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基于支持向量机的分类-[共3页]-219-Python数据分析(第2版)-人民邮电出版社-[美]阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango).pdf
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支持向量回归-[共3页]-224-Python数据分析(第2版)-人民邮电出版社-[美]阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango).pdf
支持向量回归-[共3页]-224-Python数据分析(第2版)-人民邮电出版社-[美]阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango).pdf ...
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代码的性能分析-[共5页]-257-Python数据分析(第2版)-人民邮电出版社-[美]阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango).pdf
代码的性能分析-[共5页]-257-Python数据分析(第2版)-人民邮电出版社-[美]阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango).pdf ...
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金币:40 | 页数:5 | 大小:14.24M | 格式:pdf
调用 C 代码-[共4页]-265-Python数据分析(第2版)-人民邮电出版社-[美]阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango).pdf
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金币:32 | 页数:4 | 大小:14.24M | 格式:pdf
附录B 常用函数-[共7页]-286-Python数据分析(第2版)-人民邮电出版社-[美]阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango).pdf
附录B 常用函数-[共7页]-286-Python数据分析(第2版)-人民邮电出版社-[美]阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango).pdf ...
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金币:57 | 页数:7 | 大小:14.24M | 格式:pdf
简介-[共12页]-247-Java数据科学指南-人民邮电出版社-[加]鲁什迪·夏姆斯(Rushdi Shams).pdf
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金币:102 | 页数:12 | 大小:19.46M | 格式:pdf
用Keras定义简单神经网络-[共3页]-27-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
用Keras定义简单神经网络-[共3页]-27-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf ...
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金币:19 | 页数:3 | 大小:94.89M | 格式:pdf
用隐藏层改进简单网络-[共3页]-31-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
用隐藏层改进简单网络-[共3页]-31-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf ...
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Keras中的不同优化器测试-[共4页]-36-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
Keras中的不同优化器测试-[共4页]-36-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf ...
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预定义神经网络层概述-[共3页]-60-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
预定义神经网络层概述-[共3页]-60-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf ...
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金币:19 | 页数:3 | 大小:94.89M | 格式:pdf
用Keras 构建LeNet 代码-[共6页]-73-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
用Keras 构建LeNet 代码-[共6页]-73-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf ...
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金币:38 | 页数:6 | 大小:94.89M | 格式:pdf
用深度学习网络识别CIFAR-10 图像-[共4页]-80-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
用深度学习网络识别CIFAR-10 图像-[共4页]-80-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf ...
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金币:26 | 页数:4 | 大小:94.89M | 格式:pdf
深度卷积生成对抗网络-[共3页]-102-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
深度卷积生成对抗网络-[共3页]-102-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf ...
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用 Keras adversarial生成 MNIST 数据-[共6页]-105-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
用 Keras adversarial生成 MNIST 数据-[共6页]-105-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf ...
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用 Keras adversarial生成 CIFAR 数据-[共8页]-111-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
用 Keras adversarial生成 CIFAR 数据-[共8页]-111-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf ...
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金币:51 | 页数:8 | 大小:94.89M | 格式:pdf
WaveNet——一个学习如何产生音频的生成模型-[共9页]-119-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
WaveNet——一个学习如何产生音频的生成模型-[共9页]-119-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf ...
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金币:57 | 页数:9 | 大小:94.89M | 格式:pdf
使用word2vec的第三方实现-[共4页]-137-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
使用word2vec的第三方实现-[共4页]-137-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf ...
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金币:26 | 页数:4 | 大小:94.89M | 格式:pdf
从头开始学习词向量-[共4页]-143-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
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金币:26 | 页数:4 | 大小:94.89M | 格式:pdf
从word2vec中微调训练好的词向量-[共4页]-147-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
从word2vec中微调训练好的词向量-[共4页]-147-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf ...
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金币:26 | 页数:4 | 大小:94.89M | 格式:pdf
查找词向量-[共4页]-152-Keras深度学习实战-人民邮电出版社-[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal).pdf
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