实例介绍
【实例简介】
机器学习，概率模型和深度学习的讲义(1500+页)和视频链接
【实例截图】
【核心代码】
63002552-7946-4784-bc4f-a595bc73dccd
└── 47.machine-learning-notes__roboticcam
├── files
│ ├── 30_min_AI.pptx
│ ├── AI_and_machine_learning.pdf
│ ├── bayesian.pdf
│ ├── cnn_beyond.pdf
│ ├── DeeCamp2018_Xu_final.pptx
│ ├── deecamp_2019.pdf
│ ├── deep_nlp2.pdf
│ ├── deep_nlp.pdf
│ ├── dimension_reduction.pdf
│ ├── dpp.pdf
│ ├── dqn.pdf
│ ├── dynamic_model.pdf
│ ├── em.pdf
│ ├── gan.pdf
│ ├── graph_cnn.pdf
│ ├── index.txt
│ ├── industry_master_class.ipynb
│ ├── introduction_monte_carlo.pdf
│ ├── markov_chain_monte_carlo.pdf
│ ├── mcts.pdf
│ ├── neural_networks.pdf
│ ├── non_parametrics_extensions.pdf
│ ├── non_parametrics.pdf
│ ├── optimization.pdf
│ ├── particle_filter.pdf
│ ├── policy_gradient.pdf
│ ├── probability.pdf
│ ├── random_measure.pdf
│ ├── rbm_gan.pdf
│ ├── recommendation.pdf
│ ├── regression.pdf
│ ├── reparameterization.pdf
│ ├── statistics.pdf
│ ├── stochastic_matrices.pdf
│ ├── variational.pdf
│ └── word_vector.pdf
└── README.md
2 directories, 37 files
机器学习，概率模型和深度学习的讲义(1500+页)和视频链接
【实例截图】
【核心代码】
63002552-7946-4784-bc4f-a595bc73dccd
└── 47.machine-learning-notes__roboticcam
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│ ├── 30_min_AI.pptx
│ ├── AI_and_machine_learning.pdf
│ ├── bayesian.pdf
│ ├── cnn_beyond.pdf
│ ├── DeeCamp2018_Xu_final.pptx
│ ├── deecamp_2019.pdf
│ ├── deep_nlp2.pdf
│ ├── deep_nlp.pdf
│ ├── dimension_reduction.pdf
│ ├── dpp.pdf
│ ├── dqn.pdf
│ ├── dynamic_model.pdf
│ ├── em.pdf
│ ├── gan.pdf
│ ├── graph_cnn.pdf
│ ├── index.txt
│ ├── industry_master_class.ipynb
│ ├── introduction_monte_carlo.pdf
│ ├── markov_chain_monte_carlo.pdf
│ ├── mcts.pdf
│ ├── neural_networks.pdf
│ ├── non_parametrics_extensions.pdf
│ ├── non_parametrics.pdf
│ ├── optimization.pdf
│ ├── particle_filter.pdf
│ ├── policy_gradient.pdf
│ ├── probability.pdf
│ ├── random_measure.pdf
│ ├── rbm_gan.pdf
│ ├── recommendation.pdf
│ ├── regression.pdf
│ ├── reparameterization.pdf
│ ├── statistics.pdf
│ ├── stochastic_matrices.pdf
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