人工智能

11-15 12:52

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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机器学习项目课：基础与搭建项目视频课程价值270元

本套课程机器学习项目课：基础与搭建项目视频课程，手把手带你搭建一个推荐系统，由来自硅谷的冯沁原老师主讲，课程分为理论课和项目实战课文件大小共计6.8G。课程的目标不是涵盖尽可能多的理论概念，而是讲授最基本的机器学习技术，并立即将它们付诸实践，建立一个真实的推荐系统的项目，本课程会重点关注实战技能和项目的实现；课程专注于在短时间内，帮助已经拥有计算机编程基础经验的同学，获得真正的硬实力课程介绍：理论课：课程将侧重于机器学习的理论和概念部分。老师将介绍某些算法背后的数学原理，并讨论不同算法模型的应用实例。实战课：课程将针对理论课中教授的理论概念，进行代码上的实现。教师将分享他的屏幕并逐一介绍代码的实现方式。课程适合学员： 1.对机器学习及其实际应用感兴趣的同学； 2.具有计算机科学基础背景、并希望专注于机器学习的同学； 3.正在准备机器学习相关职位面试的同学； 4.学习过机器学习基础知识、但希望通过真正的行业项目，认识更高级的模型和实际应用的同学； 5.希望可以学习机器学习相关技能、从而转到相关行业的同学。为什么要学习这门课？机器学习和人工智能正在给我们工作方式带来本质性的改变：通过自动化任务，使预测变得更准确，并能允许在短时间内处理大量数据集。本课程带您走向科技的前沿，通过搭建一个推荐系统的项目，更好地抓住新兴的机会，成为一名优秀的数据科学家、人工智能工程师、机器学习工程师或算法工程师。 1. 课程设计和结构介绍.html 2. 第一模块：理论课 1. 本节内容安排.mp4 2. 课程总体框架.mp4 3. 机器学习基本概念：数据和模型（第一节）.mp4 4. 机器学习基本概念：数据和模型（第二节）.mp4 5. 机器学习基本概念：数据和模型（第三节）.mp4 6. 基本模型：逻辑回归（第一节）.mp4 7. 基本模型：逻辑回归（第二节）.mp4 8. 基本模型：K-均值.mp4 9. 性能指标.mp4 10. 过拟合和交叉验证.mp4 11. 总结.mp4 12. 第一模块作业.html 13. 第一模块作业解析.mp4 本套课程来自vipc6.com.jpg 更多课程：VIPC6.COM.url 课程说明与解压密码.txt 3. 第一模块：实战课 1. 本节代码下载.html 1.1 Github代码下载.html 2. 本节内容安排.mp4 3. Jupyter Notebook安装.html 4. 环境配置.mp4 5. 基本Python操作和Numpy（第一节）.mp4 5.1 全面的Numpy教程.html 6. 基本Python操作和Numpy（第二节）.mp4 7. Scikit-learn介绍.mp4 8. 运行逻辑回归（第一节）.mp4 9. 运行逻辑回归（第二节）.mp4 10. 数据清洗示例.mp4 4. 第一模块：项目课 1. 本节代码下载.html 1.1 Github代码下载.html 2. Python教程介绍.mp4 3. Numpy.mp4 4. Pandas.mp4 5. 第二模块：理论课 1. 本节内容安排.mp4 2. 决策树.mp4 3. 决策树的算法.mp4 4. 节点拆分.mp4 5. 决策树的步骤和总结.mp4 6. 权衡偏差和方差（第一节）.mp4 7. 权衡偏差和方差（第二节）.mp4 8. 权衡偏差和方差（第三节）.mp4 9. 随机森林（第一节）.mp4 10. 随机森林（第二节）.mp4 11. 支持向量机（第一节）.mp4 12. 支持向量机（第二节）.mp4 13. 支持向量机（第三节）.mp4 14. 支持向量机（第四节）.mp4 15. 支持向量机（第五节）.mp4 16. 第二模块作业.html 17. 第二模块作业解析.mp4 6. 第二模块：实战课 1. 本节代码下载.html 1.1 Github代码下载.html 2. 本节内容安排.mp4 3. 自助法（第一节）.mp4 4. 自助法（第二节）.mp4 5. 自助法（第三节）.mp4 6. 单节点树（第一节）.mp4 7. 单节点树（第二节）.mp4 8. 单节点树（第三节）.mp4 8.1 Decision Stump 简单介绍.html 9. 随机森林（第一节）.mp4 10. 随机森林（第二节）.mp4 11. 随机森林（第三节）.mp4 12. 随机森林（第四节）.mp4 13. 支持向量机（第一节）.mp4 14. 支持向量机（第二节）.mp4 15. 支持向量机（第三节）.mp4 15.1 视频中显示的scikit-learn文档（英文）.html 16. 支持向量机（第四节）.mp4 17. 支持向量机（第五节）.mp4 7. 第二模块：项目课 1. 本节代码下载.html 1.1 Github代码下载.html 2. 开始搭建推荐系统项目.html 3. 项目介绍（第一节）.mp4 4. 项目介绍（第二节）.mp4 5. 项目实现具体细节（第一节）.mp4 6. 项目实现具体细节（第二节）.mp4 7. 代码框架介绍（main.py）.mp4 8. 代码框架介绍（README, Preprocessing）.mp4 9. 代码框架介绍（Databaseinterface.py, Webserver.py）.mp4 10. 尝试自己进行编程.html 8. 第三模块：理论课 1. 本节内容安排.mp4 2. 推荐系统介绍（第一节）.mp4 3. 推荐系统介绍（第二节）.mp4 4. 几种推荐的方式.mp4 5. 推荐系统算法的输入和输出.mp4 6. 显式响应和隐式响应.mp4 7. 信任、新颖、多样性和商业化.mp4 8. 基于内容的过滤（第一节）.mp4 9. 基于内容的过滤（第二节）.mp4 10. 基于内容的过滤（第三节）.mp4 11. 基于用户的协同过滤（第一节）.mp4 12. 基于用户的协同过滤（第二节）.mp4 13. 基于用户的协同过滤（第三节）.mp4 14. 基于商品的协同过滤（第一节）.mp4 15. 基于商品的协同过滤（第二节）.mp4 16. 矩阵因式分解的协同过滤（第一节）.mp4 17. 矩阵因式分解的协同过滤（第二节）.mp4 18. 推荐系统的评估.mp4 9. 第三模块：实战课 1. 本节代码下载.html 1.1 Github代码下载.html 2. 本节内容安排.mp4 3. 玩具问题及基本设置（第一节）.mp4 4. 玩具问题及基本设置（第二节）.mp4 5. 预测（第一节）.mp4 6. 预测（第二节）.mp4 7. 提升基准模型（第一节）.mp4 8. 提升基准模型（第二节）.mp4 9. 奇异值分解（第一节）.mp4 10. 奇异值分解（第二节）.mp4 11. 矩阵因式分解的随机梯度下降.mp4 12. 随机梯度下降的优化过程.mp4 本套课程来自vipc6.com.jpg 更多课程：VIPC6.COM.url 课程说明与解压密码.txt 10. 第三模块：项目课 1. 本节代码下载.html 1.1 Github代码下载.html 2. 本节内容安排.mp4 3. Main.py和Webserver.py.mp4 4. RecEngine.py.mp4 5. RecEngine.py、UserAnalyzer.py和Ranker.py.mp4 6. Learners（第一节）.mp4 7. Learners（第二节）.mp4 8. Models（第一节）.mp4 9. Models（第二节）.mp4

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机器学习进阶课程深度学习视频教程大神带你实战机器学习进阶课程深度学习视频

机器学习进阶课程深度学习视频教程大神带你实战机器学习进阶课程深度学习视频 ==========课程目录========== │ ├<第10课更多框架> │ │ ├5月班第10课_framework.pdf │ │ └第10课更多框架.avi │ ├<第1课机器学习中数学基础> │ │ ├第1课机器学习中数学基础.avi │ │ └五月班第一次课件：机器学习中数学基础 (1).pdf │ ├<第2课高效计算基础与图像线性分类器> │ │ ├5月班第2课课件：高效计算基础与图像线性分类器.pdf │ │ ├image linear classification.zip │ │ ├numpy_operations.ipynb │ │ └第2课高效计算基础与图像线性分类器.avi │ ├<第3课梯度下降法与反向传播> │ │ ├5月班第3课课件：梯度下降法与反向传播 (1).pdf │ │ └第3课梯度下降法与反向传播.avi │ ├<第4课 CNN与常用框架> │ │ ├5月深度学习班第4课--CNN，典型网络结构与常用框架.pdf │ │ └第4课 CNN与常用框架.avi │ ├<第5课 CNN训练注意事项与框架使用> │ │ ├5月班第5次课 - caffe TensorFlow使用与CNN训练注意事项.pdf │ │ └第5课 CNN训练注意事项与框架使用.avi │ ├<第6课 CNN推展案例> │ │ ├5月班第6次课 - CNN扩展图像识别与定位物体检测 NeuralStyle.pdf │ │ └第6课 CNN推展案例.avi │ ├<第7课 RNN介绍> │ │ ├5月班第7课课件_rnn_intrduction.pdf │ │ └第7课 RNN介绍.avi │ ├<第8课 RNN应用> │ │ ├5月班第8课_rnn_appliacation.pdf │ │ └第8课 RNN应用.avi │ ├<第9课更多的网络类型> │ │ ├5月班第9次课课件_more_about_nn.pdf │ │ └第9课更多的网络类型.avi

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上海交大统计机器学习 41讲张志华主讲视频教程教学视频

上海交大统计机器学习 41讲张志华主讲视频教程教学视频 ==========课程目录========== 01 概率基础 02 随机变量1 03 随机变量2 04 高斯分布 05 高斯分布例子 06 连续分布 07 jeffrey prior 08 scale mixture pisribarin 09 statistic interence 10 Laplace 变换 11 多元分布定义 12 概率变换 13 Jacobian 14 Wedge production 15 Wishart 分布 16 多元正态分布 17 统计量 18 矩阵元Beta分布 19 共轭先验性质 20 统计量充分统计量 21 指数值分布 22 Entropy 23 KL distance 24 Properties 25 概率不等式1 26 概率不等式2 27 概率不等式1 28 概率不等式2 29 概率不等式3 30 John 引理 31 概率不等式 32 随机投影 33 Stochastic Convergence-概念 34 Stochastic Convergence-性质 35 Stochastic Convergence-应用 36 EM算法1 37 EM算法2 38 EM算法3 39 Bayesian Classification 40 Markov Chain Monte carlo1 41 Markov Chain Monte carlo2

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优达学城机器学习纳米学位视频课程英文版中文字幕

优达学城机器学习纳米学位视频课程英文版中文字幕课程目录: 1、非监督学习简介 2、聚类 3、更多聚类 4、聚类迷你项目 5、特征缩放 6、特征选择 7、PCA 8、PCA迷你项目 9、特征转换 10、结尾 11、项目

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ApacheCN机器学习实战视频教程

ApacheCN机器学习实战视频教程课程目录： ApacheCN_机器学习实战_第7章_集成方法-随机森林和AdaBoost【2.理论：随机森林】（2017-08-22 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第7章_集成方法-随机森林和AdaBoost【3.案例：随机森林】（2017-08-23 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第2章_k-近邻算法【3.项目：手写数字识别系统】（2017-08-16 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第5章_Logistic回归【3.案例：从疝气病症预测病马的死亡率】（2017-09-14 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第11章_使用Apriori算法进行关联分析【1.理论】（2017-09-19 @那伊抹微笑）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第8章_回归-预测数值型数据【3.案例：简单数据集上进行局部加权线性回归】（2017-09-19 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第14章_利用SVD简化数据【3.案例：餐馆菜肴推荐系统】（2017-09-08 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第1章_机器学习基础（2017-08-17 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第3章_决策树【2.案例：判定鱼类和非鱼类】（2017-08-23 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第3章_决策树【3.案例：使用决策树预测隐形眼镜类型】（2017-08-23 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第7章_集成方法-随机森林和AdaBoost【5.案例：AdaBoost】（2017-08-25 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第9章_树回归【1.回归树，理论+项目案例，在简单数据集上构造回归树】（2017-09-21 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第6章_支持向量机SVM【2.案例：简单数据集分类】（2017-09-22 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第15章_大数据与MapReduce【2.理论：分布式SVM的Pegasos算法】（2017-09-15 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第5章_Logistic回归【1.理论】（2017-09-14 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第9章_树回归【4.项目案例，回归树，模型树，线性模型在自行车数据集上的效果比较】（2017-09-21 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第7章_集成方法-随机森林和AdaBoost【4.理论：AdaBoost】（2017-08-22 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第0章_前言【为什么我们要录制《机器学习教学版》】（2017-08-25 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第3章_决策树【1.理论】（2017-08-22 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第8章_回归-预测数值型数据【2.案例：简单数据集上进行线性回归】（2017-09-19 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第9章_树回归【2.树剪枝，预剪枝和后剪枝】（2017-09-21 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第6章_支持向量机SVM【1.理论】（2017-09-22 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第14章_利用SVD简化数据【4.案例：基于SVD的图像压缩】（2017-09-08 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第4章_朴素贝叶斯【3.案例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件】（2017-09-01 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第2章_k-近邻算法【2.项目：优化约会网站的配对效果】（2017-08-16 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第5章_Logistic回归【2.案例：使用 Logistic 回归在简单数据集上的分类】（2017-09-14 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第6章_支持向量机SVM【3.案例：(核函数)手写数字识别的优化】（2017-09-22 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第13章_利用PCA来简化数据【2.案例：对半导体数据进行降维处理】（2017-08-29 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第12章_使用 FP-growth 算法来高效发现频繁项集【1.理论】（2017-09-25 @chengwei）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第4章_朴素贝叶斯【1.理论】（2017-08-31 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第10章_K-Means（K-均值）聚类算法【1.理论】（2017-09-08 @那伊抹微笑）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第8章_回归-预测数值型数据【1.理论】（2017-09-19 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第14章_利用SVD简化数据【2.理论：推荐系统】（2017-09-08 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第13章_利用PCA来简化数据【1.理论】（2017-08-29 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第2章_k-近邻算法【1.理论】（2017-08-16 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第9章_树回归【3.模型树，理论+项目案例，在分段数据上构造模型树】（2017-09-21 @小瑶）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第15章_大数据与MapReduce【1.理论】（2017-09-15 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第7章_集成方法-随机森林和AdaBoost【1.理论：集成方法】（2017-08-22 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第14章_利用SVD简化数据【1.理论：SVD】（2017-09-08 @片刻）- v2.0.0.mp4 ApacheCN_机器学习实战_第4章_朴素贝叶斯【2.案例：屏蔽社区留言板的侮辱性言论】（2017-09-01 @小瑶）- v2.0.0.mp4

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价值1499元自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程

价值1499元自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程 ├─章节5： N-GRAM文本挖掘 │ 20. N-GRAM算法介绍.mp4 │ 21. N-GRAM生成词语对.mp4 │ 22. TF-IDF算法介绍应用.mp4 │ 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4 │【www.cncsto.com】 ├─章节6：表示学习与关系嵌入 │ 24. 语言模型.mp4 │ 25. 词向量.mp4 │ 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4 │ 27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4 │ 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4 │ ├─章节7：深度学习之卷积神经网络 │ 29. BP神经网络.mp4 │ 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4 │ 31. CNN文本分类.mp4 │ 32. CNN文本分类算法模块.mp4 │ 33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4 │ 34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4 │ ├─章节8：深度学习之递归神经网络 │ 35. 递归网络.mp4 │ 36. LSTM.mp4 │ 37. LSTM文本分类原理.mp4 │ 38. LSTM文本分类代码架构.mp4 │ 39. LSTM文本分类代码详解.mp4 │ 40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4 │ ├─章节9：特定领域命名实体识别NER技术 │ 41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4 │ 42. 医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范.mp4 │ 43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4 │ 44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上).mp4 │ 45. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计（下）.mp4 │ 46. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4 │ 47. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4 │ 48. 模型本地Lib库封装（上）.mp4 │ 49. 模型本地Lib库封装（下）.mp4 │ 50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp4 │ 51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4 │ 52. 算法设计及代码实现1.mp4 │ 53. 算法设计及代码实现2.mp4 │ 54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4 │ 55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp4 | ├─源码 │ ├─自然语言处理-配套课件链接.docx

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智能工厂+智能数据仓库架构师实战课程高端企业级大数据应用项目实战视频+笔记+代码

智能工厂+智能数据仓库架构师实战课程高端企业级大数据应用项目实战视频+笔记+代码 ===============课程目录=============== (1)\1.笔记；目录中文件数:7个 ├─Tableau高级应用实战大数据技术之高频面试题6.0.docx ├─Tableau高级应用实战大数据项目之电商数仓（1用户行为数据采集）.docx ├─Tableau高级应用实战大数据项目之电商数仓（2用户行为数据仓库）.docx ├─Tableau高级应用实战大数据项目之电商数仓（3系统业务数据仓库）.docx ├─Tableau高级应用实战大数据项目之电商数仓（4即席查询数据仓库）.docx ├─Tableau高级应用实战大数据项目之电商数仓（5CDH版数仓采集）.docx ├─最近新增技术和项目.txt (2)\2.资料；目录中文件数:7个 ├─01_jars.zip ├─02_扩展资料.zip ├─03_数据库生成脚本.zip ├─04_复购率排名学生分享.zip ├─学生分享资料.zip ├─Tableau高级应用实战大数据技术之企业SQL面试题.zip ├─（零基础化学专业某知名大学毕业45万年薪）项目怎么说.zip (3)\3.代码；目录中文件数:6个 ├─bean.zip ├─flumeinterceptor.rar ├─gmv-job.zip ├─hivefunction.rar ├─logcollector.rar ├─spring-boot-echarts-master.rar (4)\4.视频；目录中文件数:142个 ├─01高级应用实战_数仓项目介绍.avi ├─02高级应用实战_数仓采集_用户行为采集课程介绍.avi ├─03高级应用实战_数仓采集_数仓的概念.avi ├─04高级应用实战_数仓采集_项目需求.avi ├─05高级应用实战_数仓采集_项目技术选型.avi ├─06高级应用实战_数仓采集_系统数据流程设计.avi ├─07高级应用实战_数仓采集_框架版本选型.avi ├─08高级应用实战_数仓采集_框架版本具体型号.avi ├─09高级应用实战_数仓采集_服务器选型.avi ├─100高级应用实战_业务数仓_DWS层之用户行为宽表.avi ├─101高级应用实战_业务数仓_需求九：GMV成交总额.avi ├─102高级应用实战_业务数仓_需求十：ADS层之新增用户占日活跃用户比率.avi ├─103高级应用实战_业务数仓_需求十一：ADS层之用户行为漏斗分析.avi ├─104高级应用实战_业务数仓_用户购买商品明细表（宽表）.avi ├─105高级应用实战_业务数仓_需求十二：ADS层品牌复购率.avi ├─106高级应用实战_业务数仓_需求十三：求每个等级的用户对应的复购率前十的商品排行(学生分享).avi ├─107高级应用实战_业务数仓_数据可视化.avi ├─108高级应用实战_业务数仓_Azkaban安装.avi ├─109高级应用实战_业务数仓_GMV指标获取的全调度流程.avi ├─10高级应用实战_数仓采集_集群资源规划设计.avi ├─110高级应用实战_业务数仓_拉链表理论.avi ├─111高级应用实战_业务数仓_拉链表制作.avi ├─112高级应用实战_业务数仓_业务数仓项目总结.avi ├─113高级应用实战_业务数仓_即席数仓课程介绍.avi ├─114高级应用实战_即席数仓_Presto简介.avi ├─115高级应用实战_即席数仓_Presto安装及使用.avi ├─116高级应用实战_即席数仓_Presto优化.avi ├─117高级应用实战_即席数仓_Druid概念、特点、场景.avi ├─118高级应用实战_即席数仓_Druid对比其他框架.avi ├─119高级应用实战_即席数仓_Druid框架原理.avi ├─11高级应用实战_数仓采集_测试集群服务器规划.avi ├─120高级应用实战_即席数仓_Druid数据结构.avi ├─121高级应用实战_即席数仓_Druid安装.avi ├─122高级应用实战_面试题_总体架构.avi ├─123高级应用实战_面试题_技术框架.avi ├─124高级应用实战_面试题_用户行为、业务数据、即席查询.avi ├─125高级应用实战_面试题_开发经验.avi ├─126高级应用实战_CDH数仓_课程介绍.avi ├─127高级应用实战_CDH数仓_CM简介及架构.avi ├─128高级应用实战_CDH数仓_CM安装环境准备.avi ├─129高级应用实战_CDH数仓_CM、Hadoop、Zookeeper安装.avi ├─12高级应用实战_数仓采集_埋点数据基本格式.avi ├─130高级应用实战_CDH数仓_采集Flume的安装.avi ├─131高级应用实战_CDH数仓_Kafka安装.avi ├─132高级应用实战_CDH数仓_测试Flume和Kafka安装.avi ├─133高级应用实战_CDH数仓_消费Flume配置完成.avi ├─134高级应用实战_CDH数仓_Hive、Oozie、Hue安装.avi ├─135高级应用实战_CDH数仓_用户行为数仓ODS层导数据.avi ├─136高级应用实战_CDH数仓_用户行为数仓完结.avi ├─137高级应用实战_CDH数仓_业务数据生成.avi ├─138高级应用实战_CDH数仓_业务数仓完结.avi ├─139高级应用实战_CDH数仓_Oozie执行前准备.avi ├─13高级应用实战_数仓采集_事件日志数据（上）.avi ├─140高级应用实战_CDH数仓_Oozie任务编写及运行.avi ├─141高级应用实战_CDH数仓_即席查询数仓搭建Impala.avi ├─142高级应用实战_CDH数仓_Spark安装及总结.avi ├─14高级应用实战_数仓采集_事件日志数据（下）.avi ├─15高级应用实战_数仓采集_日志生成代码编写.avi ├─16高级应用实战_数仓采集_Logback日志打印控制.avi ├─17高级应用实战_数仓采集_服务器准备.avi ├─18高级应用实战_数仓采集_Hadoop安装.avi ├─19高级应用实战_数仓采集_项目经验之HDFS多目录配置.avi ├─20高级应用实战_数仓采集_项目经验之支持LZO压缩配置.avi ├─21高级应用实战_数仓采集_项目经验之基准测试.avi ├─22高级应用实战_数仓采集_项目经验之HDFS参数调优.avi ├─23高级应用实战_数仓采集_Zookeeper安装.avi ├─24高级应用实战_数仓采集_项目经验之ZK集群启动停止脚本.avi ├─25高级应用实战_数仓采集_生成测试日志.avi ├─26高级应用实战_数仓采集_集群日志生成启动脚本.avi ├─27高级应用实战_数仓采集_集群时间同步修改脚本.avi ├─28高级应用实战_数仓采集_集群所有进程查看脚本.avi ├─29高级应用实战_数仓采集_每日回顾.avi ├─30高级应用实战_数仓采集_日志采集Flume安装.avi ├─31高级应用实战_数仓采集_Flume组件及配置.avi ├─32高级应用实战_数仓采集_日志采集Flume配置分析.avi ├─33高级应用实战_数仓采集_ETL拦截器.avi ├─34高级应用实战_数仓采集_分类型拦截器.avi ├─35高级应用实战_数仓采集_日志采集Flume启动停止脚本.avi ├─36高级应用实战_数仓采集_Kafka集群安装.avi ├─37高级应用实战_数仓采集_Kafka集群启动停止脚本.avi ├─38高级应用实战_数仓采集_Kafka Manager安装及脚本.avi ├─39高级应用实战_数仓采集_项目经验之Kafka压力测试.avi ├─40高级应用实战_数仓采集_项目经验之Kafka机器数量计算.avi ├─41高级应用实战_数仓采集_消费Kafka数据Flume.avi ├─42高级应用实战_数仓采集_项目经验之Flume内存优化.avi ├─43高级应用实战_数仓采集_项目经验之Flume组件.avi ├─44高级应用实战_数仓采集_采集通道启动停止脚本.avi ├─45高级应用实战_数仓采集_调试经验.avi ├─46高级应用实战_数仓采集_面试题（Linux、Shell、Hadoop）.avi ├─47高级应用实战_数仓采集_面试题（Flume、Kafka）.avi ├─48高级应用实战_用户行为数仓_每日回顾.avi ├─49高级应用实战_用户行为数仓_用户行为数仓课程介绍.avi ├─50高级应用实战_用户行为数仓_为什么要分层.avi ├─51高级应用实战_用户行为数仓_数仓分层.avi ├─52高级应用实战_用户行为数仓_数据集市与数据仓库概念.avi ├─53高级应用实战_用户行为数仓_数仓命名规范.avi ├─54高级应用实战_用户行为数仓_Hive&MySQL安装.avi ├─55高级应用实战_用户行为数仓_Hive运行引擎Tez.avi ├─56高级应用实战_用户行为数仓_项目经验之元数据备份.avi ├─57高级应用实战_用户行为数仓_ODS层启动日志和事件日志表创建.avi ├─58高级应用实战_用户行为数仓_ODS层加载数据脚本.avi ├─59高级应用实战_用户行为数仓_DWD层启动日志建表及导入数据.avi ├─60_ Tableau高级应用实战_用户行为数仓_DWD层启动表加载数据脚本.avi ├─61高级应用实战_用户行为数仓_DWD层事件基础明细表创建.avi ├─62高级应用实战_用户行为数仓_自定义UDF函数（解析公共字段）.avi ├─63高级应用实战_用户行为数仓_自定义UDTF函数（解析事件日志基础明细表）.avi ├─64高级应用实战_用户行为数仓_DWD层数据解析脚本.avi ├─65高级应用实战_用户行为数仓_DWD层事件表加载数据脚本.avi ├─66高级应用实战_用户行为数仓_今日回顾.avi ├─67高级应用实战_用户行为数仓_业务术语.avi ├─68高级应用实战_用户行为数仓_日期的系统函数.avi ├─69高级应用实战_用户行为数仓_每日活跃设备明细.avi ├─70高级应用实战_用户行为数仓_每周活跃设备明细.avi ├─71高级应用实战_用户行为数仓_每月活跃设备明细.avi ├─72高级应用实战_用户行为数仓_DWS层加载数据脚本.avi ├─73高级应用实战_用户行为数仓_需求一：ADS层日活、周活、月活用户数.avi ├─74高级应用实战_用户行为数仓_每日新增设备明细表.avi ├─75高级应用实战_用户行为数仓_需求二：ADS层每日新增设备表.avi ├─76高级应用实战_用户行为数仓_用户留存分析.avi ├─77高级应用实战_用户行为数仓_1、2、3、n日留存用户明细.avi ├─78高级应用实战_用户行为数仓_需求三：ADS层留存用户和留存比率.avi ├─79高级应用实战_用户行为数仓_新数据准备.avi ├─80高级应用实战_用户行为数仓_需求四：沉默用户.avi ├─81高级应用实战_用户行为数仓_需求五：本周回流用户数.avi ├─82高级应用实战_用户行为数仓_需求六：流失用户.avi ├─83高级应用实战_用户行为数仓_需求七：最近连续3周活跃用户数.avi ├─84高级应用实战_用户行为数仓_需求八：最近七天内连续三天活跃用户数.avi ├─85高级应用实战_用户行为数仓_用户行为数仓业务总结.avi ├─86高级应用实战_用户行为数仓_Hive企业面试题总结.avi ├─87高级应用实战_业务数仓_业务数仓课程介绍.avi ├─88高级应用实战_业务数仓_电商业务与数据结构简介.avi ├─89高级应用实战_业务数仓_表的分类.avi ├─90高级应用实战_业务数仓_同步策略.avi ├─91高级应用实战_业务数仓_范式理论.avi ├─92高级应用实战_业务数仓_雪花模型、星型模型和星座模型.avi ├─93高级应用实战_业务数仓_配置Hadoop支持Snappy压缩.avi ├─94高级应用实战_业务数仓_业务数据生成.avi ├─95高级应用实战_业务数仓_Sqoop安装及参数.avi ├─96高级应用实战_业务数仓_Sqoop导入数据.avi ├─97高级应用实战_业务数仓_ODS层建表及数据导入.avi ├─98高级应用实战_业务数仓_DWD层建表及导入数据.avi ├─99高级应用实战_业务数仓_需求讲解.avi (5)\1.笔记\辅助文档；目录中文件数:18个 ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Azkaban.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Druid.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Flume.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Hadoop（HDFS).docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Hadoop（MapReduce）.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Hadoop（入门）.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之HBase.doc ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Hive.doc ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Hive.doc.baiduyun.downloading ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Hive.doc.baiduyun.downloading.cfg ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Kafka.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Kylin.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Linux.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Oozie.doc ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Presto.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Shell.docx ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Sqoop.doc ├─Tableau高级应用实战大数据技术之Zookeeper.docx 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01-25 08:13

上海交大博士+腾讯研研究员亲自授课机器学习+深度学习高级集训营实战视频课程+课件

上海交大博士+腾讯研研究员亲自授课机器学习+深度学习高级集训营实战视频课程+课件机器学习+深度学习高级集训营实战视频课程，为同学们做了简答的基础课程铺垫，随后即进入高级的技术讲解部分。课程内容引用了大量的实战案例进行讲解教学，让原本比较枯燥的机器学习和深度学习变得更容易理解和学习。课程内容包括了元回归和Logistic回归，隐马尔科夫模型HMM，主题模型LDV，卷积神经网络，图像视频的定位与识别，循环神经网络RNN，自然语言处理大课堂，生成对抗网络GAN以及强化学习RL，课程还配套了全部的课件供同学们学习参考。 ===============课程目录=============== 第1节：Python基础- Python及其数学库1.flv 第1节：Python基础- Python及其数学库2.flv 第2节：Python基础 – Python及其数学库3.flv 第3节：Python基础 – 数据清洗和特征选择.flv 第4节：多元回归和Logistic回归.flv 第5节：决策树和随机森林.flv 第6节：SVM.flv 第7节：聚类.flv 第8节：EM算法.flv 第9节：隐马尔科夫模型HMM.flv 第10节：主题模型LDV.flv 第11节：卷积神经网络CNN1.flv 第11节：卷积神经网络CNN2.flv 第12节：图像视频的定位与识别1.flv 第12节：图像视频的定位与识别2.flv 第12节：图像视频的定位与识别3.flv 第12节：图像视频的定位与识别4.flv 第12节：图像视频的定位与识别（上）.flv 第12节：图像视频的定位与识别（下）.flv 第13节：循环神经网络RNN.mp4 第14节：1.什么是自然语言处理？？？.flv 第14节：10.文本分类（82分钟）.flv 第14节：11.机器翻译（25分钟）.flv 第14节：12.信息抽取（13分钟）.flv 第14节：13.篇章分析（3分钟）.flv 第14节：14.问答系统（12分钟）.flv 第14节：2.语言模型（31分钟）.flv 第14节：3.语料库和语言知识库（11分钟）.flv 第14节：4.词法分析（68分钟）.flv 第14节：5.句法分析（11分钟）.flv 第14节：6.语义分析（23分钟）.flv 第14节：7.语言模型复习（9分钟）.flv 第14节：8.词向量（27分钟）.flv 第14节：9.词向量-案例（24分钟).flv 第15节：生成对抗网络GAN.flv 第16节：强化学习RL_1.为何学习增强学习.flv 第16节：强化学习RL_2.马尔科夫决策过程.flv 第16节：强化学习RL_3.动态规划.flv 第16节：强化学习RL_4.蒙特卡罗.flv 第16节：强化学习RL_5.时间差分方法.flv 第16节：强化学习RL_6.多步时间差分方法.flv 第16节：强化学习RL_7.值函数逼近.flv 第16节：强化学习RL_8.策略函数逼近.flv 第十六节：强化学习RL_9.整合学习与规划.flv 课程课件第01次课.zip 第01节 Python基础1 – Python及其数学库.zip 第02节 Python基础2 – 机器学习库.zip 第03节数据清洗和特征选择.zip 第04节多元回归和Logistic回归.zip 第05节决策树和随机森林.zip 第06节 SVM.zip 第07节聚类.zip 第08节 EM算法.zip 第09节 HMM.zip 第10节：主题模型LDA.zip 第11节：卷积神经网络CNN-2.zip 第11节：卷积神经网络CNN.zip 第12节代码.zip 第12节：图像视频的定位与识别.zip 第13节.zip 第14节自然语言处理.zip 第15节生成对抗网络GAN.zip 第16节强化学习.zip

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OpenCV+TensorFlow入门人工智能图像处理视频教程完整版

OpenCV+TensorFlow入门人工智能图像处理视频教程完整版第1章课程导学包括课程概述、课程安排、学习前提等方面的介绍，让同学们对计算机视觉有所理解第2章计算机视觉入门通过OpenCV以及TensorFlow两个方面介绍计算机入门的相关知识。OpenCV侧重点在于为大家补充图像处理的相关基础，如像素、文件封装格式、灰度等级、颜色通道等的概念。TensorFlow重点在于通过对常量、变量、矩阵等的介绍，学习并掌握TensorFlow的基本使用。... 第3章计算机视觉加强之几何变换本章节主要为大家介绍图像的几何变换。几何变换顾名思义就是对图片外形轮廓进行操作以适应不同的场景。如缩放、剪切、位移、镜像、旋转、仿射变换等。第4章计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制视频滤镜也是目前在计算机算法处理上比较火的一个方向之一，在本章节中将结合灰度、底板、马赛克、毛玻璃、边缘检测、油画效果等为大家介绍视频滤镜的使用第5章计算机视觉加强之图像美化每个人都有一个爱美的心，在这个章节中大家可以通过磨皮美白、亮度增强、直方图均衡化、图像滤波等方法自己美化自己的照片。第6章计算机视觉加强之机器学习本章节将结合haar+adaboost以及hog+svm分别实现人脸识别、卡通小狮子识别。将为大家介绍一个从训练到识别一个完整的机器学习案例。第7章手写数字识别通过knn、cnn两种方式，并结合每种方法的矩阵维度变化，深层次的讲解手写数字识别案例，讲述不一样的案例。第8章 “刷脸”识别在第六章的基础上，通过识别某个具体的人脸来达到“刷脸”的效果。该案例架构包含样本收集+图像预处理+神经网络训练识别。可以说是一个从样本到训练的完整项目。第9章课程总结对课程进行整体的回顾与总结

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