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近10个典型深度学习实战项目和主流技能

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适用人群

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课程介绍

主要介绍人工智能机器学习和深度学习常见算法,包括决策树、基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机、第利用AdaBoost元算法提高分类性能,

卷积神经网络+经典网络、循环神经网络+RNN进阶、优化算法、计算机视觉和自然语言处理。

 

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