京东 11.11 红包
基于深度神经网络的光谱数据回归
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4-7 数据归一化
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光谱分析：紫外-可见光谱
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光谱分析：揭开神秘的微观世界
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3-4 创建Numpy 数据和矩阵
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3-8 Numpy 中的聚合运算
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基于深度神经网络的光谱数据回归
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K近邻算法
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端到端深度学习马铃薯病害进行问题重述分类-1
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X射线-荧光光谱
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训练数据集
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深度学习项目端到端 马铃薯病害分类 - 2：数据预处理
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XGBoost与LightGBM
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3-12 数据加载和简单的数据搜索
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简单线性回归
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4-4 分类准确度
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3-6 Numpy 数据和矩阵的合并与分割
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4-2 scikit-learn机器学习算法封装
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4-6 网络搜索与K邻近算法中更多超参数
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草履虫都能学会！十天学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等十大深度学习神经网络！学不会你来打我！人工智能/pytorch
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Python进阶与提高
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3-1 Jupyter Notebook基础
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傅立叶变换红外光谱法（FT-IR）
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5-3简单线性回归
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BP神经网络
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5-6 最好的衡量线性回归法的指标
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原子光谱分析：解密物质的秘密武器
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遗传算法-主成分分析概述
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最小二乘法
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多变量曲率分析
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3-3 Numpy 数据基础
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B站强推推荐系统最经典的算法，基于用户的协同过滤推荐算法实现简单在线电影、音乐、图书等推荐系统实战！通俗易懂！人工智能/深度学习/机器学习/推荐算法
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数据收集与与处理2.1
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分子指纹：红外光谱
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决策树与支持向量机
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5-5 回归算法评价
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4-1 K近邻算法
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荧光光谱：神秘的夜光之谜
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4-8 Scikit-learn中的Scaler
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3-2Jupter Notebook 中的魔法命令
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自编码器