go机器学习

了解go的机器学习

*   01 day1/

  *   01 2机器学习-内存keyvalue缓存系统.mp4 04:47

  *   02 1机器学习与推荐引擎的介绍.mp4 13:56

  *   03 3机器学习-硬盘keyvalue缓存系统..mp4 05:13

  *   04 4机器学习-读取CSV文件.mp4 13:23

  *   05 5.机器学习-读取CSV行列截取.mp4 13:41

  *   06 6机器学习-读取json文件.mp4 02:59

  *   07 7机器学习-读取csv取得极值.mp4 01:55

  *   08 9机器学习基础-向量.mp4 09:04

  *   09 10机器学习-基础向量计算.mp4 11:57

  *   10 11机器学习基础-矩阵简介.mp4 08:06

  *   11 12机器学习基础-矩阵计算.mp4 06:18

  *   12 13机器学习基础-统计.mp4 15:47

  *   13 14.机器学习基础-概率.mp4 37:17

  *   14 15机器学习基础-绘图.mp4 11:26

  *   15 16机器学习基础-简单绘图.mp4 12:30

  *   16 17机器学习基础-根据数据绘图.mp4 09:00

  *   17 18机器学习基础-多列数据联合绘图.mp4 05:32

  *   18 19机器学习初级-分类指标1-**度.mp4 13:00

  *   19 20机器学习初级-分类指标2-根据类别计算**度.mp4 08:15

  *   20 21机器学习初级-分类指标3.mp4 05:25

  *   21 23机器学习初级-连续指标2.mp4 02:02

  *   22 22机器学习初级-连续指标1.mp4 07:57

  *   23 24机器学习初级-数据分割为训练与测试.mp4 01:52

*   02 day2/

  *   01 1.机器学习中级-线性回归-数据预览.mp4 09:11

  *   02 2.机器学习中级-线性回归-数据绘图.mp4 05:44

  *   03 3机器学习中级-线性回归-数据xy预览.mp4 06:47

  *   04 4机器学习中级-线性回归-数据分割.mp4 02:38

  *   05 5机器学习中级-线性回归-数据训练.mp4 10:18

  *   06 6机器学习中级-线性回归-数据测试.mp4 07:38

  *   07 7机器学习中级-线性回归-数据绘图.mp4 09:42

  *   08 8机器学习中级-多元回归.mp4 08:08

  *   09 9机器学习中级-非线性回归-数据处理为矩阵与向量.mp4 13:22

  *   10 10机器学习中级-非线性回归.mp4 04:03

  *   11 10机器学习中级-非线性回归误差分析.mp4 08:30

  *   12 11机器学习中级go-learning简介.mp4 33:11

  *   13 12机器学习中级-决策树.mp4 10:38

  *   14 13机器学习中级-决策树-随机森林.mp4 03:10

  *   15 14机器学习中级-贝叶斯算法.mp4 21:35

  *   16 15机器学习中级-近邻算法.mp4 02:00

  *   17 16机器学习中级-逻辑回归简介.mp4 09:10

  *   18 17机器学习中级-逻辑回归-处理数据.mp4 17:48

  *   19 18机器学习中级-逻辑回归-绘图.mp4 07:30

  *   20 19机器学习中级-逻辑回归-切割.mp4 01:39

  *   21 20机器学习中级-逻辑回归-预测.mp4 23:08

  *   22 21机器学习中级-逻辑回归-测试.mp4 08:59

  *   23 22机器学习中级-均值回归与监督学习小结.mp4 13:15

  *   24 23机器学习中级-无监督学习-距离.mp4 05:24

  *   25 24机器学习中级-无监督学习-计算重心.mp4 12:23

  *   26 25机器学习中级-无监督学习-轮廓系数.mp4 18:19

  *   27 26机器学习中级-无监督学习kmean算法-图像分析.mp4 10:29

  *   28 27机器学习中级-无监督学习kmean算法简介.mp4 04:19

  *   29 28机器学习中级-无监督学习kmean分类.mp4 08:57

  *   30 29机器学习中级-无监督学习-分类上色绘图.mp4 05:50

  *   31 30机器学习中级-异常数据监测.mp4 07:11

  *   32 31机器学习中级-时间序列.mp4 10:20

  *   33 32统计学ACF自相关与PACF偏自相关.mp4 10:13

  *   34 33机器学习中级-自回归.mp4 15:05

*   03 day3/

  *   01 1.机器学习高级-weakai框架.mp4 06:36

  *   02 2.weakai框架boosting算法.mp4 07:38

  *   03 3.weakai框架evolution线性回归.mp4 02:29

  *   04 34机器学习中级-分布式数据引擎pachyderm.mp4 06:04

  *   05 4.机器学习高级-weakai-决策树idtree.mp4 06:54

  *   06 5.机器学习高级-weakai解决地图染色.mp4 02:29

  *   07 6机器学习高级-weak维基百科相似度搜索.mp4 05:17

  *   08 7机器学习高级-weakai的神经网络图像识别.mp4 05:31

  *   09 8机器学习高级-weakai的RBM神经网络.mp4 04:25

  *   10 9机器学习高级-weakai循环神经网络RNN.mp4 01:20

  *   11 10机器学习高级-weakai机器学习算法SVM.mp4 01:44

  *   12 11机器学习中级-保存模型为json.mp4 35:37

  *   13 12Linux-go-tensorflow环境简介.mp4 07:04

  *   14 13根据已有数据模型实现图像识别.mp4 17:49

  *   15 14gp-tensorflow简介.mp4 12:59

  *   16 15-go-tensorflow图片分类器.mp4 18:32

  *   17 16go-tensorflow实现图片增强放大.mp4 15:28

  *   18 17go-tensorflow实现图片整体挖掘.mp4 03:58

  *   19 18go-tensorflow-实现自动驾驶环境观察.mp4 07:14

  *   20 19go-tensoflow总结.mp4 02:00

  *   21 20go-情感分析.mp4 33:41

  *   22 21go-自然语言处理.mp4 17:24

  *   23 22gorse实现数据推荐.mp4 15:50

  *   24 23推荐系统.mp4 12:08

  *   25 资料