V
主页
【人工智能】想了解人工智能算法吗?美女姐姐教你 隐马尔可夫模型 HMM 中的 前向算法和后向算法
发布人
用最通俗易懂的语言讲隐马尔可夫模型的相关知识,以及HMM的相关算法,这一期视频主要针对隐马尔可夫模型中的概率计算问题讲前向-后向算法,希望可以让大家快速了解隐马尔可夫模型的相关知识,我的初衷就是希望能帮助想进入人工智能领域的朋友快速了解AI,我所有视频的ppt都会发在专栏里,如果大家喜欢,请关注我,并点赞转发弹幕评论投币哦~如果非常喜欢我的话,请给我充电哦~我会一直更新的,你们的支持是我最大的动力~
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
【隐马尔可夫模型HMM1】你了解隐马尔可夫模型吗?美女姐姐举例子讲解隐马尔卡夫模型 分分钟让你秒懂HMM
【人工智能】美女姐姐讲解人工智能算法 | 隐马尔可夫模型HMM 之 baum-welch算法
【人工智能】美女姐姐用最简单的例子讲解复杂的隐马尔可夫模型HMM 之 维特比算法 Viterbi
【人工智能】史上最易懂的人工智能讲解 女算法工程师教你生成式模型与判别式模型
B站最全!概率论基础、线性代数基础、高等数学基础、微积分、泰勒公式、贝叶斯算法、回归分析等十大人工智能数学基础一口气学完!
【人工智能】美女姐姐告诉你 如何快速上手人工智能算法 让你玩转AI
【人工智能】美女姐姐教你人工智能AI之正则化的作用及方法
【硬间隔支持向量机SVM】美女算法姐姐带你学习硬间隔支持向量机svm 以及间隔最大化算法【字幕版】
【全集188集】深度学习必看圣经!李沐大神《动手学深度学习》最新版全套视频教程分享,比啃书高效!看完直接跑通!(深度学习/神经网络/计算机视觉)
线性回归?逻辑回归?跟女算法工程师一起学习吧
【随机森林 & GBDT】随机森林如何理解?GBDT如何学习?美女算法专家给你讲解随机森林和GBDT算法
【神经网络】想学习神经网络算法吗?美女算法专家用三种函数带你秒懂神经网络算法【字幕版】
超全超简单!一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽!
【决策树算法】想快速学习决策树算法吗?美女姐姐用甜美声音为你讲解决策树 ID3 信息增益 C4.5 CART 快快点开学习吧
【2024最新】机器学习算法入门到进阶!没有思路直接照着学!整整352集,全程干货讲解!(Python编程丨AI人工智能丨深度学习丨神经网络丨高等数学基础)
访谈《人类简史》尤瓦尔·赫拉利:阔别六年重磅力作《智人之上:AI简史》,帮你从大历史视角看待AI对我们的巨大影响
这就是人体塑化标本的制作过程
【3小时学算法】菜鸟狂喜!全网最全最清晰的【贝叶斯算法】教程,详解贝叶斯分析、朴素贝叶斯,花三个小时带你吃透!机器学习算法_人工智能
一秒钟知道搜索引擎的原理 让你快速搜索想要的东西
入门到起飞!一口气学完深度学习神经网络算法!简直不要太爽——CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、YOLO、
我从来不用自己剪视频,因为我会用AI
熟练的工人系列第2集
你现在可能就在黑洞里
【mnist手写体识别实践】想知道手写体识别如何做吗?跟美女算法专家一起了解mnist数据集 并用python实践手写体识别吧
一个例子学会分词对搜索引擎的重要性
20分钟学会qwen大模型本地部署+微调法律大模型(只需5G内存)
印度“最可怕”的10大发现,泰姬陵真的存在外星生物吗?
油管博主Welch Labs:人工智能无法跨越这条线,我们也不知道为什么?
【浙江大学】翁恺教你速通C语言!竟然可以把C语言讲的如此通俗易懂!草履虫都能学会,这么好的课程都没人看?我不更了
不要相信你的大脑,我们生活在一场梦中,意识创造出了眼前的现实 | 陀宇宙 | 神经生物学 | 反安慰剂效应 | 萨满 | 吸引力法则 |量子纠缠 | 集体意识
学会python让你的工作效率提高百倍 小姐姐带你进入python的世界
机器人竞赛基础技术讲解(2)-9月18日
gpt:你确定这是米饭? #Ai绘画 #绘画 #gpt4o怎么用 #画画
草履虫都能学会!这可能是B站最全的(Python+机器学习+深度学习)系列课程了,入门巨简单学不会你打我!机器学习/深度学习/人工智能/python学习
【强推】研究生还不会代码怎么办?迪哥带你7天零基础快速学会代码,手把手教你敲代码,代码小白速成必看的保姆级讲解-人工智能/深度学习/机器学习
我在B站上大学!【完整版-麻省理工-微积分重点】全18讲!学数学不看的微积分课程,看完顺滑一整年。_人工智能数学基础/机器学习/微积分/麻省理工/高等数学
o1编码能力已经超过99.83%的程序员
不触屏挑战
算法小姐姐告诉你 想学好python 这三本书一定不要错过!
周受资揭秘Tiktok的算法不同,令人“上瘾”是有道理的