登录/注册
已购课程
个人中心
已购课程
优惠券
我的收藏
播放记录
我的证书墙
内容中心
关注我们
进入关怀模式
APP下载
反馈
意见反馈
您有什么问题?告诉我们,我们会为你解决
选择问题类型:
新版本体验建议
视频画面花屏
音/视频画面花屏
播放不流畅
其他
请详细描述您的建议、意见、问题等。
提交
1.4 回归问题及其性能评价(下)
2140 播放
阿娇说综艺
综艺
特别声明:以上内容为网络用户上传发布,仅代表该用户观点
收藏
课程免费缓存,随时观看~
下载
打开
网易公开课APP
扫码下载视频
分享
分享到
扫码分享到微信
通过代码可以让这个视频再其他地方播放哦!
复制HTML代码
复制页面代码
手机看
扫描二维码 用手机看
已观看至0分0秒
打开网易公开课APP-我的-右上角扫一扫,在手机上观看,还可以缓存视频,加入学习计划
还没有公开课客户端?
立即下载
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...
2.2万播放
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)
5588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)
2689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)
2538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)
2621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)
2715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)
2130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)
1836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)
2140播放
待播放
1.4 回归问题及其性能评价(下)
[10] 1.5 一致性的评价方法
1944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...
1677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...
1716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)
1711播放
05:08
2.1 特征工程(上)
[14] 2.1 特征工程(下)
1560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...
1600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...
1405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...
1780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...
1514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...
975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...
1555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(...
1850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(...
1073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)
1516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)
1863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)
1618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)
1078播放
05:36
3.3 损失函数的正则化(下)
[27] 3.4 逻辑回归
1892播放
08:00
3.4 逻辑回归
[28] 3.5 程序讲解:使用sklear...
1684播放
08:30
3.5 程序讲解:使用sklearn进行线性回归和二次回归的比较的程序示例
[29] 3.6 案例分析:(Mindspo...
1446播放
09:20
3.6 案例分析:(Mindspore框架下)线性回归模型及动态绘图实践示例(上)
[30] 3.6 案例分析:(Mindspo...
1485播放
09:19
3.6 案例分析:(Mindspore框架下)线性回归模型及动态绘图实践示例(下)
[31] 4.1 信息熵(上)
1112播放
06:12
4.1 信息熵(上)
[32] 4.1 信息熵(下)
1445播放
06:10
4.1 信息熵(下)
[33] 4.2 反向传播中的梯度
1514播放
09:29
4.2 反向传播中的梯度
[34] 4.3 感知机(上)
1828播放
05:43
4.3 感知机(上)
[35] 4.3 感知机(下)
1791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...
1559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...
1327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)
1305播放
05:26
5.1 循环神经网络(上)
[39] 5.1 循环神经网络(下)
1464播放
05:29
5.1 循环神经网络(下)
[40] 5.2 长短时记忆网络(上)
1337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)
1453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...
1571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...
990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...
1005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)
1461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)
1154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(...
1138播放
06:52
6.2 LeNet-5 模型分析(上)
[48] 6.2 LeNet-5 模型分析(...
1351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...
1838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...
802播放
10:51
6.3 程序讲解:卷积神经网络的程序示例(下)
[51] 6.4 案例分析:(Mindspo...
1128播放
08:29
6.4 案例分析:(Mindspore框架下)基于lenet5的手写数字识别实践示例(上)
[52] 6.4 案例分析:(Mindspo...
1542播放
08:30
6.4 案例分析:(Mindspore框架下)基于lenet5的手写数字识别实践示例(下)
[53] 7.1 情感分析及传统求解方法(上...
1502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...
1249播放
05:42
7.1 情感分析及传统求解方法(下)
[55] 7.2 词向量
947播放
05:43
7.2 词向量
[56] 7.3 递归神经网络及其变体(上)
1727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)
848播放
08:04
7.3 递归神经网络及其变体(下)
[58] 7.4 案例分析:(Mindspo...
1647播放
12:37
7.4 案例分析:(Mindspore框架下)基于LSTM的情感分类实践示例(上)
[59] 7.4 案例分析:(Mindspo...
1128播放
12:34
7.4 案例分析:(Mindspore框架下)基于LSTM的情感分类实践示例(下)
[60] 8.1 自动编码器(上)
935播放
05:15
8.1 自动编码器(上)
[61] 8.1 自动编码器(下)
1324播放
05:17
8.1 自动编码器(下)
[62] 8.2 变分自动编码器(上)
1194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)
1313播放
06:05
8.2 变分自动编码器(下)
[64] 8.3 生成对抗网络(上)
1368播放
07:03
8.3 生成对抗网络(上)
[65] 8.3 生成对抗网络(下)
1463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...
1667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...
1019播放
11:38
8.4 程序讲解:自动编码器程序示例(下)
[68] 8.5 案例分析:(MindSpo...
934播放
07:30
8.5 案例分析:(MindSpore框架下)基于Cyclegan的图像风格迁移实践示例(上)
[69] 8.5 案例分析:(MindSpo...
1642播放
07:28
8.5 案例分析:(MindSpore框架下)基于Cyclegan的图像风格迁移实践示例(下)
[70] 9.1 Transformer模型...
2448播放
11:08
9.1 Transformer模型(上)
[71] 9.1 Transformer模型...
1395播放
11:10
9.1 Transformer模型(下)
[72] 9.2 预训练模型(上)
1345播放
15:48
9.2 预训练模型(上)
[73] 9.2 预训练模型(中)
1612播放
15:55
9.2 预训练模型(中)
[74] 9.2 预训练模型(下)
1187播放
15:44
9.2 预训练模型(下)
[75] 9.3 案例分析:(Mindspo...
1217播放
07:19
9.3 案例分析:(Mindspore框架下)基于BERT网络实现智能写诗的实践示例(上)
[76] 9.3 案例分析:(Mindspo...
774播放
07:19
9.3 案例分析:(Mindspore框架下)基于BERT网络实现智能写诗的实践示例(下)
[77] 9.4 案例分析:(MindSpo...
1762播放
12:24
9.4 案例分析:(MindSpore框架下)transformer机器翻译实践示例(上)
[78] 9.4 案例分析:(MindSpo...
838播放
12:24
9.4 案例分析:(MindSpore框架下)transformer机器翻译实践示例(下)
为你推荐
12:32
【2020联考新版名师课程—gup...
1181播放
【2020联考新版名师课程—gupei言语—合集。公务员公考行测申论数量关系判断推理理解与表达常识判断篇章阅读主旨概括细节判断定义判断类比推理逻辑推理全国通用!】34.关联词辨(下)
08:14
[1]--对当关系(下)
1374播放
[1]--对当关系(下)
17:19
S02E04.关系(中)
951播放
S02E04.关系(中)
03:01
“玊”和“玉”,只有一笔之差,你猜...
1251播放
“玊”和“玉”,只有一笔之差,你猜有什么关系呢?
47:44
4.性和爱的关系(上)
2308播放
4.性和爱的关系(上)
00:26
关系再好都不要说的4件事!
559播放
关系再好都不要说的4件事!
02:27
CD与CE的大小有什么关系?为什么...
1446播放
CD与CE的大小有什么关系?为什么?
05:27
运气到底是不是概率问题?又是哪些因...
923播放
运气到底是不是概率问题?又是哪些因素影响了你运气的好坏?
02:38
从0维到5维,随着空间维度的升高,...
1699播放
从0维到5维,随着空间维度的升高,我们会看到什么?
09:34
12.“时间”和“空间”有关联吗?...
1787播放
12.“时间”和“空间”有关联吗?(下)
00:36
excel快速找差异:行内容差异定...
1132播放
excel快速找差异:行内容差异定位
01:34
为什么家庭与家庭之间的差距如此之大...
1031播放
为什么家庭与家庭之间的差距如此之大? 决定因素到底是什么呢?
03:04
成长经历高度相似,性格却不一?四个...
1029播放
成长经历高度相似,性格却不一?四个心理因素决定差异
03:45
你知道影响我们寿命的因素,是什么吗...
1163播放
你知道影响我们寿命的因素,是什么吗?
评论沙发是我的~