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【影视】 Combo.4.Modulos.Machine.Learning.Com.Python

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7. Módulo 1 - Confusion matrix e normalização/2. Medição de desempenho ROCAUC (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. aula.mp4 1.4 GB
22. Módulo 2 - Support Vector Machine (SVM)/1. SVM (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – parte 1/1. SVMteoria1.mp4 1.3 GB
10. Módulo 1 - Decision Trees/1. Decision Trees (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – Parte 1 entropia/1. aula.mp4 1.2 GB
23. Módulo 2 - Sistemas de Recomendação/5. Método Matrix Factorization SVD++ (Teoria)/1. Matrix Factorization.mp4 1.2 GB
16. Módulo 2 - PCA/1. Principal Component Analysis - PCA (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. aula.mp4 1.2 GB
19. Módulo 2 - AdaBoost/1. AdaBoost (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. ADAboostTeoria.mp4 1.1 GB
30. Módulo 3 - Visão Computacional/46. Style Transfer (teoria)/1. Style Transfer Teoria.mp4 1.0 GB
15. Módulo 2 - Aprendizado não supervisionado/2. Clustering K Means (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. aula.mp4 1.0 GB
20. Módulo 2 - GradientBoosting/1. GradientBoosting (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – parte 1/1. GB teoria 1.mp4 857.4 MB
5. Módulo 1 - Validação cruzada e ajuste fino dos parâmetros/1. Validação cruzada Kfold (Teoria o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. Kfold Teoria.mp4 818.2 MB
4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/1. Ridge regression (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. Ridge regression.mp4 813.3 MB
36. Módulo 4 - Aprendizado por Reforço/131. Como o Alpha-Zero funciona/1. Alphazero.mp4 812.7 MB
22. Módulo 2 - Support Vector Machine (SVM)/2. SVM (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – parte 2/1. SVMteoria2.mp4 743.7 MB
10. Módulo 1 - Decision Trees/4. Decision Trees (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – Parte 3 regressão/1. aula.mp4 734.4 MB
11. Módulo 1 - Feature Selection/3. Feature selection qui-quadrado (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. aula.mp4 732.4 MB
11. Módulo 1 - Feature Selection/5. Feature selection f_classif (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. aula.mp4 707.8 MB
20. Módulo 2 - GradientBoosting/2. GradientBoosting (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – parte 2/1. GB teoria 2.mp4 707.8 MB
10. Módulo 1 - Decision Trees/2. Decision Trees (Conceito + Matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – Parte 2 índice GINI/1. aula.mp4 689.0 MB
25. Módulo 2 - Testando seus Conhecimentos/1. Buscando a melhor performance possível/1. MelhorPerformance.mp4 655.8 MB
34. Módulo 4 - Séries Temporais e Redes Neurais Recorrentes/4. Truncated Backpropagation Through Time (TBTT)/1. RNN4.mp4 606.0 MB

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【压缩文件】 Totvs Protheus Modulos

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【音乐】 Modulos - Variaciones (1971) [1997] [Z3K]

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【音乐】 Modulos - Variaciones - 1971 (1997 Hispavox) [CD FLAC]

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【影视】 CURSO DE ELETRONICA ANDRE CISP 2018 12 MODULOS

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MODULO 10/09- Aula Pratica Fonte chaveada flyback.MP4 402.2 MB
MODULO 11/05-Analise da Placa Parte 1.MP4 307.0 MB
MODULO 12/02-Aula Pratica Circuito DriveLed.MP4 279.1 MB
MODULO 5/11-Projeto Circuito de Comando.MP4 272.2 MB
MODULO 11/06-Analise da Placa Parte 2.MP4 261.6 MB
MODULO 6/07-Aula Pratica Circuito Regulador de Tensão.MP4 259.3 MB
MODULO 12/03-Placa FlyBlack TV Samsung Parte1.MP4 250.5 MB
MODULO 8/09-Parte 2 Soldagem dos Componentes.MP4 240.2 MB
MODULO 12/04-Placa FlyBlack TV Samsung Parte2.MP4 231.5 MB
MODULO 10/08-Fonte flyback.MP4 227.5 MB
MODULO 6/12-Fontes Reguladas Estabilizadas com FeedBack.MP4 223.8 MB
MODULO 12/05-Placa FlyBlack TV Samsung Parte3.MP4 202.5 MB
MODULO 7/10-Técnicas de Soldagem Parte2.MP4 200.1 MB
MODULO 11/02-Conserto Monitor LED Samsung Gravação do Bios.MP4 196.2 MB
MODULO 4/11-Aula Pratica Transistor NPN.MP4 194.8 MB
MODULO 3/08-Transformador Parte 1.MP4 189.6 MB
MODULO 9/02-Projeto Fonte 30V 5A Parte 1.MP4 189.4 MB
MODULO 7/09-Técnicas de Soldagem Parte1.MP4 174.7 MB
MODULO 8/08-Parte 1 Confecção Placa de Circuito.MP4 162.7 MB
MODULO 7/04-Multímetro Parte3.MP4 160.4 MB

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【影视】 Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2

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6. Módulo 1 - Regressão Logística/2. Regressão logística (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. RegLogisticaTeoria.mp4 1.2 GB
15. Módulo 2 - PCA/1. Principal Component Analysis - PCA (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. PCAteoria.mp4 1.2 GB
18. Módulo 2 - AdaBoost/1. AdaBoost (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. ADAboostTeoria.mp4 1.1 GB
16. Módulo 2 - Random Forest/2. RandomForest (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. RandomForestTeoria.mp4 557.4 MB
8. Módulo 1 - KNN/1. KNN (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. KNN teoria.mp4 471.1 MB
20. Módulo 2 - Bagging/1. Bagging (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. BaggingTeoria.mp4 467.2 MB
1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/3. Viés e Variância/1. Viés e Variância.mp4 464.8 MB
17. Módulo 2 - ExtraTrees/1. ExtraTrees (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. ETteoria.mp4 390.6 MB
1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/4. Visão geral dos algoritmos de machine learning/1. Visão geral algoritmos ML.mp4 388.5 MB
2. Módulo 1 - Regressão Linear/1. Regressão linear (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. A matemática do Gradiente Descendente & Regressão Linear (machine learning).mp4 382.1 MB
12. Módulo 1 - Testando seus conhecimentos/3. Solução do exercício prático final - Parte 2/1. 10_2_DesafioSol_2.mp4 327.2 MB
14. Módulo 2 - Aprendizado não supervisionado/3. Clustering K Means (encontrando o número ideal de clusters)/1. KmeansNumClusters.mp4 321.9 MB
10. Módulo 1 - Decision Trees/3. Decision Trees evitando overfitting/1. DToverfitting.mp4 306.2 MB
13. Módulo 2 - Dados missing com Regressão/1. Substituindo dados missing com um modelo de regressão (Teoria)/1. MissingRegressaoTeoria.mp4 274.1 MB
4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/3. Regularização L1, L2 e regressão Lasso/1. Regularização L1 L2.mp4 265.7 MB
3. Módulo 1 - Pré-processamento/3. Feature selection correlação (conceito)/1. NatiCorrelacao.mp4 237.7 MB
1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/1. Como estudar esse curso/1. AberturaCurso.mp4 226.2 MB
3. Módulo 1 - Pré-processamento/1. Pré-processamento dados missing/1. Dados missing Nati_Pronto.mp4 204.3 MB
22. Módulo 2 - Testando seus conhecimentos/2. Solução do exercício prático final/1. ML_2_10_DESAFIOsol.mp4 183.1 MB
6. Módulo 1 - Regressão Logística/3. Regressão logística (aplicação prática em R resolvendo um problema)/1. 5_1_RegLog.mp4 177.3 MB

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