人工智能

08-25 11:08

人工智能系列视频教程集合【共103套】

第1套 2018年传马python+人工智能 15期（76.96 GB）第2套 2019Python数据分析+人工智能从入门到精通第3套【决胜AI】人工智能与深度学习实战课程（深度学习机器学习人工智能 python 数据分析数据挖掘 Tensorflow Caffe）（ 20.89 GB）第4套人工智能与深度学习实战（20.80 GB）第5套 python基础+数据分析+人工智能书单大合集第6套人工智能+Py基础（课件+开发工具+环境配置）（6.46 GB）第7套大数据人工智能之深度学习项目实战班（3.36 GB）第8套基于Python玩转人工智能框架 TensorFlow应用实践（2.95 GB）第9套 Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践（9.89 GB）第10套人工智能之从头开始学数学（14.85 GB）第11套北风网人工智能视频课程2018年3月-已完结第12套人工智能-北京科技大学-视频教程（1.86 GB）第13套实用数据挖掘与人工智能一月特训班第14套人工智能与大数据特训班（31.22 GB）第15套人工智能与大数据技术导论第16套飞谷大数据人工智能基础入门第17套人工智能深度学习实战课程（20.89 GB）第18套人工智能AI酱可爱风壁纸第19套 Python零基础人工智能就业课程（25.92 GB）第20套十次方人工智能+爬虫部分第21套 2018人工智能神经网络与深度学习第22套人工智能之机学习71讲（4.98 GB）第23套人工智能机器学习全新升级版第24套人工智能-必备数学基础视频课程第25套人工智能导论（12.72 GB）第26套清华学霸尹成Python人工智能tensorflow 第27套 OpenCV+TensorFlow入门人工智能图像处理第28套人工智能数学基础课（1.52 GB）第29套【北京大学】人工智能原理（双语课）（3.06 GB）第30套人工智能从入门到实践（5.07 GB）第31套 AICon人工智能专家团-深度学习应用实践60讲（1.02 GB）第32套《人工智能初步》拓展公开课第33套 Udacity公开课CS271人工智能入门课（4.70 GB）第34套价值千元的人工智能与数据科学强化课程（10.69 GB）第35套 python人工智能视频（13.50 GB）第36套 AI人工智能视频换脸FakeApp 第37套人工智能-系统学习第38套人工智能大数据与复杂系统（35.22 GB）第39套【三简】A人工智能图片放大软件Gig（1.66 GB）第40套 Python人工智能第三期（3.75 GB）第41套三个月教你从零入门人工智能+深度学习精华实践课程（7.50 GB）第42套 AⅠ人工智能图片锐化软件（1.48 GB）第43套跟猴子学习人工智能核心技术第44套 2018年北风网人工智能视频第45套李开复谈AⅠ人工智能(套裝2册) 第46套万门大学:人工智能第47套 2018年人工智能第15期第48套北京大学:人工智能与信息社会第49套深度有趣 – 人工智能实战合集（4.79 GB）第50套人工智能陈博士第51套人工智能+Python基础班2016-video（13.50 GB）第52套深度有趣：人工智能实战项目合集第53套小象学院数学人工智能基础第54套麦子学院人工智能教程第55套尚硅谷AI人工智能课程第56套高等数学-学习算法人工智能大数据的第一步-2019年M课网第57套某学堂人工智能视频(11.49 GB) 第58套网!易@云@课堂唐宇迪所有人工智能第59套 2019年第二屈大数据与人工智能师资研第60套 20190422《人工智能人才薪酬突破80W》AI福利包第61套人工智能时代:未来已来第62套京尚学堂1903期人工智能全套第63套 2017人工智能全套第64套尚硅谷2018AI人工智能视频教程第65套 Python大数据+人工智能全套视频(7.76 GB) 第66套人工智能讲座大文件(12.15 GB) 第67套童慧少儿人工智能编程资料第68套人工智能开发课程第69套 python3编程入门基础视频人工智能深度学习爬虫数据分析全套教程(7.25 GB) 第70套科学的极致：漫谈人工智能-集智俱乐部第71套人工智能基础教程：Python篇（青少版）第72套基于Android平台人工智能人脸识别第73套高级人工智能（4.31 GB）第74套咕@泡人工智能技术全景剖析实战（1.49 GB）第75套 AI人工智能开发工程师Python预科班（7.00 GB）第76套人工智能-分类-应用-整理汇总第77套人工智能比赛相关视频教程第78套北风网Python零基础人工智能就业课程第79套人工智能-5期第80套陈鑫-人工智能第81套人工智能原理与应用资料第82套游戏AI人工智能开发技术训练视频教程第83套廖雪峰淘宝人工智能第84套解读新书《规模》：寻找人工智能时代的牛顿第85套史上最强人工智能书籍第86套自然语言处理、NLP工程师的最佳入门课程人工智能数据科学第87套人工智能论坛演讲嘉宾PPT汇总第88套我与女友与人工智能第89套人工智能神经网络量化交易篇第90套人工智能算法课第91套人工智能分类第92套人工智能系列研发课题资料全集第93套 python神经网络算法与深度学习视频教程机器学习人工智能算法实战第94套深度学习人工智能从零入门神经网络培训年薪三十万第95套 python人工智能AI深度学习第96套 240-32款现代高科技人工智能宣传海报PSD模版源文件第97套人工智能的几本书第98套 AI人工智能：54份行业重磅报告汇总第99套 BAT高级人工智能工程师初养成第100套大数据和人工智能书籍（1.95 GB）第101套人工智能学习路线视频教程第102套 Python全栈+人工智能视频课程（57.44 GB）第103套 2018年9月份大数据人工智能数学基础之矩阵论基础与概率论课程（3.88 GB）

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08-24 02:40

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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07-15 12:33

人工智能时代的大数据与复杂系统一月特训班课程入门到精通视频教程

从Alpha—GO到无人驾驶，人工智能AI结合大数据发挥出惊人功效的场景越来越多。如何从零开始真正入门这个领域？人工智能、大数据与复杂系统一月特训班可以帮到您！人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。课程大纲目录 01-复杂系统 02-大数据与机器学习 03-人工智能的三个阶段 04-高等数学—元素和极限 05-复杂经济学应用 06-机器学习与监督算法 07-阿尔法狗与强化学习算法 08-高等数学—两个重要的极限定理 09-高等数学—导数 10-贝叶斯理论 11-高等数学—泰勒展开 12-高等数学—偏导数 13-高等数学—积分 14-高等数学—正态分布 15-朴素贝叶斯和最大似然估计 16-线 17-数据科学和统计学（上） 18-线代数—矩阵、等价类和行列式 19-Python基础课程（上） 20-线代数—特征值与特征向量 21-监督学习框架 22-Python基础课程（下） 23-PCA、降维方法引入 24-数据科学和统计学（下） 25-Python操作数据库、 Python爬虫 26-线分类器 27-Python进阶（上） 28-Scikit-Learn 29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入 30-Python进阶（下） 31-决策树 32-数据呈现基础 33-云计算初步 34-D-Park实战 35-第四范式分享 36-决策树到随机森林 37-数据呈现进阶 38-强化学习（上） 39-强化学习（下） 40-SVM和网络引入 41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用 42-网络 43-监督学习－回归 44-监督学习－分类 45-网络基础与卷积网络 46-时间序列预测 47-人工智能金融应用 48-计算机视觉深度学习入门目的篇 49-计算机视觉深度学习入门结构篇 50-计算机视觉学习入门优化篇 51-计算机视觉深度学习入门数据篇 52-计算机视觉深度学习入门工具篇 53-个化推荐算法 54-Pig和Spark巩固 55-人工智能与 56-网络 57-线动力学 58-订单流模型 59-区块链一场革命 60-统计物理专题（一） 61-统计物理专题（二） 62-复杂网络简介 63-ABM简介及金融市场建模 64-用伊辛模型理解复杂系统 65-金融市场的复杂性 66-广泛出现的幂律分布 67-自然启发算法 68-机器学习的方法 69-模型可视化工程管理 70-Value Iteration Networks 70-最新回放 71-线动力学系统（上） 72-线动力学系统（下） 73-自然语言处理导入 74-复杂网络上的物理传输过程 75-RNN及LSTM 76-漫谈人工智能创业 77-学习其他主题 78-课程总结

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08-13 05:38

人工智能技术最前沿-用户画像系统实战学习基于大数据的画像处理技术视频教程

大数据和人工智能非常前沿的地带，也是一个非常有大规模市场的应用技术。课程帮助同学们轻松的入门大数据画像技术，详细的介绍了用户分析技术与Hive数据处理，用户画像性别预测、用户活跃度、用户消费能力等。核心的随机森林模型、lookalike精华课程、Spark计算、画像数据处理与指标生成。还有非常有参考价值的大数据画像项目课程，多维度带领大家进行学习。 ===============课程目录=============== ├─dmp-01什么是画像结合阿里达摩盘讲解.wmv ├─dmp-02画像功能介绍.wmv ├─dmp-03腾讯画像dmp介绍.wmv ├─dmp-04画像课程目录和目标.wmv ├─dmp-05画像基础指标性别预测方案-补录.wmv ├─dmp-06生产用户行为日志以及导入hive和数据处理..wmv ├─dmp-07用户app安装应用数据处理以及特征组合.wmv ├─dmp-08用户交易数据mysql同步hive.wmv ├─dmp-09用户画像性别预测spark代码01.wmv ├─dmp-10用户画像性别预测-spark代码02.wmv ├─dmp-11用户分群活跃区分打标签kmeans聚类编写.wmv ├─dmp-12基于统计用户分群含时间衰减和hive窗口函数.wmv ├─dmp-13用户消费能力等级划分代码编写01.wmv ├─dmp-14用户消费能力等级划分代码编写02.wmv ├─dmp-15tf-idf算法介绍.wmv ├─dmp-16手写tf-idf,以及后续sparkapi调用.wmv ├─dmp-17利用tf-idf思想进行画像偏好计算.wmv ├─dmp-18实时模型信用评分架构介绍.wmv ├─dmp-19节视频补录-随机森林信息熵和信息增益算法介绍.wmv ├─dmp-20flume安装以及java代码rpc发送数据.wmv ├─dmp-21离线随机森林模型代码开发-随机森林算法介绍.wmv ├─dmp-22实时模型预测和实时画像总结.wmv ├─dmp-23lookalike几种常见方法介绍.wmv ├─dmp-24局部敏感哈希(lsh)和相似度计算几种常见方法.wmv ├─dmp-25spark计算lsh采用杰卡德相似度.wmv ├─dmp-26lookalike大赛介绍以及lr来做预测.wmv ├─dmp-27dmp功能介绍、以及架构设计-补录.wmv ├─dmp-28技术选型、以及elasticsearch介绍-先看下面27讲.wmv ├─dmp-29elasticsearch安装和elasticsearch-head和elasticsearch-sql安装.wmv ├─dmp-30（1）画像数据处理、画像指标合并成宽表.wmv ├─dmp-30（2）画像数据处理、画像指标合并成宽表.wmv ├─dmp-31画像的脚本调度编写.wmv ├─dmp-32利用es做下钻查询以及多维度分析mp4.wmv ├─dmp-32画像数据写入es代码编写.wmv ├─dmp-33项目总结.wmv ├─dmp-34面试总结、怎样打造你的简历mp4.wmv (1)\资料；目录中文件数:5个 ├─753fca54c6084de18fbb090d8c482f98 ├─第12节.第二阶段代码和资料02.zip ├─第18节.creditscoring.zip ├─第1节.课时01 – 副本.pptx ├─第9节.sexmodel.zip

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07-19 12:08

人工智能实战刷人脸登录项目（Java实现）

人工智能实战刷人脸登录项目（Java实现）

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09-08 03:50

人工智能主要方向-概率图模型（PGM）的多场景应用实战概率图模型体系架构系学视频

概率图模型（PGM）的人工智能Ai领域最主要的一个研究与和领域，从技术的角度来看，概率图模型技术包括贝叶斯网络、马尔可夫网络，隐马尔可夫网络，这同样的也是课程的最主要的三大课程内容。而通过课程的学习，我们可以清楚的了解到PGM很巧妙的结合了图论与概率论，这也就是PGM具有很强的应用型的原因。而课程省略了一些繁琐繁琐的内容，拆开来以学习实战+作业的方式进行教学实战，这样会更容易理解和消化。 ===============课程目录=============== (0)；目录中文件数:2个 ├─(1) PGM大作业.pdf ├─(2) 重录马尔科夫随机场.mp4 (1)\第1章概率图模型简介 (2)\第2章概率图模型的表示 (3)\第3章概率图模型的精确推理 (4)\第4章概率图模型的近似推理 (5)\第5章概率图模型的学习 ├─(3) 第五章作业.pdf (6)\第6章概率图模型的应用；目录中文件数:0个 (7)\第1章概率图模型简介\第一节PGM简介；目录中文件数:2个 ├─(4) PGM简介-1.1(0818).pptx ├─(5) 任务1-2：概率图模型简介.mp4 (8)\第2章概率图模型的表示\第一节概率论与图论基础；目录中文件数:2个 ├─(6) PGM表示-2.1(0818).pdf ├─(7) 任务3-2：概率论与图论基础知识.mp4 (9)\第2章概率图模型的表示\第三节马尔可夫随机场；目录中文件数:2个 ├─(8) 【课件】PGM表示-2.3马尔科夫随机场.pdf ├─(9) 任务5-2：马尔科夫随机场.mp4 (10)\第2章概率图模型的表示\第二章作业及说明；目录中文件数:1个 ├─(10) 任务2-2：第二章作业说明.mp4 (11)\第2章概率图模型的表示\第二节贝叶斯网络；目录中文件数:2个 ├─(11) PGM表示-2.2.pdf ├─(12) 任务4-2：贝叶斯网络.mp4 (12)\第2章概率图模型的表示\第四节因子图；目录中文件数:2个 ├─(13) 【课件】PGM表示-2.4因子图.pdf ├─(14) 任务6-2：因子图.mp4 (13)\第3章概率图模型的精确推理\作业及代码；目录中文件数:2个 ├─(15) code.zip ├─(16) 第三章作业说明.mp4 (14)\第3章概率图模型的精确推理\第一节推理问题分类&变量消元法；目录中文件数:2个 ├─(17) PGM精确推理3.1-3.2（0902）.pdf ├─(18) 任务8-2：推理问题分类&变量消元法.mp4 (15)\第3章概率图模型的精确推理\第三节信念传播算法（BP算法）；目录中文件数:2个 ├─(19) PGM精确推理3.4.pdf ├─(20) 任务10-2：信念传播算法（BP算法）.mp4 (16)\第3章概率图模型的精确推理\第二节团树传播算法；目录中文件数:2个 ├─(21) PGM精确推理3.3（0902）.pdf ├─(22) 任务9-2：团树传播算法.mp4 (17)\第3章概率图模型的精确推理\第四节二值图切法；目录中文件数:3个 ├─(23) PGM精确推理3.5.pdf ├─(24) 任务11-2：二值图切法 (2).mp4 ├─(25) 任务11-2：二值图切法.mp4 (18)\第4章概率图模型的近似推理\第一节：BP算法的能量最小化解释；目录中文件数:2个 ├─(26) PGM近似推理4-10921.pdf ├─(27) 任务12-2：BP算法的能量最小化解释.mp4 (19)\第4章概率图模型的近似推理\第二节：基于图切法的近似推理；目录中文件数:2个 ├─(28) kk -09-29 16-35-40.mp4 ├─(29) PGM近似推理4-20921.pdf (20)\第4章概率图模型的近似推理\第四章作业；目录中文件数:3个 ├─(30) code.zip ├─(31) to_compile_mf2.zip ├─(32) 第四章作业说明.mp4 (21)\第5章概率图模型的学习\第一节：参数学习；目录中文件数:2个 ├─(33) PGM学习-5.1（0928）.pdf ├─(34) 任务15-2：参数学习.mp4 (22)\第5章概率图模型的学习\第二节：结构学习；目录中文件数:2个 ├─(35) PGM学习-5.2（0928）.pdf ├─(36) 任务16-2：结构学习.mp4 (23)\第6章概率图模型的应用\第1节条件随机场在自然语言处理中的应用；目录中文件数:2个 ├─(37) PGM应用6.1（1016）.pdf ├─(38) 第1节条件随机场在自然语言处理中的应用.mp4 (24)\第6章概率图模型的应用\第2节概率图模型在医学图像中的应用；目录中文件数:2个 ├─(39) PGM应用6.2（1016）.pdf ├─(40) 第2节概率图模型在医学图像中的应用.mp4 (25)\第6章概率图模型的应用\第3节概率图模型在计算机视觉中的应用；目录中文件数:2个 ├─(41) 第3节概率图模型在计算机视觉中的应用.mp4 ├─(42) 第3节概率图模型在计算机视觉中的应用.pdf (26)\第2章概率图模型的表示\第二章作业及说明\HW第二章；目录中文件数:1个 ├─(43) PGM表示-hw(0825).pdf (27)\第2章概率图模型的表示\第二章作业及说明\HW第二章\PGM-hw1；目录中文件数:1个 ├─(44) A Comparative Study of Energy Minimization.pdf (28)\第2章概率图模型的表示\第二章作业及说明\HW第二章\PGM-hw1\code；目录中文件数:6个 ├─(45) AssignmentToIndex.m ├─(46) BN_Represent.m ├─(47) FactorMarginalization.m ├─(48) FactorProduct.m ├─(49) FactorTutorial.m ├─(50) IndexToAssignment.m

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11-06 10:16

人工智能再深入！深度学习情感分析+高级黑科技深度学习极限训练拔高课程

深度学习情感分析与高级黑科技课程是人工智能领域的在一个探索，对于情感分析的深入探讨，将会再次增进我们对深度学习的认知。课程不仅情感分析为主题，还有很多黑科技技术等待同学去探索。课程内容还包括了Tensorflow训练Mnist数据集，自然语言处理，卷积神经网络，CNN实战与验证码识别，word2vec实战与对抗生成网络等技术，非常值得学习参考。前提需要同学们有一定的深度学习与机器学习基础为宜。 ===============课程目录=============== (0)；目录中文件数:0个 (1)\第一章；目录中文件数:9个 ├─1-1课程概述与环境配置.mp4 ├─1-2深度学习与人工智能概述.mp4 ├─1-3机器学习常规套路.mp4 ├─1-4K近邻与交叉验证.mp4 ├─1-5得分函数.mp4 ├─1-6损失函数.mp4 ├─1-7softmax分类器.mp4 ├─1-8课后讨论与答疑.mp4 ├─神经网络（上课）.pdf (2)\第七章-word2vec实战与对抗生成网络；目录中文件数:9个 ├─7-1基于词袋模型训练分类器.mp4 ├─7-2准备word2vec输入数据.mp4 ├─7-3使用gensim构建word2.mp4 ├─7-4tfidf原理.mp4 ├─7-5对抗生成网络原理概述.mp4 ├─7-6GAN网络结构定义.mp4 ├─7-7 Gan迭代生成.mp4 ├─7-8DCGAN网络特性.mp4 ├─7-9DCGAN网络细节.mp4 (3)\第三次课程代码；目录中文件数:3个 ├─imagenet-vgg-verydeep-19.mat ├─tensorflow.pptx ├─tensorflow代码.zip (4)\第三章-tensorflow训练mnist数据集；目录中文件数:9个 ├─3-1tensorflow安装.mp4 ├─3-2tensorflow基本套路.mp4 ├─3-3tensorflow常用操作.mp4 ├─3-4tensorflow实现线性回归.mp4 ├─3-5tensorflow实现手写字体.mp4 ├─3-6参数初始化.mp4 ├─3-7迭代完成训练.mp4 ├─3-8课后讨论.mp4 ├─mnist.zip (5)\第二章；目录中文件数:3个 ├─2-1梯度下降原理-2-2学习率的作用-2-3反向传播-2-4神经网络基础架构-2-5神经网络实例演示-2-6正则化与激活函数.mp4 ├─2-7drop-out.mp4 ├─2-8课后讨论.mp4 (6)\第五章-CNN实战与验证码识别；目录中文件数:8个 ├─5-1卷积网络复习.mp4 ├─5-2使用CNN训练mnist数.mp4 ├─5-3卷积与池化操作.mp4 ├─5-4定义卷积网络计算流程.mp4 ├─5-5完成迭代训练.mp4 ├─5-6验证码识别概述.mp4 ├─5-7验证码识别流程.mp4 ├─验证码案例.zip (7)\第八章-LSTM情感分析与黑科技概述；目录中文件数:7个 ├─8-1 RNN网络架构.mp4 ├─8-2LSTM网络架构.mp4 ├─8-3案例：使用LSTM进行情.mp4 ├─8-4情感数据集处理.mp4 ├─8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4 ├─8-6趣味网络串讲（数据代.mp4 ├─8-7课后讨论版.mp4 (8)\第六章-自然语言处理-word2vec；目录中文件数:7个 ├─6-1自然语言处理与深度学.mp4 ├─6-2语言模型.mp4 ├─6-3神经网络模型.mp4 ├─6-4CBOW模型.mp4 ├─6-5参数更新.mp4 ├─6-6负采样模型.mp4 ├─6-7案例：影评情感分类(数据.mp4 (9)\第四章-卷积神经网络；目录中文件数:6个 ├─4-1卷积体征提取.mp4 ├─4-2卷积计算流程.mp4 ├─4-3卷积层计算参数.mp4 ├─4-4池化层操作.mp4 ├─4-5卷积网络整体架构.mp4 ├─4-6经典网络架构.mp4

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02-04 04:25

人工智能深度学习入门课程

人工智能深度学习入门课程教程介绍课程内容主要包括：1.神经网络必备基础；2.神经网络整体架构分析；3.动手实现神经网络模型。旨在用最形象的讲解带领大家一步步攻克复杂的神经网络模型。整体风格通俗易懂，用接地气的方式带领大家入门深度学习。用通俗易懂的讲解，一步步的带大家入门深度学习这个当今世界非常火爆的深度学习领域。

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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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人工智能与大数据特训班视频课程包含基础理论和项目实战

人工智能与大数据特训班视频课程包含基础理论和项目实战课程介绍我们有幸站在时代的风口，目睹信息科技掀起的革命风暴，从AlphaGo到无人驾驶，人工智能结合大数据应用场景越来越多，现今每个人的工作都和数据息息相关，无论是大数据分析、机器学习、人工智能还是无人驾驶汽车，它们都将深刻改变我们的生活。课程内容宣传片复杂系统大数据与机器学习人工智能的三个阶段高等数学—元素和极限复杂网络经济学应用机器学习与监督算法阿尔法狗与强化学习算法高等数学—两个重要的极限定理高等数学—导数贝叶斯理论高等数学—泰勒展开高等数学—偏导数高等数学—积分高等数学—正态分布朴素贝叶斯和最大似然估计线性代数—线性空间和线性变换数据科学和统计学线性代数—矩阵、等价类和行列式 Python基础课程线性代数—特征值与特征向量监督学习框架 PCA、降维方法引入 Python操作数据库、 Python爬虫线性分类器 Python进阶 Scikit-Learn 熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入决策树数据呈现基础云计算初步 D-Park实战第四范式分享决策树到随机森林数据呈现进阶强化学习 SVM和神经网络引入集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用神经网络监督学习－回归与分类神经网络基础与卷积网络时间序列预测人工智能金融应用计算机视觉深度学习入门个性化推荐算法 Pig和Spark巩固人工智能与设计神经网络非线性动力学高频交易订单流模型区块链一场革命统计物理专题复杂网络简介 ABM简介及金融市场建模用伊辛模型理解复杂系统金融市场的复杂性广泛出现的幂律分布自然启发算法机器学习的方法模型可视化工程管理 Value Iteration Networks 最新回放非线性动力学系统自然语言处理导入复杂网络上的物理传输过程 RNN及LSTM 漫谈人工智能创业深度学习其他主题课程总结

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