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人工智能全新干货
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08-24 02:40
人工智能
人工智能全新干货 半监督学习+规则学习+增强学习+稀疏学习+降维与度量学习+集成学习
课程的标题有点过度罗列，但是这次的人工智能Ai课程的确是新增了非常多已经运用于一线的实战技术。课程以人工智能机器学习为主线，在传统机器学习的基础上，为同学们扩展了集成学习、降维与度量学习、XGBOOST算法、特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、规则学习、增强学习等等全新的干货课程。这些技术内容都是已经在机器学习上经过不断演化而来，都是未来AI发展领域同学们不可错过的实战技术。 ===============课程目录=============== 统计章节目录 基础部分：人工智能python基础 基础部分：人工智能数学基础 第1部分：开始之前 第2部分：线性代数 第3部分：概率论 第4部分：机器学习上 1 简介 2 模型评估与选择 3 线性模型 4 决策树 5 神经网络 6 支持向量机 7 贝叶斯分类器 8 集成学习 9 聚类分析 10 降维与度量学习 11 XGBOOST 12 特征选择与稀疏学习 13 计算学习理论 14 半监督学习 15 概率图模型 16 规则学习 17 增强学习 详细课程目录 (1)\西瓜书视频上 半部分 (2)\西瓜书视频下 半部分 (3)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能python基础 (4)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能数学基础 (5)\西瓜书视频上 半部分\第1部分：开始之前 ├─(1) 1、开始之前.mp4 ├─(2) __0__ 开始之前.pptx (6)\西瓜书视频上 半部分\第2部分：线性代数 ├─(3) __1__ 线性代数1.pptx ├─(4) __2__ 线性代数2_线性相关和子空间.pptx ├─(5) __3__ 线性代数3_范数.pptx ├─(6) __4.1__ 线性代数4_特殊矩阵.pptx ├─(7) __5__ 矩阵分解.pdf ├─(8) 第三讲：线性代数（二）.mp4 ├─(9) 第二讲：线性代数（一）.mp4 ├─(10) 第五讲：线性代数（四）.mp4 ├─(11) 第六讲：线性代数（五）.mp4 ├─(12) 第四讲：线性代数（三）.mp4 (7)\西瓜书视频上 半部分\第3部分：概率论；目录中文件数:7个 ├─(13) __6__ 概率论.pdf ├─(14) __7__ 概率论.pdf ├─(15) __8__ 概率论.pdf ├─(16) 课程回放 – 第七讲：概率论（一）.mp4 ├─(17) 课程回放 – 第九讲：概率论（三）.mp4 ├─(18) 课程回放 – 第八讲：概率论（二）.mp4 ├─(19) 课程回放 – 第十讲：概率论（四）.mp4 (8)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上；目录中文件数:0个 (9)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习；目录中文件数:0个 (10)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能python基础\第1部分；目录中文件数:3个 ├─(20) 1.1 为什么使用Python.mp4 ├─(21) 1.2 Python环境配置（Anaconda）.mp4 ├─(22) 机器学习与Python-第一章.zip (11)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能python基础\第2部分；目录中文件数:0个 (12)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能python基础\第3部分；目录中文件数:9个 ├─(23) 3.1 Python数据分析工具简介（Numpy，Scipy，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn）.mp4 ├─(24) 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 ├─(25) 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 ├─(26) 3.4 Python主要数据预处理函数.mp4 ├─(27) 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 ├─(28) 3.6 MNIST手写体数字图片识别.mp4 ├─(29) 4-mnist.zip ├─(30) 机器学习与Python_第三章_1.zip ├─(31) 机器学习与Python_第三章_2.zip (13)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能数学基础\1、线代 ├─(32) 10.向量组的线性相关性2.ppt ├─(33) 11.向量组的线性相关性3.ppt ├─(34) 12.向量组的线性相关性4.ppt ├─(35) 13.相似矩阵及二次型.ppt ├─(36) 14. 范数.ppt ├─(37) 15.矩阵分解.pptx ├─(38) 16.主成分分析.ppt ├─(39) 1行列式1.ppt ├─(40) 2行列式2.pdf ├─(41) 2行列式2.ppt ├─(42) 3.矩阵及其运算1.ppt ├─(43) 4.矩阵及其运算2.ppt ├─(44) 5.矩阵的初等变换.ppt ├─(45) 6.矩阵的秩.ppt ├─(46) 7.线性方程组的解.ppt ├─(47) 8.习题课.ppt ├─(48) 9.向量组的线性相关性1.ppt ├─(49) 第10讲：一小时答疑.mp4 ├─(50) 第11讲：向量组的线性相关性（一）.mp4 ├─(51) 第12讲：向量组的线性相关性（二）.mp4 ├─(52) 第13讲：线性方程组的解的结构，向量空间.mp4 ├─(53) 第14讲：习题课.mp4 ├─(54) 第15讲：一小时答疑（Day3）.mp4 ├─(55) 第16讲：相似矩阵及二次型（一）.mp4 ├─(56) 第17讲：相似矩阵及二次型（二）.mp4 ├─(57) 第18讲：范数.mp4 ├─(58) 第19讲：矩阵分解.mp4 ├─(59) 第1讲：行列式（一）.mp4 ├─(60) 第20讲：主成分分析.mp4 ├─(61) 第21讲：一小时答疑（Day4）.mp4 ├─(62) 第2讲：行列式（二）.mp4 ├─(63) 第3讲：矩阵及其运算（一）.mp4 ├─(64) 第4讲：矩阵及其运算（二）.mp4 ├─(65) 第5讲：一小时答疑.mp4 ├─(66) 第6讲：矩阵的初等变换.mp4 ├─(67) 第7讲：矩阵的秩.mp4 ├─(68) 第8讲：线性方程组的解.mp4 ├─(69) 第9讲：习题课.mp4 (14)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能数学基础\2、概率论 ├─(70) 10、一小时答疑（Day6）.mp4 ├─(71) 11、随机向量（一）.mp4 ├─(72) 12、随机向量（二）.mp4 ├─(73) 13、随机变量的数字特征（一）.mp4 ├─(74) 14、随机变量的数字特征（二）.mp4 ├─(75) 15、一小时答疑（Day7）.mp4 ├─(76) 16、随机变量的数字特征（三）.mp4 ├─(77) 17、随机变量的数字特征（四）.mp4 ├─(78) 18、随机变量的数字特征（五）.mp4 ├─(79) 19、极限定理（一）.mp4 ├─(80) 1、概率论与数理统计（一）.mp4 ├─(81) 20、极限定理（二）.mp4 ├─(82) 21、一小时答疑（Day8）.mp4 ├─(83) 2、概率论与数理统计（二）.mp4 ├─(84) 3.随机向量-概率论与数理统计课件.ppt ├─(85) 3、概率论与数理统计（三）.mp4 ├─(86) 4.随机变量的数字特征-概率论与数理统计课件.ppt ├─(87) 4、习题课.mp4 ├─(88) 5.极限定理-概率论与数理统计课件.ppt ├─(89) 5、一小时答疑.mp4 ├─(90) 6、随机变量（一）.mp4 ├─(91) 7、随机变量（二）.mp4 ├─(92) 8、随机变量（三）.mp4 ├─(93) 9、习题课.mp4 ├─(94) 概率论1.ppt ├─(95) 概率论2.ppt ├─(96) 概率论3.ppt ├─(97) 概率论4.ppt ├─(98) 概率论5.ppt ├─(99) 概率论6.ppt ├─(100) 概率论7.ppt ├─(101) 概率论8.ppt (15)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上\1 简介 ├─(102) 机器学习1.1.pdf ├─(103) 机器学习术语表.pdf ├─(104) 深度学习1.2.pdf ├─(105) 第1讲：引言、基本术语、假设空间.mp4 ├─(106) 第2讲：归纳偏好、发展历程、应用现状.mp4 (16)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上\3 线性模型 ├─(107) 课程回放 – 第10讲：线性判别分析.mp4 ├─(108) 课程回放 – 第11讲：多分类学习，类别不平衡问题.mp4 ├─(109) 课程回放 – 第6讲：基本形式，线性回归.mp4 ├─(110) 课程回放 – 第7讲：对数几率回归（一）.mp4 ├─(111) 课程回放 – 第8讲：对数几率回归（二）.mp4 ├─(112) 课程回放 – 第9讲：一小时答疑.mp4 (17)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上\5 神经网络 ├─(113) 1、神经元模型(1).zip ├─(114) 2、误差逆向传播.zip ├─(115) 3、CNN.zip ├─(116) 4、初识TensorFlow.zip ├─(117) 5.1 神经元模型.mp4 ├─(118) 5.10 一小时答疑.mp4 ├─(119) 5.2 感知机与多层网络.mp4 ├─(120) 5.3 误差逆传播算法.mp4 ├─(121) 5.4 一小时答疑.mp4 ├─(122) 5.5 其他常见神经网络（一）Boltzmann机 、深度置信神经网络DBN.mp4 ├─(123) 5.6 卷积神经网络CNN.mp4 ├─(124) 5.7 一小时答疑.mp4 ├─(125) 5.8 初识TensorFlow（一）.mp4 ├─(126) 5.9 初识TensorFlow（二）.mp4 (18)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上\7 贝叶斯分类器 ├─(127) 7.1 贝叶斯分类器—初识贝叶斯分类器.mp4 ├─(128) 7.10 一小时答疑.mp4 ├─(129) 7.2 贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计.mp4 ├─(130) 7.3 一小时答疑.mp4 ├─(131) 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 ├─(132) 7.5 朴素贝叶斯分类器，半朴素贝叶斯分类器.mp4 ├─(133) 7.6 贝叶斯网（结构，学习，推断）.mp4 ├─(134) 7.7 一小时答疑.mp4 ├─(135) 7.8 贝叶斯分类器 – EM算法.mp4 ├─(136) 7.9 贝叶斯分类器 – EM实战.mp4 ├─(137) ml_14_0825.zip ├─(138) ml_15_0901.zip ├─(139) ml_16_0908.zip (19)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上\9 聚类分析 ├─(140) 9.1 聚类任务.mp4 ├─(141) 9.2 聚类任务、性能度量、距离计算 – 实战.mp4 ├─(142) 9.3 一小时答疑.mp4 ├─(143) 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 ├─(144) 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 ├─(145) 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 ├─(146) 9.7 密度聚类.mp4 ├─(147) 9.8 层次聚类.mp4 ├─(148) ml_20_1005_clustering.ipynb ├─(149) ml_20_1005_聚类_聚类任务_性能度量_距离计算.ppt ├─(150) ml_21_1013_kmeans.ipynb ├─(151) ml_21_1013_聚类_原型聚类.ppt ├─(152) ml_22_1020_密度聚类_层次聚类.ppt (20)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\10 降维与度量学习 ├─(153) 10.1 k近邻算法.mp4 ├─(154) 10.2 K-D Tree.mp4 ├─(155) 10.3 MDS.mp4 ├─(156) 10.4 PCA.mp4 ├─(157) 10.5 流形学习（一）.mp4 ├─(158) 10.6 流形学习（二）.mp4 ├─(159) 10.7 度量学习（一） .mp4 ├─(160) 10.8 度量学习（二）.mp4 ├─(161) ml_23_1027_K近邻算法.ppt ├─(162) ml_24_1103_MDS.pptx ├─(163) ml_24_1103_PCA.zip ├─(164) ml_26_1117_降维-度量学习.ppt ├─(165) 流形学习.ppt (21)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\11 XGBOOST ├─(166) 11.1 XGBoost（一）.mp4 ├─(167) 11.2 XGBoost（二）.mp4 ├─(168) 11.3 XGBoost（三）.mp4 ├─(169) ml_27_1124_XGBoost.pptx (22)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\12 特征选择与稀疏学习 ├─(170) 12.1 特征选择与稀疏学习（一）.mp4 ├─(171) 12.2 特征选择与稀疏学习（二）.mp4 ├─(172) ml_28_1201_特征选择与稀疏学习.pptx (23)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\13 计算学习理论 ├─(173) 1. 计算学习理论.ppt ├─(174) 13.1 计算学习理论（一）.mp4 ├─(175) 13.2 计算学习理论（二）.mp4 (24)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\14 半监督学习 ├─(176) 1.半监督学习.pptx ├─(177) 14.1 半监督学习（一）.mp4 ├─(178) 14.10 半监督学习（十）半监督聚类.mp4 ├─(179) 14.2 半监督学习（二）.mp4 ├─(180) 14.3 半监督学习（三）未标记样本.mp4 ├─(181) 14.4 半监督学习（四）生成式方法.mp4 ├─(182) 14.5 半监督学习（五）实战.mp4 ├─(183) 14.6 半监督学习（六）半监督SVM.mp4 ├─(184) 14.7 半监督学习（七）图半监督学习.mp4 ├─(185) 14.8 半监督（八）实战.mp4 ├─(186) 14.9 半监督学习（九）基于分歧的方法.mp4 ├─(187) 2.半监督学习(1).pptx ├─(188) 2.半监督学习.pptx ├─(189) 3.半监督学习(1).pptx ├─(190) 3.半监督学习.pptx ├─(191) e3 Label Propagation digits Demonstrating performance.rar ├─(192) semi.rar ├─(193) 半监督学习1_2.zip (25)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\15 概率图模型 ├─(194) 1.概率图模型.pdf ├─(195) 15.1 HMM.rar ├─(196) 15.1 隐马尔科夫模型.mp4 ├─(197) 15.2 概率图模型-马尔克夫随机场.mp4 ├─(198) 15.3 精确推断.mp4 ├─(199) 15.4 近似推断.mp4 ├─(200) 15.5 概率计算问题 直接计算算法 前向算法.mp4 ├─(201) 15.6 概率计算问题 前向算法.mp4 ├─(202) 15.7 概率计算问题 后向算法.mp4 ├─(203) 15.8 概率计算问题 学习算法.mp4 ├─(204) 15.8.学习问题 预测问题.pdf ├─(205) 15.9 HMM.rar ├─(206) 15.9 概率计算问题 预测问题 .mp4 ├─(207) 2.概率图模型.pdf ├─(208) 3.概率计算问题.pdf (26)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\16 规则学习 ├─(209) 16.1 基本概念 贯序覆盖.mp4 ├─(210) 16.1.规则学习.pptx ├─(211) 16.2 剪枝优化.mp4 ├─(212) 16.3 决策树.mp4 ├─(213) 16.3.决策树分类.ppt ├─(214) 16.4 一阶规则学习.mp4 ├─(215) 16.4.规则学习.pptx ├─(216) 16.5 归纳逻辑程序设计（最小一般泛化，逆归结）.mp4 ├─(217) 16.6 归纳逻辑程序设计（最小一般泛化，逆归结）.mp4 ├─(218) 2.规则学习-剪枝优化.flv (27)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\17 增强学习 ├─(219) 17.1 强化学习 .ppt ├─(220) 17.1 强化学习引言、发展史.mp4 ├─(221) 17.2 强化学习 .ppt ├─(222) 17.2 强化学习简介.mp4 ├─(223) 17.3 强化学习 (1).ppt ├─(224) 17.3 强化学习方法.mp4 ├─(225) 17.4 强化学习算法分类 TD算法.mp4 ├─(226) 17.4.强化学习.ppt ├─(227) 17.5 Qlearning.mp4 ├─(228) 17.5 Q_learning.ipynb (28)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\2 模型评估与选择 ├─(229) 第六讲：性能度量.mp4 ├─(230) 课程回放 – 第三讲：经验误差与过拟合.mp4 ├─(231) 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 ├─(232) 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 (29)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\4 决策树 ├─(233) 第13讲.zip ├─(234) 第15讲.zip ├─(235) 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 ├─(236) 课程回放 – 第一十二讲：基本流程.mp4 ├─(237) 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 ├─(238) 课程回放 – 第一十四讲：剪枝处理（预剪枝，后剪枝）.mp4 (30)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\6 支持向量机 ├─(239) 6.1 支持向量机（一）.mp4 ├─(240) 6.2 支持向量机（二）.mp4 ├─(241) 6.3 一小时答疑.mp4 ├─(242) 6.4 支持向量机（三）.mp4 ├─(243) 6.5 支持向量机（四）.mp4 ├─(244) 6.6 一小时答疑.mp4 ├─(245) 6.7 支持向量机（五）.mp4 ├─(246) 6.8 支持向量机（六）.mp4 ├─(247) 6.9 一小时答疑.mp4 ├─(248) ml_11_0804.zip ├─(249) ml_12_0811.zip ├─(250) ml_13_0818_0.zip ├─(251) ml_13_0818_1.zip (31)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\8 集成学习 ├─(252) 8.1 集成学习 – 第一部分 – 基础.mp4 ├─(253) 8.10 Bagging与随机森林实战.mp4 ├─(254) 8.2 集成学习 – 第一部分 – 实战.mp4 ├─(255) 8.3 一小时答疑.mp4 ├─(256) 8.4 Boosting.mp4 ├─(257) 8.5 Adaboost.mp4 ├─(258) 8.6 Boosting与Adaboost – 实战.mp4 ├─(259) 8.7 一小时答疑.mp4 ├─(260) 8.8 Bagging与随机森林.mp4 ├─(261) 8.9 分类与回归树.mp4 ├─(262) ml_17_9015.zip ├─(263) ml_18_0922_Adaboost.ipynb ├─(264) ml_18_0922_adaboost.ppt ├─(265) ml_18_0922_Boosting.ppt ├─(266) ml_19_0929_Bagging与随机森林.pptx ├─(267) ml_19_0929_code.zip ├─(268) ml_19_0929_分类与回归树.ppt (32)\西瓜书视频上 半部分\基础部分 ├─(269) 2.8 Python文件输入输出.mp4 ├─(270) Python文件输入输出.zip (33)\西瓜书视频上 半部分\基础部分： ├─(271) 2.9 Python基础综合实践.mp4 ├─(272) Python基础综合实践.zip (34)\西瓜书视频上 半部分\基础部分： ├─(273) 机器学习与Python_第二章.pdf ├─(274) 第三讲 预备知识与开始前的准备.mp4 (35)\西瓜书视频上 半部分\基础部分： ├─(275) 1-Python演示.ipynb ├─(276) 第四讲 python基本语法.mp4 (36)\西瓜书视频上 半部分\基础部分 ├─(277) Python数据类型.zip ├─(278) 第五讲.mp4 (37)\西瓜书视频上 半部分\基础部分 ├─(279) Python数据运算.zip ├─(280) 第六讲：Python数据运算.mp4 (38)\西瓜书视频上 半部分\基础部分 ├─(281) Python流程控制.zip ├─(282) 第七讲 流程控制.mp4 (39)\西瓜书视频上 半部分\基础部分 ├─(283) 2.6 Python函数设计.mp4 ├─(284) Python函数设计.zip (40)\西瓜书视频上 半部分\基础部分 ├─(285) 2.7 Python编程库（包）的导入.mp4 ├─(286) Python编程库（包）的导入.zip (41)\西瓜书视频上 半部分\第4部分 ├─(287) 第10讲.zip ├─(288) 第11讲.zip ├─(289) 第6讲.zip ├─(290) 第8讲.zip ├─(291) 第9讲.zip (42)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\2 模型评估与选择\2 ├─(292) 3.回归分析.pdf ├─(293) LinearRegression1.ipynb ├─(294) pga.csv ├─(295) 梯度下降.ipynb (43)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\2 模型评估与选择\资料 ├─(296) 模型评估与选择2.1-2.pdf ├─(297) 模型评估与选择2.1-2_code.rar (44)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\4 决策树\第十三讲 ├─(298) 6.decision tree.ipynb ├─(299) 6.决策树分类.pdf ├─(300) watermelon_3a.csv (45)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\4 决策树\第十五讲 ├─(301) 7c4.5.pdf ├─(302) cart.ipynb (46)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\2 模型评估与选择\2\__MACOSX ├─(303) ._3.回归分析.pdf ├─(304) ._LinearRegression1.ipynb ├─(305) ._pga.csv ├─(306) ._梯度下降.ipynb (47)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\4 决策树\第十五讲\__MACOSX ├─(307) ._7c4.5.pdf ├─(308) ._cart.ipynb
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人工智能
人工智能全新干货 半监督学习+规则学习+增强学习+稀疏学习+降维与度量学习+集成学习
课程的标题有点过度罗列，但是这次的人工智能Ai课程的确是新增了非常多已经运用于一线的实战技术。课程以人工智能机器学习为主线，在传统机器学习的基础上，为同学们扩展了集成学习、降维与度量学习、XGBOOST算法、特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、规则学习、增强学习等等全新的干货课程。这些技术内容都是已经在机器学习上经过不断演化而来，都是未来AI发展领域同学们不可错过的实战技术。 ===============课程目录=============== 统计章节目录 基础部分：人工智能python基础 基础部分：人工智能数学基础 第1部分：开始之前 第2部分：线性代数 第3部分：概率论 第4部分：机器学习上 1 简介 2 模型评估与选择 3 线性模型 4 决策树 5 神经网络 6 支持向量机 7 贝叶斯分类器 8 集成学习 9 聚类分析 10 降维与度量学习 11 XGBOOST 12 特征选择与稀疏学习 13 计算学习理论 14 半监督学习 15 概率图模型 16 规则学习 17 增强学习 详细课程目录 (1)\西瓜书视频上 半部分 (2)\西瓜书视频下 半部分 (3)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能python基础 (4)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能数学基础 (5)\西瓜书视频上 半部分\第1部分：开始之前 ├─(1) 1、开始之前.mp4 ├─(2) __0__ 开始之前.pptx (6)\西瓜书视频上 半部分\第2部分：线性代数 ├─(3) __1__ 线性代数1.pptx ├─(4) __2__ 线性代数2_线性相关和子空间.pptx ├─(5) __3__ 线性代数3_范数.pptx ├─(6) __4.1__ 线性代数4_特殊矩阵.pptx ├─(7) __5__ 矩阵分解.pdf ├─(8) 第三讲：线性代数（二）.mp4 ├─(9) 第二讲：线性代数（一）.mp4 ├─(10) 第五讲：线性代数（四）.mp4 ├─(11) 第六讲：线性代数（五）.mp4 ├─(12) 第四讲：线性代数（三）.mp4 (7)\西瓜书视频上 半部分\第3部分：概率论；目录中文件数:7个 ├─(13) __6__ 概率论.pdf ├─(14) __7__ 概率论.pdf ├─(15) __8__ 概率论.pdf ├─(16) 课程回放 – 第七讲：概率论（一）.mp4 ├─(17) 课程回放 – 第九讲：概率论（三）.mp4 ├─(18) 课程回放 – 第八讲：概率论（二）.mp4 ├─(19) 课程回放 – 第十讲：概率论（四）.mp4 (8)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上；目录中文件数:0个 (9)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习；目录中文件数:0个 (10)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能python基础\第1部分；目录中文件数:3个 ├─(20) 1.1 为什么使用Python.mp4 ├─(21) 1.2 Python环境配置（Anaconda）.mp4 ├─(22) 机器学习与Python-第一章.zip (11)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能python基础\第2部分；目录中文件数:0个 (12)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能python基础\第3部分；目录中文件数:9个 ├─(23) 3.1 Python数据分析工具简介（Numpy，Scipy，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn）.mp4 ├─(24) 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 ├─(25) 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 ├─(26) 3.4 Python主要数据预处理函数.mp4 ├─(27) 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 ├─(28) 3.6 MNIST手写体数字图片识别.mp4 ├─(29) 4-mnist.zip ├─(30) 机器学习与Python_第三章_1.zip ├─(31) 机器学习与Python_第三章_2.zip (13)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能数学基础\1、线代 ├─(32) 10.向量组的线性相关性2.ppt ├─(33) 11.向量组的线性相关性3.ppt ├─(34) 12.向量组的线性相关性4.ppt ├─(35) 13.相似矩阵及二次型.ppt ├─(36) 14. 范数.ppt ├─(37) 15.矩阵分解.pptx ├─(38) 16.主成分分析.ppt ├─(39) 1行列式1.ppt ├─(40) 2行列式2.pdf ├─(41) 2行列式2.ppt ├─(42) 3.矩阵及其运算1.ppt ├─(43) 4.矩阵及其运算2.ppt ├─(44) 5.矩阵的初等变换.ppt ├─(45) 6.矩阵的秩.ppt ├─(46) 7.线性方程组的解.ppt ├─(47) 8.习题课.ppt ├─(48) 9.向量组的线性相关性1.ppt ├─(49) 第10讲：一小时答疑.mp4 ├─(50) 第11讲：向量组的线性相关性（一）.mp4 ├─(51) 第12讲：向量组的线性相关性（二）.mp4 ├─(52) 第13讲：线性方程组的解的结构，向量空间.mp4 ├─(53) 第14讲：习题课.mp4 ├─(54) 第15讲：一小时答疑（Day3）.mp4 ├─(55) 第16讲：相似矩阵及二次型（一）.mp4 ├─(56) 第17讲：相似矩阵及二次型（二）.mp4 ├─(57) 第18讲：范数.mp4 ├─(58) 第19讲：矩阵分解.mp4 ├─(59) 第1讲：行列式（一）.mp4 ├─(60) 第20讲：主成分分析.mp4 ├─(61) 第21讲：一小时答疑（Day4）.mp4 ├─(62) 第2讲：行列式（二）.mp4 ├─(63) 第3讲：矩阵及其运算（一）.mp4 ├─(64) 第4讲：矩阵及其运算（二）.mp4 ├─(65) 第5讲：一小时答疑.mp4 ├─(66) 第6讲：矩阵的初等变换.mp4 ├─(67) 第7讲：矩阵的秩.mp4 ├─(68) 第8讲：线性方程组的解.mp4 ├─(69) 第9讲：习题课.mp4 (14)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能数学基础\2、概率论 ├─(70) 10、一小时答疑（Day6）.mp4 ├─(71) 11、随机向量（一）.mp4 ├─(72) 12、随机向量（二）.mp4 ├─(73) 13、随机变量的数字特征（一）.mp4 ├─(74) 14、随机变量的数字特征（二）.mp4 ├─(75) 15、一小时答疑（Day7）.mp4 ├─(76) 16、随机变量的数字特征（三）.mp4 ├─(77) 17、随机变量的数字特征（四）.mp4 ├─(78) 18、随机变量的数字特征（五）.mp4 ├─(79) 19、极限定理（一）.mp4 ├─(80) 1、概率论与数理统计（一）.mp4 ├─(81) 20、极限定理（二）.mp4 ├─(82) 21、一小时答疑（Day8）.mp4 ├─(83) 2、概率论与数理统计（二）.mp4 ├─(84) 3.随机向量-概率论与数理统计课件.ppt ├─(85) 3、概率论与数理统计（三）.mp4 ├─(86) 4.随机变量的数字特征-概率论与数理统计课件.ppt ├─(87) 4、习题课.mp4 ├─(88) 5.极限定理-概率论与数理统计课件.ppt ├─(89) 5、一小时答疑.mp4 ├─(90) 6、随机变量（一）.mp4 ├─(91) 7、随机变量（二）.mp4 ├─(92) 8、随机变量（三）.mp4 ├─(93) 9、习题课.mp4 ├─(94) 概率论1.ppt ├─(95) 概率论2.ppt ├─(96) 概率论3.ppt ├─(97) 概率论4.ppt ├─(98) 概率论5.ppt ├─(99) 概率论6.ppt ├─(100) 概率论7.ppt ├─(101) 概率论8.ppt (15)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上\1 简介 ├─(102) 机器学习1.1.pdf ├─(103) 机器学习术语表.pdf ├─(104) 深度学习1.2.pdf ├─(105) 第1讲：引言、基本术语、假设空间.mp4 ├─(106) 第2讲：归纳偏好、发展历程、应用现状.mp4 (16)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上\3 线性模型 ├─(107) 课程回放 – 第10讲：线性判别分析.mp4 ├─(108) 课程回放 – 第11讲：多分类学习，类别不平衡问题.mp4 ├─(109) 课程回放 – 第6讲：基本形式，线性回归.mp4 ├─(110) 课程回放 – 第7讲：对数几率回归（一）.mp4 ├─(111) 课程回放 – 第8讲：对数几率回归（二）.mp4 ├─(112) 课程回放 – 第9讲：一小时答疑.mp4 (17)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上\5 神经网络 ├─(113) 1、神经元模型(1).zip ├─(114) 2、误差逆向传播.zip ├─(115) 3、CNN.zip ├─(116) 4、初识TensorFlow.zip ├─(117) 5.1 神经元模型.mp4 ├─(118) 5.10 一小时答疑.mp4 ├─(119) 5.2 感知机与多层网络.mp4 ├─(120) 5.3 误差逆传播算法.mp4 ├─(121) 5.4 一小时答疑.mp4 ├─(122) 5.5 其他常见神经网络（一）Boltzmann机 、深度置信神经网络DBN.mp4 ├─(123) 5.6 卷积神经网络CNN.mp4 ├─(124) 5.7 一小时答疑.mp4 ├─(125) 5.8 初识TensorFlow（一）.mp4 ├─(126) 5.9 初识TensorFlow（二）.mp4 (18)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上\7 贝叶斯分类器 ├─(127) 7.1 贝叶斯分类器—初识贝叶斯分类器.mp4 ├─(128) 7.10 一小时答疑.mp4 ├─(129) 7.2 贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计.mp4 ├─(130) 7.3 一小时答疑.mp4 ├─(131) 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 ├─(132) 7.5 朴素贝叶斯分类器，半朴素贝叶斯分类器.mp4 ├─(133) 7.6 贝叶斯网（结构，学习，推断）.mp4 ├─(134) 7.7 一小时答疑.mp4 ├─(135) 7.8 贝叶斯分类器 – EM算法.mp4 ├─(136) 7.9 贝叶斯分类器 – EM实战.mp4 ├─(137) ml_14_0825.zip ├─(138) ml_15_0901.zip ├─(139) ml_16_0908.zip (19)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上\9 聚类分析 ├─(140) 9.1 聚类任务.mp4 ├─(141) 9.2 聚类任务、性能度量、距离计算 – 实战.mp4 ├─(142) 9.3 一小时答疑.mp4 ├─(143) 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 ├─(144) 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 ├─(145) 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 ├─(146) 9.7 密度聚类.mp4 ├─(147) 9.8 层次聚类.mp4 ├─(148) ml_20_1005_clustering.ipynb ├─(149) ml_20_1005_聚类_聚类任务_性能度量_距离计算.ppt ├─(150) ml_21_1013_kmeans.ipynb ├─(151) ml_21_1013_聚类_原型聚类.ppt ├─(152) ml_22_1020_密度聚类_层次聚类.ppt (20)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\10 降维与度量学习 ├─(153) 10.1 k近邻算法.mp4 ├─(154) 10.2 K-D Tree.mp4 ├─(155) 10.3 MDS.mp4 ├─(156) 10.4 PCA.mp4 ├─(157) 10.5 流形学习（一）.mp4 ├─(158) 10.6 流形学习（二）.mp4 ├─(159) 10.7 度量学习（一） .mp4 ├─(160) 10.8 度量学习（二）.mp4 ├─(161) ml_23_1027_K近邻算法.ppt ├─(162) ml_24_1103_MDS.pptx ├─(163) ml_24_1103_PCA.zip ├─(164) ml_26_1117_降维-度量学习.ppt ├─(165) 流形学习.ppt (21)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\11 XGBOOST ├─(166) 11.1 XGBoost（一）.mp4 ├─(167) 11.2 XGBoost（二）.mp4 ├─(168) 11.3 XGBoost（三）.mp4 ├─(169) ml_27_1124_XGBoost.pptx (22)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\12 特征选择与稀疏学习 ├─(170) 12.1 特征选择与稀疏学习（一）.mp4 ├─(171) 12.2 特征选择与稀疏学习（二）.mp4 ├─(172) ml_28_1201_特征选择与稀疏学习.pptx (23)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\13 计算学习理论 ├─(173) 1. 计算学习理论.ppt ├─(174) 13.1 计算学习理论（一）.mp4 ├─(175) 13.2 计算学习理论（二）.mp4 (24)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\14 半监督学习 ├─(176) 1.半监督学习.pptx ├─(177) 14.1 半监督学习（一）.mp4 ├─(178) 14.10 半监督学习（十）半监督聚类.mp4 ├─(179) 14.2 半监督学习（二）.mp4 ├─(180) 14.3 半监督学习（三）未标记样本.mp4 ├─(181) 14.4 半监督学习（四）生成式方法.mp4 ├─(182) 14.5 半监督学习（五）实战.mp4 ├─(183) 14.6 半监督学习（六）半监督SVM.mp4 ├─(184) 14.7 半监督学习（七）图半监督学习.mp4 ├─(185) 14.8 半监督（八）实战.mp4 ├─(186) 14.9 半监督学习（九）基于分歧的方法.mp4 ├─(187) 2.半监督学习(1).pptx ├─(188) 2.半监督学习.pptx ├─(189) 3.半监督学习(1).pptx ├─(190) 3.半监督学习.pptx ├─(191) e3 Label Propagation digits Demonstrating performance.rar ├─(192) semi.rar ├─(193) 半监督学习1_2.zip (25)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\15 概率图模型 ├─(194) 1.概率图模型.pdf ├─(195) 15.1 HMM.rar ├─(196) 15.1 隐马尔科夫模型.mp4 ├─(197) 15.2 概率图模型-马尔克夫随机场.mp4 ├─(198) 15.3 精确推断.mp4 ├─(199) 15.4 近似推断.mp4 ├─(200) 15.5 概率计算问题 直接计算算法 前向算法.mp4 ├─(201) 15.6 概率计算问题 前向算法.mp4 ├─(202) 15.7 概率计算问题 后向算法.mp4 ├─(203) 15.8 概率计算问题 学习算法.mp4 ├─(204) 15.8.学习问题 预测问题.pdf ├─(205) 15.9 HMM.rar ├─(206) 15.9 概率计算问题 预测问题 .mp4 ├─(207) 2.概率图模型.pdf ├─(208) 3.概率计算问题.pdf (26)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\16 规则学习 ├─(209) 16.1 基本概念 贯序覆盖.mp4 ├─(210) 16.1.规则学习.pptx ├─(211) 16.2 剪枝优化.mp4 ├─(212) 16.3 决策树.mp4 ├─(213) 16.3.决策树分类.ppt ├─(214) 16.4 一阶规则学习.mp4 ├─(215) 16.4.规则学习.pptx ├─(216) 16.5 归纳逻辑程序设计（最小一般泛化，逆归结）.mp4 ├─(217) 16.6 归纳逻辑程序设计（最小一般泛化，逆归结）.mp4 ├─(218) 2.规则学习-剪枝优化.flv (27)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\17 增强学习 ├─(219) 17.1 强化学习 .ppt ├─(220) 17.1 强化学习引言、发展史.mp4 ├─(221) 17.2 强化学习 .ppt ├─(222) 17.2 强化学习简介.mp4 ├─(223) 17.3 强化学习 (1).ppt ├─(224) 17.3 强化学习方法.mp4 ├─(225) 17.4 强化学习算法分类 TD算法.mp4 ├─(226) 17.4.强化学习.ppt ├─(227) 17.5 Qlearning.mp4 ├─(228) 17.5 Q_learning.ipynb (28)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\2 模型评估与选择 ├─(229) 第六讲：性能度量.mp4 ├─(230) 课程回放 – 第三讲：经验误差与过拟合.mp4 ├─(231) 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 ├─(232) 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 (29)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\4 决策树 ├─(233) 第13讲.zip ├─(234) 第15讲.zip ├─(235) 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 ├─(236) 课程回放 – 第一十二讲：基本流程.mp4 ├─(237) 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 ├─(238) 课程回放 – 第一十四讲：剪枝处理（预剪枝，后剪枝）.mp4 (30)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\6 支持向量机 ├─(239) 6.1 支持向量机（一）.mp4 ├─(240) 6.2 支持向量机（二）.mp4 ├─(241) 6.3 一小时答疑.mp4 ├─(242) 6.4 支持向量机（三）.mp4 ├─(243) 6.5 支持向量机（四）.mp4 ├─(244) 6.6 一小时答疑.mp4 ├─(245) 6.7 支持向量机（五）.mp4 ├─(246) 6.8 支持向量机（六）.mp4 ├─(247) 6.9 一小时答疑.mp4 ├─(248) ml_11_0804.zip ├─(249) ml_12_0811.zip ├─(250) ml_13_0818_0.zip ├─(251) ml_13_0818_1.zip (31)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\8 集成学习 ├─(252) 8.1 集成学习 – 第一部分 – 基础.mp4 ├─(253) 8.10 Bagging与随机森林实战.mp4 ├─(254) 8.2 集成学习 – 第一部分 – 实战.mp4 ├─(255) 8.3 一小时答疑.mp4 ├─(256) 8.4 Boosting.mp4 ├─(257) 8.5 Adaboost.mp4 ├─(258) 8.6 Boosting与Adaboost – 实战.mp4 ├─(259) 8.7 一小时答疑.mp4 ├─(260) 8.8 Bagging与随机森林.mp4 ├─(261) 8.9 分类与回归树.mp4 ├─(262) ml_17_9015.zip ├─(263) ml_18_0922_Adaboost.ipynb ├─(264) ml_18_0922_adaboost.ppt ├─(265) ml_18_0922_Boosting.ppt ├─(266) ml_19_0929_Bagging与随机森林.pptx ├─(267) ml_19_0929_code.zip ├─(268) ml_19_0929_分类与回归树.ppt (32)\西瓜书视频上 半部分\基础部分 ├─(269) 2.8 Python文件输入输出.mp4 ├─(270) Python文件输入输出.zip (33)\西瓜书视频上 半部分\基础部分： ├─(271) 2.9 Python基础综合实践.mp4 ├─(272) Python基础综合实践.zip (34)\西瓜书视频上 半部分\基础部分： ├─(273) 机器学习与Python_第二章.pdf ├─(274) 第三讲 预备知识与开始前的准备.mp4 (35)\西瓜书视频上 半部分\基础部分： ├─(275) 1-Python演示.ipynb ├─(276) 第四讲 python基本语法.mp4 (36)\西瓜书视频上 半部分\基础部分 ├─(277) Python数据类型.zip ├─(278) 第五讲.mp4 (37)\西瓜书视频上 半部分\基础部分 ├─(279) Python数据运算.zip ├─(280) 第六讲：Python数据运算.mp4 (38)\西瓜书视频上 半部分\基础部分 ├─(281) Python流程控制.zip ├─(282) 第七讲 流程控制.mp4 (39)\西瓜书视频上 半部分\基础部分 ├─(283) 2.6 Python函数设计.mp4 ├─(284) Python函数设计.zip (40)\西瓜书视频上 半部分\基础部分 ├─(285) 2.7 Python编程库（包）的导入.mp4 ├─(286) Python编程库（包）的导入.zip (41)\西瓜书视频上 半部分\第4部分 ├─(287) 第10讲.zip ├─(288) 第11讲.zip ├─(289) 第6讲.zip ├─(290) 第8讲.zip ├─(291) 第9讲.zip (42)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\2 模型评估与选择\2 ├─(292) 3.回归分析.pdf ├─(293) LinearRegression1.ipynb ├─(294) pga.csv ├─(295) 梯度下降.ipynb (43)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\2 模型评估与选择\资料 ├─(296) 模型评估与选择2.1-2.pdf ├─(297) 模型评估与选择2.1-2_code.rar (44)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\4 决策树\第十三讲 ├─(298) 6.decision tree.ipynb ├─(299) 6.决策树分类.pdf ├─(300) watermelon_3a.csv (45)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\4 决策树\第十五讲 ├─(301) 7c4.5.pdf ├─(302) cart.ipynb (46)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\2 模型评估与选择\2\__MACOSX ├─(303) ._3.回归分析.pdf ├─(304) ._LinearRegression1.ipynb ├─(305) ._pga.csv ├─(306) ._梯度下降.ipynb (47)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习\4 决策树\第十五讲\__MACOSX ├─(307) ._7c4.5.pdf ├─(308) ._cart.ipynb
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