已购课程
个人中心
内容中心
关注我们
APP下载
反馈
4.1 信息熵（下）
1235 播放
收藏
下载
手机看
登录后可发评论

评论沙发是我的～

热门评论(0)
    全部评论(0)
      选集(78)
      自动播放
      [1] 1.6 程序讲解：使用Sklear...
      5936播放
      09:49
      1.6 程序讲解：使用Sklearn进行精确率-召回率曲线的绘制
      [2] 1.1 深度学习的引出（上）
      2028播放
      08:42
      1.1 深度学习的引出（上）
      [3] 1.1 深度学习的引出（下）
      1489播放
      08:41
      1.1 深度学习的引出（下）
      [4] 1.2 数据集及其拆分（上）
      1428播放
      07:01
      1.2 数据集及其拆分（上）
      [5] 1.2 数据集及其拆分（下）
      1721播放
      06:58
      1.2 数据集及其拆分（下）
      [6] 1.3 分类及其性能度量（上）
      1915播放
      07:16
      1.3 分类及其性能度量（上）
      [7] 1.3 分类及其性能度量（下）
      1390播放
      07:20
      1.3 分类及其性能度量（下）
      [8] 1.4 回归问题及其性能评价（上）
      1176播放
      05:57
      1.4 回归问题及其性能评价（上）
      [9] 1.4 回归问题及其性能评价（下）
      1590播放
      05:55
      1.4 回归问题及其性能评价（下）
      [10] 1.5 一致性的评价方法
      1364播放
      09:58
      1.5 一致性的评价方法
      [11] 1.7 深度学习芯片及常用框架介绍...
      837播放
      09:06
      1.7 深度学习芯片及常用框架介绍（上）
      [12] 1.7 深度学习芯片及常用框架介绍...
      996播放
      09:10
      1.7 深度学习芯片及常用框架介绍（下）
      [13] 2.1 特征工程（上）
      1131播放
      05:08
      2.1 特征工程（上）
      [14] 2.1 特征工程（下）
      1160播放
      05:11
      2.1 特征工程（下）
      [15] 2.2 向量空间模型及文本相似度计...
      1140播放
      05:45
      2.2 向量空间模型及文本相似度计算（上）
      [16] 2.2 向量空间模型及文本相似度计...
      1055播放
      05:46
      2.2 向量空间模型及文本相似度计算（下）
      [17] 2.3 特征处理(特征缩放、选择及...
      1070播放
      09:13
      2.3 特征处理(特征缩放、选择及降维)（上）
      [18] 2.3 特征处理(特征缩放、选择及...
      1054播放
      09:18
      2.3 特征处理(特征缩放、选择及降维)（下）
      [19] 2.4 程序讲解：使用sklear...
      565播放
      05:49
      2.4 程序讲解：使用sklearn对文档进行向量化的程序示例
      [20] 2.5 程序讲解：使用sklear...
      1285播放
      04:46
      2.5 程序讲解：使用sklearn进行量纲缩放的程序示例
      [21] 3.1 线性回归模型及其求解方法（...
      1360播放
      06:03
      3.1 线性回归模型及其求解方法（上）
      [22] 3.1 线性回归模型及其求解方法（...
      673播放
      06:02
      3.1 线性回归模型及其求解方法（下）
      [23] 3.2 多元回归与多项式回归（上）
      1076播放
      05:42
      3.2 多元回归与多项式回归（上）
      [24] 3.2 多元回归与多项式回归（下）
      1573播放
      05:42
      3.2 多元回归与多项式回归（下）
      [25] 3.3 损失函数的正则化（上）
      1388播放
      05:30
      3.3 损失函数的正则化（上）
      [26] 3.3 损失函数的正则化（下）
      928播放
      05:36
      3.3 损失函数的正则化（下）
      [27] 3.4 逻辑回归
      1542播放
      08:00
      3.4 逻辑回归
      [31] 4.1 信息熵（上）
      822播放
      06:12
      4.1 信息熵（上）
      [32] 4.1 信息熵（下）
      1235播放
      待播放
      4.1 信息熵（下）
      [33] 4.2 反向传播中的梯度
      1334播放
      09:29
      4.2 反向传播中的梯度
      [34] 4.3 感知机（上）
      1588播放
      05:43
      4.3 感知机（上）
      [35] 4.3 感知机（下）
      1551播放
      05:42
      4.3 感知机（下）
      [36] 4.4 程序讲解：正向传播和反向传...
      1349播放
      05:33
      4.4 程序讲解：正向传播和反向传播的程序示例
      [37] 4.5 程序讲解：信息熵和互信息的...
      1177播放
      05:38
      4.5 程序讲解：信息熵和互信息的计算程序示例
      [38] 5.1 循环神经网络（上）
      985播放
      05:26
      5.1 循环神经网络（上）
      [39] 5.1 循环神经网络（下）
      1234播放
      05:29
      5.1 循环神经网络（下）
      [40] 5.2 长短时记忆网络（上）
      1077播放
      06:36
      5.2 长短时记忆网络（上）
      [41] 5.2 长短时记忆网络（下）
      1273播放
      06:40
      5.2 长短时记忆网络（下）
      [42] 5.3 双向循环神经网络和注意力机...
      1361播放
      05:47
      5.3 双向循环神经网络和注意力机制
      [43] 5.4 程序讲解：循环神经网络的程...
      780播放
      11:12
      5.4 程序讲解：循环神经网络的程序示例（上）
      [44] 5.4 程序讲解：循环神经网络的程...
      875播放
      11:16
      5.4 程序讲解：循环神经网络的程序示例（下）
      [45] 6.1 卷积与卷积神经网络（上）
      1121播放
      06:56
      6.1 卷积与卷积神经网络（上）
      [46] 6.1 卷积与卷积神经网络（下）
      844播放
      06:59
      6.1 卷积与卷积神经网络（下）
      [47] 6.2 LeNet-5 模型分析（...
      788播放
      06:52
      6.2 LeNet-5 模型分析（上）
      [48] 6.2 LeNet-5 模型分析（...
      1091播放
      06:50
      6.2 LeNet-5 模型分析（下）
      [49] 6.3 程序讲解：卷积神经网络的程...
      1618播放
      10:52
      6.3 程序讲解：卷积神经网络的程序示例（上）
      [50] 6.3 程序讲解：卷积神经网络的程...
      622播放
      10:51
      6.3 程序讲解：卷积神经网络的程序示例（下）
      [53] 7.1 情感分析及传统求解方法（上...
      1242播放
      05:42
      7.1 情感分析及传统求解方法（上）
      [54] 7.1 情感分析及传统求解方法（下...
      1109播放
      05:42
      7.1 情感分析及传统求解方法（下）
      [55] 7.2 词向量
      777播放
      05:43
      7.2 词向量
      [56] 7.3 递归神经网络及其变体（上）
      1577播放
      08:02
      7.3 递归神经网络及其变体（上）
      [57] 7.3 递归神经网络及其变体（下）
      728播放
      08:04
      7.3 递归神经网络及其变体（下）
      [60] 8.1 自动编码器（上）
      745播放
      05:15
      8.1 自动编码器（上）
      [61] 8.1 自动编码器（下）
      1174播放
      05:17
      8.1 自动编码器（下）
      [62] 8.2 变分自动编码器（上）
      1054播放
      06:03
      8.2 变分自动编码器（上）
      [63] 8.2 变分自动编码器（下）
      1183播放
      06:05
      8.2 变分自动编码器（下）
      [64] 8.3 生成对抗网络（上）
      1228播放
      07:03
      8.3 生成对抗网络（上）
      [65] 8.3 生成对抗网络（下）
      1343播放
      07:08
      8.3 生成对抗网络（下）
      [66] 8.4 程序讲解：自动编码器程序示...
      1537播放
      11:32
      8.4 程序讲解：自动编码器程序示例（上）
      [67] 8.4 程序讲解：自动编码器程序示...
      919播放
      11:38
      8.4 程序讲解：自动编码器程序示例（下）
      [70] 9.1 Transformer模型...
      1308播放
      11:08
      9.1 Transformer模型（上）
      [71] 9.1 Transformer模型...
      815播放
      11:10
      9.1 Transformer模型（下）
      [72] 9.2 预训练模型（上）
      915播放
      15:48
      9.2 预训练模型（上）
      [73] 9.2 预训练模型（中）
      1302播放
      15:55
      9.2 预训练模型（中）
      [74] 9.2 预训练模型（下）
      957播放
      15:44
      9.2 预训练模型（下）
      为你推荐
      00:55
      根据地震烈度信息因地制宜
      1394播放
      根据地震烈度信息因地制宜
      12:21
      2.1信息与信息化（上）
      6170播放
      2.1信息与信息化（上）
      07:05
      21.4 越来越宽的信息之路
      1952播放
      21.4 越来越宽的信息之路
      05:12
      1.1 什么是信息（下）
      1089播放
      1.1 什么是信息（下）
      06:18
      6.2 在线信息公开（上）
      638播放
      6.2 在线信息公开（上）
      11:49
      4.2.1 信息的传递（中）
      1364播放
      4.2.1 信息的传递（中）
      11:17
      4、敏感信息收集（一）（上）
      1276播放
      4、敏感信息收集（一）（上）
      06:37
      01我们如何从外部获取信息？（上）
      1956播放
      01我们如何从外部获取信息？（上）
      06:56
      020-Servlet_从请求中获...
      726播放
      020-Servlet_从请求中获取服务端相关信息（上）
      08:16
      6.2 其他重要信息（下）
      1348播放
      6.2 其他重要信息（下）
      05:36
      【大数据思维与技术】舆情系统（下）
      1754播放
      【大数据思维与技术】舆情系统（下）
      05:21
      6.7 客户信息档案建立的方法
      857播放
      6.7 客户信息档案建立的方法
      09:40
      12.轮播广告实现之实现查询的du...
      784播放
      12.轮播广告实现之实现查询的dubbo服务（上）

      增值电信业务经营许可证 粤B2-20090191

      工业和信息化部备案管理系统网站 粤B2-20090191-18