AI算法工程师手册更新版.zip
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AI算法工程师手册更新版
数学基础
2 概率论基础.pdf
1.1MB
1 线性代数基础.pdf
1.34MB
4 蒙特卡洛方法与 MCMC 采样.pdf
1.56MB
3 数值计算基础.pdf
1.12MB
统计学习
15 隐马尔可夫模型.pdf
1.15MB
8 特征工程.pdf
761KB
6 集成学习.pdf
639KB
1 线性模型.pdf
1.98MB
16 概率图和条件随机场.pdf
761KB
17 边际概率推断.pdf
1.21MB
13 EM算法.pdf
0B
5 KNN.pdf
688KB
7 梯度提升树.pdf
723KB
3 朴素贝叶斯.pdf
1.08MB
12 半监督学习.pdf
1014KB
18 主题模型.pdf
2.52MB
9 模型评估.pdf
1.02MB
10 降维.pdf
1.41MB
2 支持向量机.pdf
1.62MB
0 机器学习简介.pdf
1MB
14 最大熵算法.pdf
1006KB
4 决策树.pdf
878KB
11 聚类.pdf
970KB
深度学习
11 Graph Embedding.pdf
0B
6 循环神经网络RNN.pdf
2.17MB
8 词向量.pdf
1.68MB
0 深度学习简介.pdf
1.24MB
5 卷积神经网络.pdf
714KB
2 反向传播算法.pdf
541KB
5.1CNN之图片分类.pdf
1.98MB
15 工程实践指导原则.pdf
0B
13 图神经网络.pdf
1.29MB
14 传统推荐算法.pdf
1.27MB
10 神经网络 CTR 预估模型.pdf
1.69MB
3 正则化.pdf
1.61MB
1 深度前馈神经网络.pdf
1.09MB
7 Transformer.pdf
989KB
12 Graph Embedding(续).pdf
458KB
4 最优化基础.pdf
1.45MB
9 传统 CTR 预估模型.pdf
2.5MB
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