.10-【信用卡发欺诈模型】-04建模与调参
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最小二乘问题内迭代预条件化GMRES方法的收敛性分析
144.05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程)
323.第二十一章21.1PageRank算法的定义与幂法计算
208.09-12-XGBoost求解
014.【数据分析工具】 Navicate
009.【TensorFlow 2.1.0】环境安装-windows
141.05-01-贝叶斯决策简介
黎曼优化的解约束
增广拉格朗日法算法基础研究进展
096.01-01-机器学习概述
002.Anaconda介绍及安装
959.【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导
1003.【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分
188.07-13 Sklearn实现高斯混合模型
127.04-03信息增益、ID3算法
066.【作业讲解】第二章:Python基本语法元素
752.1-2图像基础知识
163.06-13-1SVM代码实现之简易版(上)
962.【学习支持向量机】P6smo算法
138.04-【案例】:使用决策树进行个人信用风险评估(1.数据集介绍、数据预处理)
751.1-1图像基础知识
766.3_4连通区域_区域生长算法
基于近似增广拉格朗日函数的Stiefel流形分散优化+不等式约束优化问题的一种新的ALM
177.07-02-K-means中距离计算方法
147.05-07-朴素贝叶斯如何处理连续型数据
多右端项块块GMRES
199.09-03-Voting原理
116.03-02-逻辑回归求解
149.05-【案例】垃圾邮件识别(1.实现原理)
210.09-14-XGBoost代码实现1
157.06-07-SVM求解举例
148.05-08-Sklearn实现朴素贝叶斯
173.06-【实战】-Sklearn实现SVM2-3,输出常用属性值,使用高斯核
753.1-3图像基础知识
321.第二十章20.2LDA的变分EM算法
013.【数据分析工具】 MySQL
大规模线性系统的简单随机抽样部分随机Kaczmarz方法和Ridge回归+智能学习数学基础的讨论
150.05-【案例】垃圾邮件识别(2.代码实现)
101.02-05-线性回归代码实现
135.04-11决策树处理连续值与缺失值