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幂次学院 机器学习365天特训营
〖课程目录〗:
幂次学院 机器学习365天特训营 [56G]
┣━━第1部分：开始之前 [123.7M]
┃ ┣━━1、开始之前.mp4 [122.1M]
┃ ┗━━开始之前.pptx [1.6M]
┣━━第2部分：线性代数 [1.7G]
┃ ┣━━__1__ 线性代数1.pptx [971.5K]
┃ ┣━━__2__ 线性代数2_线性相关和子空间.pptx [946.8K]
┃ ┣━━__3__ 线性代数3_范数.pptx [731.9K]
┃ ┣━━__4.1__ 线性代数4_特殊矩阵.pptx [960.3K]
┃ ┣━━__5__ 矩阵分解.pdf [2.7M]
┃ ┣━━1.线性代数（一).mp4 [410.6M]
┃ ┣━━2.线性代数（二).mp4 [287M]
┃ ┣━━3.线性代数（三).mp4 [369M]
┃ ┣━━4.线性代数（四).mp4 [346.3M]
┃ ┗━━5.线性代数（五).mp4 [350.6M]
┣━━第3部分：概率论 [714.7M]
┃ ┣━━__6__ 概率论.pdf [351.9K]
┃ ┣━━__7__ 概率论.pdf [855.3K]
┃ ┣━━__8__ 概率论.pdf [1.3M]
┃ ┣━━课程回放 - 第八讲：概率论（二).mp4 [249.3M]
┃ ┣━━课程回放 - 第九讲：概率论（三).mp4 [147M]
┃ ┣━━课程回放 - 第七讲：概率论（一).mp4 [197.8M]
┃ ┗━━课程回放 - 第十讲：概率论（四).mp4 [118.1M]
┣━━第4部分：机器学习 [38.2G]
┃ ┣━━01 简介 [672M]
┃ ┃ ┣━━第1讲：引言、基本术语、假设空间.mp4 [346.3M]
┃ ┃ ┣━━第2讲：归纳偏好、发展历程、应用现状.mp4 [319.5M]
┃ ┃ ┣━━机器学习1.1.pdf [3.3M]
┃ ┃ ┣━━机器学习术语表.pdf [1.1M]
┃ ┃ ┗━━深度学习1.2.pdf [1.8M]
┃ ┣━━02 模型评估与选择 [1.4G]
┃ ┃ ┣━━2
┃ ┃ ┣━━资料
┃ ┃ ┣━━课程回放 - 第六讲：性能度量.mp4 [256.8M]
┃ ┃ ┣━━课程回放 - 第三讲：经验误差与过拟合.mp4 [452M]
┃ ┃ ┣━━课程回放 - 第四讲：评估方法（留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型).mp4 [385.2M]
┃ ┃ ┗━━课程回放 - 第五讲：性能度量（错误率与精度，查准率，查全率与F1，ROC与AUC，代价敏感错误率与代价曲线).mp4 [372.2M]
┃ ┣━━03 线性模型 [2.5G]
┃ ┃ ┣━━资料
┃ ┃ ┣━━课程回放 - 第10讲：线性判别分析.mp4 [442.3M]
┃ ┃ ┣━━课程回放 - 第11讲：多分类学习，类别不平衡问题.mp4 [367.3M]
┃ ┃ ┣━━课程回放 - 第6讲：基本形式，线性回归.mp4 [463.1M]
┃ ┃ ┣━━课程回放 - 第7讲：对数几率回归（一).mp4 [352.4M]
┃ ┃ ┣━━课程回放 - 第8讲：对数几率回归（二).mp4 [329M]
┃ ┃ ┗━━课程回放 - 第9讲：一小时答疑.mp4 [657M]
┃ ┣━━04 决策树 [2.5G]
┃ ┃ ┣━━第13讲.zip [9.9M]
┃ ┃ ┣━━第15讲.zip [1.6M]
┃ ┃ ┣━━课程回放 - 第一十二讲：基本流程.mp4 [657.3M]
┃ ┃ ┣━━课程回放 - 第一十三讲：划分选择（信息增益，增益率，基尼指数).mp4 [546.6M]
┃ ┃ ┣━━课程回放 - 第一十四讲：剪枝处理（预剪枝，后剪枝).mp4 [696.8M]
┃ ┃ ┗━━课程回放 - 第一十五讲：连续与缺失值（连续值处理，缺失值处理).mp4 [665.8M]
┃ ┣━━05 神经网络 [6.2G]
┃ ┃ ┣━━1、神经元模型(1).zip [18.1M]
┃ ┃ ┣━━2、误差逆向传播.zip [2.6M]
┃ ┃ ┣━━3、CNN.zip [9.1M]
┃ ┃ ┣━━4、初识TensorFlow.zip [67.9M]
┃ ┃ ┣━━5.1 神经元模型.mp4 [1.3G]
┃ ┃ ┣━━5.10 一小时答疑.mp4 [532.7M]
┃ ┃ ┣━━5.2 感知机与多层网络.mp4 [615.7M]
┃ ┃ ┣━━5.3 误差逆传播算法.mp4 [427.3M]
┃ ┃ ┣━━5.4 一小时答疑.mp4 [772.7M]
┃ ┃ ┣━━5.5 其他常见神经网络（一）Boltzmann机 、深度置信神经网络DBN.mp4 [613.8M]
┃ ┃ ┣━━5.6 卷积神经网络CNN.mp4 [302.2M]
┃ ┃ ┣━━5.7 一小时答疑.mp4 [362.3M]
┃ ┃ ┣━━5.8 初识TensorFlow（一).mp4 [696M]
┃ ┃ ┗━━5.9 初识TensorFlow（二).mp4 [539.7M]
┃ ┣━━06 支持向量机 [3.9G]
┃ ┃ ┣━━6.1 支持向量机（一).mp4 [333.9M]
┃ ┃ ┣━━6.2 支持向量机（二).mp4 [566.6M]
┃ ┃ ┣━━6.3 一小时答疑.mp4 [353.5M]
┃ ┃ ┣━━6.4 支持向量机（三).mp4 [501.2M]
┃ ┃ ┣━━6.5 支持向量机（四).mp4 [564.5M]
┃ ┃ ┣━━6.6 一小时答疑.mp4 [373.1M]
┃ ┃ ┣━━6.7 支持向量机（五).mp4 [362.3M]
┃ ┃ ┣━━6.8 支持向量机（六).mp4 [467.3M]
┃ ┃ ┣━━6.9 一小时答疑.mp4 [419.1M]
┃ ┃ ┣━━ml_11.zip [987.3K]
┃ ┃ ┣━━ml_12.zip [1.6M]
┃ ┃ ┣━━ml_13_1.zip [3.1M]
┃ ┃ ┗━━ml_13_2.zip [2.5M]
┃ ┣━━07 贝叶斯分类器 [3.7G]
┃ ┃ ┣━━7.1 贝叶斯分类器—初识贝叶斯分类器.mp4 [387.1M]
┃ ┃ ┣━━7.10 一小时答疑.mp4 [452M]
┃ ┃ ┣━━7.2 贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计.mp4 [151.5M]
┃ ┃ ┣━━7.3 一小时答疑.mp4 [497.4M]
┃ ┃ ┣━━7.4 贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计（补充).mp4 [76.5M]
┃ ┃ ┣━━7.5 朴素贝叶斯分类器，半朴素贝叶斯分类器.mp4 [828.7M]
┃ ┃ ┣━━7.6 贝叶斯网（结构，学习，推断).mp4 [287.5M]
┃ ┃ ┣━━7.7 一小时答疑.mp4 [431.1M]
┃ ┃ ┣━━7.8 贝叶斯分类器 - EM算法.mp4 [457.7M]
┃ ┃ ┣━━7.9 贝叶斯分类器 - EM实战.mp4 [186.1M]
┃ ┃ ┣━━ml_14.zip [1.5M]
┃ ┃ ┣━━ml_15.zip [393.9K]
┃ ┃ ┗━━ml_16.zip [424.3K]
┃ ┣━━08 集成学习 [3.2G]
┃ ┃ ┣━━8.1 集成学习 - 第一部分 - 基础.mp4 [432.2M]
┃ ┃ ┣━━8.10 Bagging与随机森林实战.mp4 [253M]
┃ ┃ ┣━━8.2 集成学习 - 第一部分 - 实战.mp4 [369.3M]
┃ ┃ ┣━━8.3 一小时答疑.mp4 [500.7M]
┃ ┃ ┣━━8.4 Boosting.mp4 [213.9M]
┃ ┃ ┣━━8.5 Adaboost.mp4 [207.9M]
┃ ┃ ┣━━8.6 Boosting与Adaboost - 实战.mp4 [399.3M]
┃ ┃ ┣━━8.7 一小时答疑.mp4 [324.6M]
┃ ┃ ┣━━8.8 Bagging与随机森林.mp4 [383.4M]
┃ ┃ ┣━━8.9 分类与回归树.mp4 [180.8M]
┃ ┃ ┣━━ml_17.zip [700.5K]
┃ ┃ ┣━━ml_18_.ipynb [92.7K]
┃ ┃ ┣━━ml_18_1.ppt [1.3M]
┃ ┃ ┣━━ml_18_2.ppt [1.7M]
┃ ┃ ┣━━ml_19_1.zip [63.3K]
┃ ┃ ┣━━ml_19_2.pptx [625.6K]
┃ ┃ ┗━━ml_19.ppt [847K]
┃ ┣━━09 聚类分析 [2.7G]
┃ ┃ ┣━━9.1 聚类任务.mp4 [365.2M]
┃ ┃ ┣━━9.2 聚类任务、性能度量、距离计算 - 实战.mp4 [297.4M]
┃ ┃ ┣━━9.3 一小时答疑.mp4 [437.1M]
┃ ┃ ┣━━9.4 原型聚类（k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类）（一).mp4 [341.7M]
┃ ┃ ┣━━9.5 原型聚类（k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类）（二).mp4 [152.4M]
┃ ┃ ┣━━9.6 原型聚类（k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类） - 实战.mp4 [451.9M]
┃ ┃ ┣━━9.7 密度聚类.mp4 [452.4M]
┃ ┃ ┣━━9.8 层次聚类.mp4 [221.2M]
┃ ┃ ┣━━ml_20.ipynb [253.8K]
┃ ┃ ┣━━ml_20.ppt [3.2M]
┃ ┃ ┣━━ml_21.ipynb [57.6K]
┃ ┃ ┣━━ml_21.ppt [3.9M]
┃ ┃ ┗━━ml_22.ppt [2.3M]
┃ ┣━━10 降维与度量学习 [2.2G]
┃ ┃ ┣━━10.1 k近邻算法.mp4 [339.5M]
┃ ┃ ┣━━10.2 K-D Tree.mp4 [277.1M]
┃ ┃ ┣━━10.3 MDS.mp4 [308.7M]
┃ ┃ ┣━━10.4 PCA.mp4 [226.8M]
┃ ┃ ┣━━10.5 流形学习（一).mp4 [303.4M]
┃ ┃ ┣━━10.6 流形学习（二).mp4 [244.9M]
┃ ┃ ┣━━10.7 度量学习（一）.mp4 [319.4M]
┃ ┃ ┣━━10.8 度量学习（二).mp4 [218.2M]
┃ ┃ ┣━━流形学习.ppt [5.6M]
┃ ┃ ┣━━ml_23_20181027_K近邻算法.ppt [666.5K]
┃ ┃ ┣━━ml_24.pptx [936.8K]
┃ ┃ ┣━━ml_24.zip [922.1K]
┃ ┃ ┗━━ml_26降维-度量学习.ppt [3M]
┃ ┣━━11 XGBOOST [370.2M]
┃ ┃ ┣━━11.1 XGBoost（一).mp4 [163M]
┃ ┃ ┣━━11.2 XGBoost（二).mp4 [76.1M]
┃ ┃ ┣━━11.3 XGBoost（三).mp4 [127.8M]
┃ ┃ ┗━━ml_27XGBoost.pptx [3.4M]
┃ ┣━━12 特征选择与稀疏学习 [704.5M]
┃ ┃ ┣━━12.1 特征选择与稀疏学习（一).mp4 [408.7M]
┃ ┃ ┣━━12.2 特征选择与稀疏学习（二).mp4 [293.5M]
┃ ┃ ┗━━ml_28特征选择与稀疏学习.pptx [2.3M]
┃ ┣━━13 计算学习理论 [696.7M]
┃ ┃ ┣━━1. 计算学习理论.ppt [256.5K]
┃ ┃ ┣━━13.1 计算学习理论（一).mp4 [367M]
┃ ┃ ┗━━13.2 计算学习理论（二).mp4 [329.4M]
┃ ┣━━14 半监督学习 [2.4G]
┃ ┃ ┣━━1.半监督学习.pptx [2.2M]
┃ ┃ ┣━━2.半监督学习(1).pptx [2.6M]
┃ ┃ ┣━━2.半监督学习.pptx [2.6M]
┃ ┃ ┣━━3.半监督学习(1).pptx [3.8M]
┃ ┃ ┣━━3.半监督学习.pptx [3.8M]
┃ ┃ ┣━━14.1 半监督学习（一).mp4 [310.8M]
┃ ┃ ┣━━14.10 半监督学习（十）半监督聚类.mp4 [128.9M]
┃ ┃ ┣━━14.2 半监督学习（二).mp4 [262.4M]
┃ ┃ ┣━━14.3 半监督学习（三）未标记样本.mp4 [150.2M]
┃ ┃ ┣━━14.4 半监督学习（四）生成式方法.mp4 [120.5M]
┃ ┃ ┣━━14.5 半监督学习（五）实战.mp4 [382.2M]
┃ ┃ ┣━━14.6 半监督学习（六）半监督SVM.mp4 [200.9M]
┃ ┃ ┣━━14.7 半监督学习（七）图半监督学习.mp4 [159.3M]
┃ ┃ ┣━━14.8 半监督（八）实战.mp4 [220.4M]
┃ ┃ ┣━━14.9 半监督学习（九）基于分歧的方法.mp4 [412.3M]
┃ ┃ ┣━━半监督学习1_2.zip [144.7M]
┃ ┃ ┣━━e3 Label Propagation digits Demonstrating performance.rar [10.7K]
┃ ┃ ┗━━semi.rar [69.5K]
┃ ┣━━15 概率图模型 [2.5G]
┃ ┃ ┣━━1.概率图模型.pdf [3.4M]
┃ ┃ ┣━━2.概率图模型.pdf [3.6M]
┃ ┃ ┣━━3.概率计算问题.pdf [1.5M]
┃ ┃ ┣━━15.1 HMM.rar [2K]
┃ ┃ ┣━━15.1 隐马尔科夫模型.mp4 [375M]
┃ ┃ ┣━━15.2 概率图模型-马尔克夫随机场.mp4 [202.4M]
┃ ┃ ┣━━15.3 精确推断.mp4 [332.6M]
┃ ┃ ┣━━15.4 近似推断.mp4 [322.8M]
┃ ┃ ┣━━15.5 概率计算问题 直接计算算法 前向算法.mp4 [293.6M]
┃ ┃ ┣━━15.6 概率计算问题 前向算法.mp4 [218.3M]
┃ ┃ ┣━━15.7 概率计算问题 后向算法.mp4 [112.4M]
┃ ┃ ┣━━15.8 概率计算问题 学习算法.mp4 [434.4M]
┃ ┃ ┣━━15.8.学习问题 预测问题.pdf [2.6M]
┃ ┃ ┣━━15.9 HMM.rar [2.1K]
┃ ┃ ┗━━15.9 概率计算问题 预测问题 .mp4 [237.8M]
┃ ┣━━16 规则学习 [1.3G]
┃ ┃ ┣━━2.规则学习-剪枝优化.flv [200.6M]
┃ ┃ ┣━━16.1 基本概念 贯序覆盖.mp4 [188.1M]
┃ ┃ ┣━━16.1.规则学习.pptx [1.8M]
┃ ┃ ┣━━16.2 剪枝优化.mp4 [160.9M]
┃ ┃ ┣━━16.3 决策树.mp4 [246.4M]
┃ ┃ ┣━━16.3.决策树分类.ppt [2.2M]
┃ ┃ ┣━━16.4 一阶规则学习.mp4 [239.5M]
┃ ┃ ┣━━16.4.规则学习.pptx [3.2M]
┃ ┃ ┣━━16.5 归纳逻辑程序设计（最小一般泛化，逆归结).mp4 [156.3M]
┃ ┃ ┗━━16.6 归纳逻辑程序设计（最小一般泛化，逆归结).mp4 [137.2M]
┃ ┗━━17 增强学习 [1.3G]
┃ ┣━━17.1 强化学习 .ppt [762.5K]
┃ ┣━━17.1 强化学习引言、发展史.mp4 [134.3M]
┃ ┣━━17.2 强化学习 .ppt [762.5K]
┃ ┣━━17.2 强化学习简介.mp4 [200.7M]
┃ ┣━━17.3 强化学习 (1).ppt [762.5K]
┃ ┣━━17.3 强化学习方法.mp4 [199.2M]
┃ ┣━━17.4 强化学习算法分类 TD算法.mp4 [315.5M]
┃ ┣━━17.4.强化学习.ppt [15.4M]
┃ ┣━━17.5 Qlearning.mp4 [446M]
┃ ┗━━17.5 Q_learning.ipynb [5.3K]
┣━━基础部分：人工智能数学基础 [13.5G]
┃ ┣━━1、线代 [2G]
┃ ┃ ┣━━1行列式1.ppt [1.5M]
┃ ┃ ┣━━2行列式2.pdf [331K]
┃ ┃ ┣━━2行列式2.ppt [708.5K]
┃ ┃ ┣━━3.矩阵及其运算1.ppt [755.5K]
┃ ┃ ┣━━4.矩阵及其运算2.ppt [470.5K]
┃ ┃ ┣━━5.矩阵的初等变换.ppt [5.3M]
┃ ┃ ┣━━6.矩阵的秩.ppt [5.3M]
┃ ┃ ┣━━7.线性方程组的解.ppt [5.3M]
┃ ┃ ┣━━8.习题课.ppt [5.3M]
┃ ┃ ┣━━9.向量组的线性相关性1.ppt [3.3M]
┃ ┃ ┣━━10.向量组的线性相关性2.ppt [3.3M]
┃ ┃ ┣━━11.向量组的线性相关性3.ppt [3.3M]
┃ ┃ ┣━━12.向量组的线性相关性4.ppt [3.3M]
┃ ┃ ┣━━13.相似矩阵及二次型.ppt [742K]
┃ ┃ ┣━━14. 范数.ppt [595.6K]
┃ ┃ ┣━━15.矩阵分解.pptx [461.1K]
┃ ┃ ┣━━16.主成分分析.ppt [988.5K]
┃ ┃ ┣━━第10讲：一小时答疑.mp4 [249.9M]
┃ ┃ ┣━━第11讲：向量组的线性相关性（一).mp4 [55.7M]
┃ ┃ ┣━━第12讲：向量组的线性相关性（二).mp4 [96M]
┃ ┃ ┣━━第13讲：线性方程组的解的结构，向量空间.mp4 [100M]
┃ ┃ ┣━━第14讲：习题课.mp4 [42.9M]
┃ ┃ ┣━━第15讲：一小时答疑（Day3).mp4 [249.4M]
┃ ┃ ┣━━第16讲：相似矩阵及二次型（一).mp4 [91.2M]
┃ ┃ ┣━━第17讲：相似矩阵及二次型（二).mp4 [26.5M]
┃ ┃ ┣━━第18讲：范数.mp4 [26.1M]
┃ ┃ ┣━━第19讲：矩阵分解.mp4 [74.8M]
┃ ┃ ┣━━第1讲：行列式（一).mp4 [67.1M]
┃ ┃ ┣━━第20讲：主成分分析.mp4 [83.9M]
┃ ┃ ┣━━第21讲：一小时答疑（Day4).mp4 [145M]
┃ ┃ ┣━━第2讲：行列式（二).mp4 [85.9M]
┃ ┃ ┣━━第3讲：矩阵及其运算（一).mp4 [74.5M]
┃ ┃ ┣━━第4讲：矩阵及其运算（二).mp4 [31.5M]
┃ ┃ ┣━━第5讲：一小时答疑.mp4 [231M]
┃ ┃ ┣━━第6讲：矩阵的初等变换.mp4 [69.5M]
┃ ┃ ┣━━第7讲：矩阵的秩.mp4 [86.8M]
┃ ┃ ┣━━第8讲：线性方程组的解.mp4 [61.7M]
┃ ┃ ┗━━第9讲：习题课.mp4 [94.1M]
┃ ┗━━2、概率论 [11.5G]
┃ ┣━━01、概率论与数理统计（一).mp4 [716.8M]
┃ ┣━━02、概率论与数理统计（二).mp4 [715.6M]
┃ ┣━━03、概率论与数理统计（三).mp4 [725.9M]
┃ ┣━━04、习题课.mp4 [356.6M]
┃ ┣━━05、一小时答疑.mp4 [228.8M]
┃ ┣━━06、随机变量（一).mp4 [713.3M]
┃ ┣━━07、随机变量（二).mp4 [719.7M]
┃ ┣━━08、随机变量（三).mp4 [709.1M]
┃ ┣━━09、习题课.mp4 [314.7M]
┃ ┣━━10、一小时答疑（Day6).mp4 [223.3M]
┃ ┣━━11、随机向量（一).mp4 [516.7M]
┃ ┣━━12、随机向量（二).mp4 [1.1G]
┃ ┣━━13、随机变量的数字特征（一).mp4 [577.2M]
┃ ┣━━14、随机变量的数字特征（二).mp4 [479.3M]
┃ ┣━━15、一小时答疑（Day7).mp4 [490.6M]
┃ ┣━━16、随机变量的数字特征（三).mp4 [625.9M]
┃ ┣━━17、随机变量的数字特征（四).mp4 [444.8M]
┃ ┣━━18、随机变量的数字特征（五).mp4 [674M]
┃ ┣━━19、极限定理（一).mp4 [696.6M]
┃ ┣━━20、极限定理（二).mp4 [299.5M]
┃ ┣━━21、一小时答疑（Day8).mp4 [374.6M]
┃ ┣━━概率论1.ppt [959K]
┃ ┣━━概率论2.ppt [867.5K]
┃ ┣━━概率论3.ppt [1M]
┃ ┣━━概率论4.ppt [3.2M]
┃ ┣━━概率论5.ppt [1.2M]
┃ ┣━━概率论6.ppt [1.4M]
┃ ┣━━概率论7.ppt [1.2M]
┃ ┣━━概率论8.ppt [1.2M]
┃ ┣━━极限定理-概率论与数理统计课件.ppt [1.4M]
┃ ┣━━随机变量的数字特征-概率论与数理统计课件.ppt [2.3M]
┃ ┗━━随机向量-概率论与数理统计课件.ppt [1.8M]
┣━━基础部分：人工智能python基础 [1.8G]
┃ ┣━━第1部分 [315.7M]
┃ ┃ ┣━━1.1 为什么使用Python.mp4 [14.2M]
┃ ┃ ┣━━1.2 Python环境配置（Anaconda).mp4 [300.9M]
┃ ┃ ┗━━机器学习与Python-第一章.zip [666.8K]
┃ ┣━━第2部分 [0B]
┃ ┃ ┣━━第10讲 Python文件输入输出
┃ ┃ ┣━━第11讲 Python基础综合实践
┃ ┃ ┣━━第3讲 预备知识与开始前的准备
┃ ┃ ┣━━第4讲 python基本语法
┃ ┃ ┣━━第5讲 python数据类型
┃ ┃ ┣━━第6讲 python数据运算
┃ ┃ ┣━━第7讲 python流程控制
┃ ┃ ┣━━第8讲 Python函数设计
┃ ┃ ┗━━第9讲 Python编程库（包）的导入
┃ ┗━━第3部分 [1.5G]
┃ ┣━━3.1 Python数据分析工具简介（Numpy，Scipy，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn).mp4 [425.4M]
┃ ┣━━3.2 数据挖掘建模过程（定义挖掘目标，数据取样， 数据探索，数据预处理， 挖掘建模，模型评价).mp4 [69M]
┃ ┣━━3.3 Python主要数据探索函数（基本统计特征函数，扩展统计特征函数，统计作图函数).mp4 [273.1M]
┃ ┣━━3.4 Python主要数据预处理函数.mp4 [51.7M]
┃ ┣━━3.5 Python挖掘建模（Python分类预测模型，Python主要聚类分析算法，Python主要时序模型算法).mp4 [27.9M]
┃ ┣━━3.6 MNIST手写体数字图片识别.mp4 [638.6M]
┃ ┣━━4-mnist.zip [22.2M]
┃ ┣━━机器学习与Python_第三章_1.zip [1.4M]
┃ ┗━━机器学习与Python_第三章_2.zip [5.2M]
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发表于 2021-1-5 12:51:29
发表于 2021-2-12 17:02:16
发表于 2021-3-18 23:33:40
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