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人工智能算法工程师(高级)
第17任务: 2.3性能度量
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任务列表
第1任务: 1.大模型的定义_batch
第2任务: 2.大模型的特性与应用_batch
第3任务: 3.大模型的前世今生_batch
第4任务: 4.大模型爆火的原因_batch
第5任务: 5.ChatGPT工作机制与训练流程_batch
第6任务: 6.自监督预训练解读_batch
第7任务: 7.有监督微调介绍_batch
第8任务: 8.奖励建模与强化学习_batch
第9任务: 9.token是什么_batch
第10任务: 10.AIGC简介_batch
第11任务: 配套资料
第12任务: 1.1引言
第13任务: 1.2基本术语
第14任务: 1.3假设空间&归纳偏好
第15任务: 2.1经验误差与过拟合
第16任务: 2.2评估方法
第17任务: 2.3性能度量
第18任务: 2.4性能度量Python实现
第19任务: 3.1线性回归基本形式
第20任务: 3.2线性回归模型的Python实现
第21任务: 3.3波士顿房价预测的Python实现
第22任务: 3.4逻辑回归介绍
第23任务: 3.5研究生入学录取预测的Python实现
第24任务: 4.1从女生相亲到决策树
第25任务: 4.2明天适合打球吗
第26任务: 4.3决策树拆分属性选择
第27任务: 4.4决策树算法家族
第28任务: 4.5泰坦尼克号生还者预测—数据预处理
第29任务: 4.6泰坦尼克号生还者预测—模型构建与预测
第30任务: 4.7 决策树可视化
第31任务: 5.1单个神经元介绍
第32任务: 5.2经典网络结构介绍
第33任务: 5.3神经网络工作流程演示
第34任务: 5.4如何修正网络参数-梯度下降法
第35任务: 5.5网络工作原理推导
第36任务: 5.6网络搭建准备
第37任务: 5.7样本从输入层到隐层传输的Python实现
第38任务: 5.8网络输出的Python实现
第39任务: 5.9单样本网络训练的Python实现
第40任务: 5.10全样本网络训练的Python实现
第41任务: 5.11网络性能评价
第42任务: 5.12调用sklearn实现神经网络算法
第43任务: 6.1KNN算法介绍
第44任务: 6.2KNN算法解决鸢尾花分类问题
第45任务: 7.1非洲人还是北美人
第46任务: 7.2为什么有“朴素”二字
第47任务: 7.3拉普拉斯修正
第48任务: 7.4用高斯朴素贝叶斯算法解决鸢尾花分类问题
第49任务: 8.1聚类分析概述
第50任务: 8.2相似性度量
第51任务: 8.3K-Means聚类分析算法介绍
第52任务: 8.4利用K-Means算法对鸢尾花进行聚类
第53任务: 8.5聚类结果的性能度量
第54任务: 8.6调用sklearn实现聚类分析
第55任务: 9.1间隔与支持向量
第56任务: 9.2对偶问题
第57任务: 9.3核函数
第58任务: 9.4软间隔与正则化
第59任务: 9.5支持向量机算法的Python实现
第60任务: 10 小结
第61任务: 课程配套文件
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