µÚ 2 ½²´óÊý¾ÝÓë»úÆ÷ѧϰ
µÚ 3 ½²È˹¤ÖÇÄܵÄÈý¸ö½×¶Î
µÚ 4 ½²¸ßµÈÊýѧ¡ªÔªËغͼ«ÏÞ
µÚ 5 ½²¸´ÔÓÍøÂç¾¼ÃѧӦÓÃ
µÚ 6 ½²»úÆ÷ѧϰÓë¼à¶½Ëã·¨
µÚ 7 ½²°¢¶û·¨¹·ÓëÇ¿»¯Ñ§Ï°Ëã·¨
µÚ 8 ½²¸ßµÈÊýѧ¡ªÁ½¸öÖØÒªµÄ¼«ÏÞ¶¨Àí
µÚ 9 ½²¸ßµÈÊýѧ¡ªµ¼Êý
µÚ 10 ½²±´Ò¶Ë¹ÀíÂÛ
µÚ 11 ½²¸ßµÈÊýѧ¡ªÌ©ÀÕÕ¹¿ª
µÚ 13 ½²¸ßµÈÊýѧ¡ª»ý·Ö
µÚ 14 ½²¸ßµÈÊýѧ¡ªÕý̬·Ö²¼
µÚ 15 ½²ÆÓËØ±´Ò¶Ë¹ºÍ×î´óËÆÈ»¹À¼Æ
µÚ 16 ½²ÏßÐÔ´úÊý¡ªÏßÐÔ¿Õ¼äºÍÏßÐԱ任
µÚ 17 ½²Êý¾Ý¿ÆÑ§ºÍͳ¼ÆÑ§£¨ÉÏ£©
µÚ 18 ½²ÏßÐÔ´úÊý¡ª¾ØÕ󡢵ȼÛÀàºÍÐÐÁÐʽ
µÚ 19 ½²Python»ù´¡¿Î³Ì£¨ÉÏ£©
µÚ 20 ½²ÏßÐÔ´úÊý¡ªÌØÕ÷ÖµÓëÌØÕ÷ÏòÁ¿
µÚ 21 ½²¼à¶½Ñ§Ï°¿ò¼Ü
µÚ 22 ½²Python»ù´¡¿Î³Ì£¨Ï£©
µÚ 23 ½²PCA¡¢½µÎ¬·½·¨ÒýÈë
µÚ 24 ½²Êý¾Ý¿ÆÑ§ºÍͳ¼ÆÑ§£¨Ï£©
µÚ 25 ½²Python²Ù×÷Êý¾Ý¿â¡¢ PythonÅÀ³æ
µÚ 26 ½²ÏßÐÔ·ÖÀàÆ÷
µÚ 27 ½²Python½ø½×£¨ÉÏ£©
µÚ 28 ½²Scikit-Learn
µÚ 29 ½²ìØ¡¢Â߼˹µÙ»Ø¹é¡¢SVMÒýÈë
µÚ 30 ½²Python½ø½×£¨Ï£©
µÚ 31 ½²¾ö²ßÊ÷
µÚ 32 ½²Êý¾Ý³ÊÏÖ»ù´¡
µÚ 33 ½²ÔƼÆËã³õ²½
µÚ 34 ½²D-Parkʵս
µÚ 35 ½²µÚËÄ·¶Ê½·ÖÏí
µÚ 36 ½²¾ö²ßÊ÷µ½Ëæ»úÉÁÖ
µÚ 37 ½²Êý¾Ý³ÊÏÖ½ø½×
µÚ 38 ½²Ç¿»¯Ñ§Ï°£¨ÉÏ£©
µÚ 39 ½²Ç¿»¯Ñ§Ï°£¨Ï£©
µÚ 40 ½²SVMºÍÉñ¾ÍøÂçÒýÈë
µÚ 41 ½²¼¯³ÉÄ£ÐÍ×ܽáºÍGDBTÀí½â¼°ÆäÑÜÉúÓ¦ÓÃ
µÚ 42 ½²Éñ¾ÍøÂç
µÚ 43 ½²¼à¶½Ñ§Ï°£»Ø¹é
µÚ 44 ½²¼à¶½Ñ§Ï°£·ÖÀà
µÚ 45 ½²Éñ¾ÍøÂç»ù´¡Óë¾í»ýÍøÂç
µÚ 46 ½²Ê±¼äÐòÁÐÔ¤²â
µÚ 47 ½²È˹¤ÖÇÄܽðÈÚÓ¦ÓÃ
µÚ 48 ½²¼ÆËã»úÊÓ¾õÉî¶ÈѧϰÈëÃÅÄ¿µÄƪ
µÚ 49 ½²¼ÆËã»úÊÓ¾õÉî¶ÈѧϰÈëÃŽṹƪ
µÚ 50 ½²¼ÆËã»úÊÓ¾õÉî¶ÈѧϰÈëÃÅÓÅ»¯Æª
µÚ 51 ½²¼ÆËã»úÊÓ¾õÉî¶ÈѧϰÈëÃÅÊý¾Ýƪ
µÚ 52 ½²¼ÆËã»úÊÓ¾õÉî¶ÈѧϰÈëÃŹ¤¾ßƪ
µÚ 53 ½²¸öÐÔ»¯ÍƼöËã·¨
µÚ 54 ½²PigºÍSpark¹®¹Ì
µÚ 55 ½²È˹¤ÖÇÄÜÓëÉè¼Æ
µÚ 56 ½²Éñ¾ÍøÂç
µÚ 57 ½²·ÇÏßÐÔ¶¯Á¦Ñ§
µÚ 58 ½²¸ßƵ½»Ò×¶©µ¥Á÷Ä£ÐÍ
µÚ 59 ½²Çø¿éÁ´:Ò»³¡¸ïÃü
µÚ 60 ½²Í³¼ÆÎïÀíרÌ⣨һ£©
µÚ 61 ½²Í³¼ÆÎïÀíרÌ⣨¶þ£©
61.1ÉñÆæ¹«Ê½.mp4
61.2ÐÅÏ¢ìØ£¨Ò»£©
61.3ÐÅÏ¢ìØ£¨¶þ£©
61.4Boltzmann·Ö²¼
61.5Åä·Öº¯ÊýZ
µÚ 62 ½²¸´ÔÓÍøÂç¼ò½é
µÚ 63 ½²ABM¼ò½é¼°½ðÈÚÊг¡½¨Ä£
µÚ 64 ½²ÓÃÒÁÐÁÄ£ÐÍÀí½â¸´ÔÓϵͳ
µÚ 65 ½²½ðÈÚÊг¡µÄ¸´ÔÓÐÔ
µÚ 66 ½²¹ã·º³öÏÖµÄÃÝÂÉ·Ö²¼
µÚ 67 ½²×ÔÈ»Æô·¢Ëã·¨
µÚ 68 ½²»úÆ÷ѧϰµÄ·½·¨
µÚ 69 ½²Ä£ÐÍ¿ÉÊÓ»¯¹¤³Ì¹ÜÀí
µÚ 70 ½²Value Iteration Networks
µÚ 71 ½²·ÇÏßÐÔ¶¯Á¦Ñ§ÏµÍ³£¨ÉÏ£©
µÚ 72 ½²·ÇÏßÐÔ¶¯Á¦Ñ§ÏµÍ³£¨Ï£©
µÚ 73 ½²×ÔÈ»ÓïÑÔ´¦Àíµ¼Èë
µÚ 74 ½²¸´ÔÓÍøÂçÉϵÄÎïÀí´«Êä¹ý³Ì
µÚ 75 ½²RNN¼°LSTM
µÚ 76 ½²Âþ̸È˹¤ÖÇÄÜ´´Òµ
µÚ 77 ½²Éî¶ÈѧϰÆäËûÖ÷Ìâ