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AI人工智能開發 \ LEVEL9

機器學習算法原理與實踐-入門

通關要求

完成每日練習工作0/15

所有作業至少達成8個A0/8
通關倒計時
通關賞金

50

賞金說明

賞金獲得說明

規定時間內一次通關，獲得100%賞金;

規定時間內第二次通關，獲得70％賞金;

規定時間內第三次通關，獲得50％賞金;

任務完成進度

您的賞金排名： -- /81

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DAY1 00:58:36 |22人正在學習

機器學習介紹與定義

python

學習進度

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開始學習

DAY2 01:37:40 |38人正在學習

KNN決策邊界

python

學習進度

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開始學習

DAY3 01:03:07 |16人正在學習

距離計算方式

python

學習進度

0/3

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DAY4 00:47:15 |26人正在學習

使用數學方法實現KNN

python

學習進度

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DAY5 01:15:20 |28人正在學習

前向傳播與損失函數

python

學習進度

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開始學習

DAY6 00:59:30 |22人正在學習

反向傳播的學習率與梯度下降

python

學習進度

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開始學習

DAY7 01:32:07 |31人正在學習

自求導的方法實現線性回歸算法

python

學習進度

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DAY8 00:17:10 |22人正在學習

深度學習框架PyTorch的tensor(1)

python

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DAY9 01:08:05 |36人正在學習

深度學習框架PyTorch的tensor(2)

python

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DAY10 01:18:04 |20人正在學習

基于PyTorch框架的線性回歸原理

python

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DAY11 01:26:28 |35人正在學習

PyTorch技巧與模型查看

python

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DAY12 00:55:29 |12人正在學習

基于TensorFlow框架的線性回歸

python

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DAY13 00:59:09 |17人正在學習

TensorFlow技巧與模型查看

python

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DAY14 00:21:15 |7人正在學習

基于PaddlePaddle框架的線性回歸

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DAY15 01:20:54 |21人正在學習

PaddlePaddle技巧與模型查看

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機器學習算法原理與實踐-入門

通關要求

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50

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DAY1

機器學習介紹與定義

DAY2

KNN決策邊界

DAY3

距離計算方式

DAY4

使用數學方法實現KNN

DAY5

前向傳播與損失函數

DAY6

反向傳播的學習率與梯度下降

DAY7

自求導的方法實現線性回歸算法

DAY8

深度學習框架PyTorch的tensor(1)

DAY9

深度學習框架PyTorch的tensor(2)

DAY10

基于PyTorch框架的線性回歸原理

DAY11

PyTorch技巧與模型查看

DAY12

基于TensorFlow框架的線性回歸

DAY13

TensorFlow技巧與模型查看

DAY14

基于PaddlePaddle框架的線性回歸

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PaddlePaddle技巧與模型查看

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