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[5.9]--5-10深度学习需要的特征如何处理（上）.mp42023-01-13

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43.09 MB

[5.8]--5-9MLP---最经典的深度学习模型.mp42023-01-13

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44.07 MB

[5.7]--5-8用三个例子体验TensorFlow（下）.mp42023-01-13

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82.47 MB

[5.6]--5-7用三个例子体验TensorFlow（上）.mp42023-01-13

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[5.5]--5-6TensorFlow---业界最著名的深度学习框架.mp42023-01-13

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84.40 MB

[5.4]--5-5深度学习---革命性的机器学习模型.mp42023-01-13

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113.96 MB

[5.3]--5-3协同过滤算法实现.mp42023-01-13

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43.04 MB

[5.2]--5-2协同过滤---最经典的排序算法.mp42023-01-13

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22.23 MB

[5.1]--5-1排序层---如何活动最精确的结果排序.mp42023-01-13

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164.99 MB

[5.19]--5-21利用深度学习模型完善排序服务.mp42023-01-13

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[5.18]--5-19模型调优怎么做（4）.mp42023-01-13

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[5.17]--5-18模型调优怎么做（3）.mp42023-01-13

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[5.16]--5-17模型调优怎么做（2）.mp42023-01-13

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18.49 MB

[5.15]--5-16模型调优怎么做（1）.mp42023-01-13

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[5.14]--5-15搭建并训练MLP模型（下）.mp42023-01-13

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[5.13]--5-14搭建并训练MLP模型（中）.mp42023-01-13

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[5.12]--5-13搭建并训练MLP模型（上）.mp42023-01-13

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[5.11]--5-12如何保存线上服务特征.mp42023-01-13

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[5.10]--5-11深度学习需要的特征如何处理（下）.mp42023-01-13

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(5.1)--5-22【梳理】重难点梳理.pdf2023-01-13

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