人工智能

04-15 02:58

ApacheCN机器学习实战视频教程入门篇+进阶篇两套非常优秀的机器学习教学课程

ApacheCN机器学习实战视频教程入门篇+进阶篇两套非常优秀的机器学习教学课程 ===============课程目录=============== ├─(1) ApacheCN 机器学习实战学习情况（ML学习小组）- v1.0.0.mp4 ├─(2) ApacheCN 机器学习实战第10章利用K-均值聚类算法对未标注数据分组- v1.0.0.mp4 ├─(3) ApacheCN 机器学习实战第11章使用Apriori算法进行关联分析- v1.0.0.flv ├─(4) 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- v1.0.0.mp4 ├─(5) ApacheCN 机器学习实战第13章利用PCA来简化数据- v1.0.0.mp4 ├─(6) ApacheCN 机器学习实战第14章利用SVD简化数据- v1.0.0.mp4 ├─(7) ApacheCN 机器学习实战第15章大数据与MapReduce- v1.0.0.mp4 ├─(8) ApacheCN 机器学习实战第16章第一期的总结- v1.0.0.mp4 ├─(9) ApacheCN 机器学习实战第1章机器学习实基础（@山上有棵树）- v1.0.0.mp4 ├─(10) ApacheCN 机器学习实战第2章 k-近邻算法（ @羊三）- v1.0.0.mp4 ├─(11) ApacheCN 机器学习实战第3章决策树- v1.0.0.mp4 ├─(12) ApacheCN 机器学习实战第4章朴素贝叶斯- v1.0.0.mp4 ├─(13) ApacheCN 机器学习实战第5章 Logistic回归- v1.0.0.mp4 ├─(14) ApacheCN 机器学习实战第6章 SVM-1-理论- v1.1.0.mp4 ├─(15) ApacheCN 机器学习实战第6章 SVM-2-代码- v1.1.0.mp4 ├─(16) ApacheCN 机器学习实战第7章利用AdaBoost元算法提高分类- v1.0.0.mp4 ├─(17) ApacheCN 机器学习实战第8章预测数值型数据-回归- v1.0.0.mp4 ├─(18) ApacheCN 机器学习实战第9章树回归- v1.0.0.mp4 (2)\\2；目录中文件数:40个 ├─(19) 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》】.mp4 ├─(20) ApacheCN 机器学习实战第10章 K-Means(K-均值)聚类算法【1.理论】.mp4 ├─(21) ApacheCN 机器学习实战第11章使用Apriori算法进行关联分析【1.理论】.mp4 ├─(22) 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】.mp4 ├─(23) ApacheCN 机器学习实战第13章利用PCA来简化数据【1.理论】- v2.0.0.mp4 ├─(24) 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】.mp4 ├─(25) ApacheCN 机器学习实战第14章利用SVD简化数据【1.理论- SVD】.mp4 ├─(26) ApacheCN 机器学习实战第14章利用SVD简化数据【2.理论- 推荐系统】.mp4 ├─(27) 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】.mp4 ├─(28) 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】.mp4 ├─(29) ApacheCN 机器学习实战第15章大数据与MapReduce【1.理论】 v2.0.0.mp4 ├─(30) 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】.mp4 ├─(31) ApacheCN 机器学习实战第1章机器学习基础- v2.0.0.mp4 ├─(32) ApacheCN 机器学习实战第2章 k-近邻算法【1.理论】v2.0.0.mp4 ├─(33) ApacheCN 机器学习实战第2章 k-近邻算法【2.案例- 优化约会网站的配对效果】.mp4 ├─(34) ApacheCN 机器学习实战第2章 k-近邻算法【3.案例- 手写数字识别系统】.mp4 ├─(35) ApacheCN 机器学习实战第3章决策树【1.理论】- v2.0.0.mp4 ├─(36) ApacheCN 机器学习实战第3章决策树【2.案例- 判定鱼类和非鱼类】.mp4 ├─(37) 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】.mp4 ├─(38) ApacheCN 机器学习实战第4章朴素贝叶斯【1.理论】 v2.0.0.mp4 ├─(39) 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】.mp4 ├─(40) 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】.mp4 ├─(41) ApacheCN 机器学习实战第5章 Logistic回归 2.案例- 使用Logistic回归在数据集上的分类.mp4 ├─(42) 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】.mp4 ├─(43) ApacheCN 机器学习实战第5章_Logistic回归【1.理论】v2.0.0.mp4 ├─(44) ApacheCN 机器学习实战第6章支持向量机SVM【1.理论】- v2.0.0.mp4 ├─(45) 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】@片刻.mp4 ├─(46) 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】.mp4 ├─(47) 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】.mp4 ├─(48) 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】.mp4 ├─(49) 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】.mp4 ├─(50) ApacheCN 机器学习实战第7章集成方法-随机森林和AdaBoost【4.理论- AdaBoost】.flv ├─(51) ApacheCN 机器学习实战第7章集成方法-随机森林和AdaBoost【5.案例- AdaBoost】.mp4 ├─(52) 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】.mp4 ├─(53) ApacheCN 机器学习实战第8章回归-预测数值型数据【3.案例- 局部加权线性回归】.mp4 ├─(54) ApacheCN 机器学习实战第8章_回归-预测数值型数据【1.理论】.mp4 ├─(55) ApacheCN 机器学习实战第9章树回归【1.回归树, 理论-案例, 在简单数据集上构造回归树】.mp4 ├─(56) ApacheCN 机器学习实战第9章树回归【2.树剪枝, 预剪枝和后剪枝】.mp4 ├─(57) 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.mp4 ├─(58) ApacheCN 机器学习实战第9章树回归【4.项目案例, 回归树, 模型树, 线性模型效果比较】.mp4

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04-13 07:01

Ai人工智能-刷脸技术实战课程打造人工神经网络实战人脸识别与一键美颜技术实战

===============课程目录=============== (1)\课程准备阶段 ├─(2) 1-1 课程准备.mp4 ├─(3) 2-1 课程内容.mp4 ├─(4) 2-10 案例4：像素读取写入.mp4 ├─(5) 2-11 tensorflow常量变量定义.mp4 ├─(6) 2-12 tensorflow运算原理.mp4 ├─(7) 2-13 常量变量四则运算.mp4 ├─(8) 2-14 矩阵基础1.mp4 ├─(9) 2-15 矩阵基础2.mp4 ├─(10) 2-16 矩阵基础3.mp4 ├─(11) 2-17 numpy模块使用.mp4 ├─(12) 2-18 matplotlib模块的使用.mp4 ├─(13) 2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1.mp4 ├─(14) 2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建.mp4 ├─(15) 2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2.mp4 ├─(16) 2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3.mp4 ├─(17) 2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4.mp4 ├─(18) 2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建.mp4 ├─(19) 2-4 测试案例helloWorld.mp4 ├─(20) 2-5 案例1：图片的读取和展示.mp4 ├─(21) 2-6 Opencv模块组织结构.mp4 ├─(22) 2-7 案例2：图片写入.mp4 ├─(23) 2-8 案例3：不同图片质量保存.mp4 ├─(24) 2-9 像素操作基础.mp4 ├─(25) 3-1 本章介绍.mp4 ├─(26) 3-10 图片缩放.mp4 ├─(27) 3-11 图片仿射变换.mp4 ├─(28) 3-12 图片旋转.mp4 ├─(29) 3-13 图片几何变换小结.mp4 ├─(30) 3-2 图片缩放1.mp4 ├─(31) 3-3 图片缩放2.mp4 ├─(32) 3-4 图片缩放3.mp4 ├─(33) 3-5 图片剪切.mp4 ├─(34) 3-6 图片位移1.mp4 ├─(35) 3-7 图片移位2.mp4 ├─(36) 3-8 图片移位3.mp4 ├─(37) 3-9 图片镜像.mp4 ├─(38) 4-1 图像特效介绍.mp4 ├─(39) 4-10 边缘检测2.mp4 ├─(40) 4-11 浮雕效果.mp4 ├─(41) 4-12 颜色映射.mp4 ├─(42) 4-13 油画特效.mp4 ├─(43) 4-14 图像特效小结.mp4 ├─(44) 4-15 线段绘制.mp4 ├─(45) 4-16 矩形圆形任意多边形绘制.mp4 ├─(46) 4-17 文字图片绘制.mp4 ├─(47) 4-2 图像灰度处理1.mp4 ├─(48) 4-3 图像灰度处理2.mp4 ├─(49) 4-4 算法优化.mp4 ├─(50) 4-5 颜色反转.mp4 ├─(51) 4-6 马赛克.mp4 ├─(52) 4-7 毛玻璃.mp4 ├─(53) 4-8 图片融合.mp4 ├─(54) 4-9 边缘检测1.mp4 ├─(55) 5-1 美化效果章节介绍.mp4 ├─(56) 5-10 磨皮美白.mp4 ├─(57) 5-11 高斯均值滤波.mp4 ├─(58) 5-12 中值滤波.mp4 ├─(59) 5-13 图像美化章节小结.mp4 ├─(60) 5-2 彩色图片直方图.mp4 ├─(61) 5-3 直方图均衡化.mp4 ├─(62) 5-4 图片修补.mp4 ├─(63) 5-5 灰度直方图源码.mp4 ├─(64) 5-6 彩色直方图源码.mp4 ├─(65) 5-7 灰度直方图均衡化.mp4 ├─(66) 5-8 彩色直方图均衡化.mp4 ├─(67) 5-9 亮度增强.mp4 ├─(68) 6-1 机器学习章节介绍.mp4 ├─(69) 6-10 SVM支持向量机1.mp4 ├─(70) 6-11 SVM支持向量机2.mp4 ├─(71) 6-12 SVM小结.mp4 ├─(72) 6-13 Hog特征1.mp4 ├─(73) 6-14 Hog特征2.mp4 ├─(74) 6-15 Hog特征3.mp4 ├─(75) 6-16 Hog特征4.mp4 ├─(76) 6-17 Hog小结.mp4 ├─(77) 6-18 Hog_SVM小狮子识别1.mp4 ├─(78) 6-19 Hog_SVM小狮子识别2.mp4 ├─(79) 6-2 视频分解图片.mp4 ├─(80) 6-20 Hog_SVM小狮子识别3.mp4 ├─(81) 6-21 Hog_SVM小狮子识别4.mp4 ├─(82) 6-22 Hog_SVM小狮子识别5.mp4 ├─(83) 6-23 机器学习小结.mp4 ├─(84) 6-3 图片合成视频.mp4 ├─(85) 6-4 Haar特征1.mp4 ├─(86) 6-5 Haar特征2.mp4 ├─(87) 6-6 Haar特征3.mp4 ├─(88) 6-7 adaboost分类器1.mp4 ├─(89) 6-8 adaboost分类器2.mp4 ├─(90) 6-9 Haar+adaboost人脸识别.mp4 ├─(91) 7-1 章节介绍.mp4 ├─(92) 7-10 knn数字识别8.mp4 ├─(93) 7-11 knn数字识别9.mp4 ├─(94) 7-12 knn数字识别10.mp4 ├─(95) 7-13 cnn实现手写数字识别1.mp4 ├─(96) 7-14 cnn实现手写数字识别2.mp4 ├─(97) 7-15 cnn实现手写数字识别3.mp4 ├─(98) 7-16 cnn实现手写数字识别4.mp4 ├─(99) 7-17 cnn实现手写数字识别5.mp4 ├─(100) 7-18 cnn实现手写数字识别6.mp4 ├─(101) 7-19 数字识别小结.mp4 ├─(102) 7-2 样本介绍.mp4 ├─(103) 7-3 knn数字识别1.mp4 ├─(104) 7-4 knn数字识别2.mp4 ├─(105) 7-5 knn数字识别3.mp4 ├─(106) 7-6 knn数字识别4.mp4 ├─(107) 7-7 knn数字识别5.mp4 ├─(108) 7-8 knn数字识别6.mp4 ├─(109) 7-9 knn数字识别7.mp4 ├─(110) 8-1 章节介绍.mp4 ├─(111) 8-2 最简单的图片爬虫.mp4 ├─(112) 8-3 ffmpeg初识_音频.mp4.mp4 ├─(113) 8-4 OpenCV预处理.mp4 ├─(114) 8-5 神经网络训练识别1.mp4 ├─(115) 8-6 神经网络训练识别2.mp4 ├─(116) 8-7 神经网络训练识别3.mp4 ├─(117) 8-8 神经网络训练识别4.mp4 ├─(118) 8-9 mp4 ├─(119) 9-1 所有课程收尾.mp4 课程配套源码.zip

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04-06 01:43

东方耀老师人工智能之从头开始学数学视频教程价值1098元

人工智能是近年来很火爆的一个词。这样东西也是ai技术，那样东西也是ai技术，显得牛逼哄哄。这套人工智能课程，有兴趣的可以看看。小樱一看到高中数学，头就大了。算了，放弃吧。课程目标：高中数学基础、大学数学基础、AI相关的数学人工智能=70%数学(包括算法) 适合人群：对入门人工智能感兴趣的朋友,加强人工智能相关数学基础全40讲目录列表： 01.高中数学基础：集合与函数.mp4 02.高中数学基础：反函数与6个基本初等函数.mp4 03.高中数学基础：直线.圆与方程.mp4 04.高中数学基础：数列与不等式.mp4 05.高中数学基础：排列与组合[樱花庄分享：yhz22.com].mp4 06.高中数学基础：角的概念与三角常用公式推导.mp4 07.高中数学基础：平面向量.mp4 08.高中数学基础：概率与统计[樱花庄分享：626.xom].mp4 09.高中数学基础：随机变量及其分布.mp4 10.高中数学基础：二项分布与二项式定理.mp4 11.高中数学基础：数列的极限及其准则.mp4 12.高中数学基础：函数的极限及自然常数e的由来.mp4 13.高中数学基础：函数的导数与必须掌握的求导公式.mp4 14.高等数学基础：导数的应用1：单调性.凹凸性.极值.mp4 15.高等数学基础：导数的应用2：求极值与最值.mp4 16.高等数学基础：导数的应用3：泰勒Taylor公式.mp4 17.高等数学基础：泰勒Taylor公式的应用.mp4 18.高等数学基础：多元函数的概念与极限.mp4 19.高等数学基础：偏导数与方向导数.mp4 20.高等数学基础：方向导数的计算与梯度.mp4 21.高等数学基础：定积分的引例与定义.mp4 22.高等数学基础：定积分的性质.mp4 23.高等数学基础：线性代数与矩阵1.mp4 24.高等数学基础：矩阵的运算与行列式.mp4 25.高等数学基础：矩阵的初等变换.mp4 26.高等数学基础：矩阵初等变换计算矩阵的秩.mp4 27.人工智能相关数学基础：向量组的线性表示与线性相关.mp4 28.人工智能相关数学基础：齐次与非齐次线性方程组解的结构定理.mp4 29.人工智能相关数学基础：特征值与特征向量.mp4 30.人工智能相关数学基础：正交矩阵与矩阵的QR分解.mp4 31.人工智能相关数学基础：向量的导数与概率论初探.mp4 32.人工智能相关数学基础：联合概率.条件概率与全概率公式.mp4 33.人工智能相关数学基础：彻底理解贝叶斯公式(概率公式).mp4 34.人工智能相关数学基础：随机变量与常见离散型及其分布.mp4 35.人工智能相关数学基础：泊松分布.几何分布与超几何分布.mp4 36.人工智能相关数学基础：连续型与均匀分布.指数分布.正态分布等.mp4 37.人工智能相关数学基础：数字特征-期望与方差.mp4 38.数字特征：标准差.协方差.相关系数.中心矩.原点矩.峰度.偏度.mp4 39.相关大数定理与参数估计方法：点估计.矩估计.mp4 40.参数估计方法：极大似然估计.mp4

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数学老师回来了-机器学习中用到的的数学知识全面解读极大似然估计到微积分轻松实战

数学老师回来了-机器学习中用到的的数学知识全面解读极大似然估计到微积分轻松实战 ===============课程目录=============== ├─第一课：微分学基本概念.mp4 ├─第七课：凸优化简介.mp4 ├─第三课：概率论简介.mp4 ├─第九课：从线性模型谈起的机器学习分类与回归.mp4 ├─第二课：微分学进阶.mp4 ├─第五课：线性代数基础.mp4 ├─第八课：优化的稳定性.mp4 ├─第六课：线性代数进阶.mp4 ├─第十课：从信息论到工业界最爱的树模型.mp4 ├─第四课：极大似然估计.mp4 (1)\课件与代码；目录中文件数:22个 ├─Bayesian Reasoning and Machine Learning.pdf ├─ESLII.pdf ├─Gaussian Processes for Machine Learning.pdf ├─Information Theory, Inference, and Learning Algorithms.pdf ├─Machine Learning-A Probabilistic Perspective.pdf ├─matrix cookbook.pdf ├─MLE.pdf ├─Pattern Recognition and Machine Learning.pdf ├─PRML中文版.pdf ├─Python_SciPy_Cheat_Sheet_Linear_Algebra.pdf ├─数学班第二期第8课代码示范.支持向量机.ipynb ├─机器学习中的数学第二期第1课微分学与梯度下降法.pdf ├─机器学习中的数学第二期第2课微分学进阶.pdf ├─机器学习中的数学第二期第7课凸优化简介.pdf ├─机器学习中的数学第二期第8课凸优化进阶.pdf ├─机器学习数学教材.rar ├─第10课-机器学习分类问题与数学(下).pdf ├─第1课微分学与梯度下降法.pdf ├─第2课微分学进阶.pdf ├─第5课-线性代数基础_.pdf ├─第6课-线性代数进阶.pdf ├─第9课-机器学习分类问题与数学(上).pdf (2)\课件与代码\Lesson1_2 HW ├─p142_p143.JPG ├─p148.JPG ├─p176.JPG ├─p210.JPG ├─p211.JPG (3)\课件与代码\Lesson1_2作业 HW ├─p142_p143.JPG ├─p148.JPG ├─p176.JPG ├─p211.JPG

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邹博机器学习升级版II附讲义、参考书与源码(数学 xgboost lda hmm svm)

机器学习是一门让计算机在非精确编程下進行活动的科学。在过去十年，机器学习促成了无人驾驶车、高效语音识别、精确网络搜索及人类基因组认知的大力发展。机器学习如此无孔不入，你可能已经在不知情的情况下利用过无数次。许多研究者认为，这种手段是达到人类水平AI的最佳方式。这门课程中，你将学习到高效的机器学习技巧，及学会如何利用它为你服务。重点是，你不仅能学到理论基础，更能知晓如何快速有效应用这些技巧到新的问题上。最后，你会接触到硅谷创新中几个优秀的涉及机器学习与AI的应用实例。此课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘与统计模式识别的知识。主题包括： (i) 监督学习（参数/非参数算法、支持向量机、内核、神经网络）。 (ii) 非监督学习（聚类、降维、推荐系统、深度学习）。 (iii) 机器学习的优秀案例（偏差/方差理论；机器学习和人工智能的创新过程）课程将拮取案例研究与应用，学习如何将学习算法应用到智能机器人（观感，控制）、文字理解（网页搜索，防垃圾邮件）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据挖掘及其他领域上。

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Ai智能高级自动化运维课程尖端运维自动化维系统开发高级运维项目开发实战

Ai智能高级自动化运维课程尖端运维自动化维系统开发高级运维项目开发实战 Ai智能级的自动化运维开发课程，相比较起同学们以往接触到的自动化运维课程，更具有智能化和自动化的意义，但与此同时必然的就是课程难度的提升。但是换个角度来看，课程内容是以高级的开发以及超多具有实战意义的项目为主，能够帮助同学们在后续的运维过程中更容易拔得头筹。从近几年的运维学习的趋势来看，从传统的Linux运维到自动化运维，再到引入Python编程进行自动化的运维，从这次Ai的智能运维看，未来的运维技术会有更高的要求，同学们要抓紧学习。教程目录： ├─229.211、数据原理及基础-1-1(P229).flv.mp4 ├─230.211、数据原理及基础-1-2(P230).flv.mp4 ├─231.211、数据原理及基础-2(P231).flv.mp4 ├─232.212、数据原理及基础-1(P232).flv.mp4 ├─233.213、数据原理及基础-1(P233).flv.mp4 ├─234.214、数据原理及基础-1(P234).flv.mp4 ├─235.215、数据原理及基础-1(P235).flv.mp4 ├─236.216、数据原理及基础-1(P236).flv.mp4 ├─237.217、数据原理及基础-1(P237).flv.mp4 ├─238.218、数据原理及基础-1(P238).flv.mp4 ├─239.219、数据原理及基础-1(P239).flv.mp4 ├─240.220、数据原理及基础-2(P240).flv.mp4 ├─241.221、数据原理及基础-2(P241).flv.mp4 ├─242.222、数据原理及基础-2(P242).flv.mp4 ├─243.223、数据原理及基础-2(P243).flv.mp4 ├─244.224、数据原理及基础-2(P244).flv.mp4 ├─245.225、数据原理及基础-2(P245).flv.mp4 ├─246.226、数据原理及基础-2(P246).flv.mp4 ├─247.227、数据原理及基础-2(P247).flv.mp4 ├─248.228、数据原理及基础-2-1(P248).flv.mp4 ├─249.228、数据原理及基础-2-2(P249).flv.mp4 ├─250.228、数据原理及基础-2–3(P250).flv.mp4 ├─251.229、数据原理及基础-3(P251).flv.mp4 ├─252.230、数据原理及基础-3-1(P252).flv.mp4 ├─253.230、数据原理及基础-3-2(P253).flv.mp4 ├─254.231、数据原理及基础-3(P254).flv.mp4 ├─255.232、数据原理及基础-3(P255).flv.mp4 ├─256.233、数据原理及基础-3(P256).flv.mp4 ├─257.234、数据原理及基础-3-1(P257).flv.mp4 ├─258.234、数据原理及基础-3-2(P258).flv.mp4 ├─259.235、数据原理及基础-3(P259).flv.mp4 ├─260.236、数据原理及基础-3-1(P260).flv.mp4 ├─261.236、数据原理及基础-3-2(P261).flv.mp4 ├─262.237、数据原理及基础-3(P262).flv.mp4 ├─263.238、Python的网络开发-1(P263).flv.mp4 ├─264.239、Python的网络开发-1(P264).flv.mp4 ├─265.240、Python的网络开发-1-1(P265).flv.mp4 ├─266.240、Python的网络开发-1-2(P266).flv.mp4 ├─267.241、Python的网络开发-1-1(P267).flv.mp4 ├─268.241、Python的网络开发-1-2(P268).flv.mp4 ├─269.242、Python的网络开发-1(P269).flv.mp4 ├─270.243、Python的网络开发-1(P270).flv.mp4 ├─271.244、Python的网络开发-2(P271).flv.mp4 ├─272.245、Python的网络开发-2(P272).flv.mp4 ├─273.246、Python的网络开发-2(P273).flv.mp4 ├─274.247、Python的网络开发-2(P274).flv.mp4 ├─275.248、Python的网络开发-3(P275).flv.mp4 ├─276.249、Python的网络开发-3(P276).flv.mp4 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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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超级Ai与大数据避坑指南级教程 Azkaban+Flume+HBase+Kafka+Hive+数据仓库+推荐+学习

40多G高容量的大数据修炼指南级课程，课程内容非常详细，在传统大数据课程基础上进行了更深一步的融合，技术课程的学习上可以单独的进行学习，也可以系统化的进行学习。课程内容包括了Scala数据结构和算法，智能数据仓库，业务仓库，电影推荐系统项目实战，机器学习模型和算法，推荐系统算法。Flume初级课程，Flume高级与案例课程，HBase优化与案例实战部分，Hive-HiveDDL-HiveDML-Hive案例与Hive压缩存储，Kafka从入门到案例，最后仍有新增的Azkaban实战讲解和电信级厂商项目实战，同时也附带了课程资料与源码。 ===============课程目录=============== (1)\大数据技术之Azkaban；目录中文件数:16个 ├─01_Azkaban_简介.avi ├─02_Azkaban_特点.avi ├─03_Azkaban_架构.avi ├─04_Azkaban_Web_server_配置.avi ├─05_Azkaban_Executor_server_配置.avi ├─06_Azkaban_Web简介.avi ├─07_Azkaban_基础使用.avi ├─08_Azkaban_调度Shell脚本.avi ├─09_Azkaban_通知邮件.avi ├─10_Azkaban_多任务工作流程配置.avi ├─11_Azkaban_Java_任务配置.avi ├─12_Azkaban_HDFS_任务配置.avi ├─13_Azkaban_MR_任务配置.avi ├─14_Azkaban_Hive_任务配置.avi ├─15_Azkaban_传参.avi ├─源码笔记资料.zip (2)\大数据技术之Flume；目录中文件数:44个 ├─01_Flume入门_课程介绍.avi ├─02_Flume入门_概念.avi ├─03_Flume入门_基础架构.avi ├─04_Flume入门_组件介绍.avi ├─05_Flume入门_安装.avi ├─06_Flume案例_官方案例（配置）.avi ├─07_Flume案例_官方案例（测试）.avi ├─08_Flume案例_监控本地变化文件（需求分析）.avi ├─09_Flume案例_监控本地变化文件（案例一配置文件）.avi ├─10_Flume案例_监控本地变化文件（案例一测试）.avi ├─11_Flume案例_监控本地变化文件（案例二配置文件）.avi ├─12_Flume案例_监控本地变化文件（案例二测试）.avi ├─13_Flume案例_监控本地文件夹（配置文件）.avi ├─14_Flume案例_监控本地文件夹（案例测试）.avi ├─15_Flume案例_断点续传文件（配置文件）.avi ├─16_Flume案例_断点续传文件（案例测试）.avi ├─17_Flume高级_事务性.avi ├─18_Flume高级_传输详细流程.avi 目录过长，中间省略 ├─47_HBase优化_高可用.avi ├─48_HBase优化_预分区.avi ├─49_HBase优化_RowKey设计原则.avi ├─50_HBase优化_RowKey情景设计.avi ├─51_HBase优化_内存&其他.avi ├─52_HBase案例_谷粒微博（需求分析）.avi ├─53_HBase案例_谷粒微博（项目架构）.avi ├─54_HBase案例_谷粒微博（HBaseUtil类封装）.avi ├─55_HBase案例_谷粒微博（定义常量）.avi ├─56_HBase案例_谷粒微博（发布微博第一部分）.avi ├─57_HBase案例_谷粒微博（发布微博第二部分）.avi ├─58_HBase案例_谷粒微博（关注用户第一部分）.avi ├─59_HBase案例_谷粒微博（关注用户第二部分分析）.avi ├─60_HBase案例_谷粒微博（关注用户第二部分代码实现）.avi ├─61_HBase案例_谷粒微博（取关用户）.avi ├─62_HBase案例_谷粒微博（获取初始化页面数据）.avi ├─63_HBase案例_谷粒微博（获取某个人所有微博）.avi ├─64_HBase案例_谷粒微博（测试）.avi ├─源码笔记资料.zip (4)\大数据技术之Hive；目录中文件数:93个 ├─01_Hive入门_课程介绍.avi ├─02_Hive入门_概念介绍.avi ├─03_Hive入门_优缺点.avi ├─04_Hive入门_架构.avi ├─05_Hive入门_与数据库的比较.avi ├─06_Hive安装_安装&初试牛刀.avi ├─07_Hive安装_从文件系统加载数据.avi ├─08_Hive安装_安装MySQL.avi ├─09_Hive安装_元数据存储在MySQL.avi ├─10_Hive安装_回顾.avi ├─11_Hive安装_JDBC访问.avi ├─12_Hive安装_常用交互命令.avi ├─13_Hive安装_其他命令.avi ├─14_Hive安装_常见配置信息.avi ├─15_Hive数据类型_基本&集合类型.avi ├─16_Hive数据类型_类型转换.avi ├─17_HiveDDL_数据库的增删改查.avi ├─18_HiveDDL_建表语法.avi ├─19_HiveDDL_内外部表.avi ├─20_HiveDDL_分区表概念&简单使用.avi ├─21_HiveDDL_分区表基本操作.avi ├─22_HiveDDL_分区表注意事项.avi ├─23_HiveDDL_修改表.avi ├─24_HiveDML_使用Load方式加载数据.avi ├─25_HiveDML_使用insert&as select加载数据.avi ├─26_HiveDML_使用Location加载数据.avi ├─27_HiveDML_回顾.avi ├─28_HiveDML_导出数据到文件系统.avi ├─29_HiveDML_导出数据的其他方式.avi ├─30_HiveDML_清空表.avi ├─31_Hive查询_基础查询.avi ├─32_Hive查询_Where&判断式.avi ├─33_Hive查询_Join.avi ├─34_Hive查询_全局排序Order By.avi ├─35_Hive查询_排序.avi ├─36_Hive查询_4种排序总结.avi ├─37_Hive查询_分桶表创建&导入数据.avi ├─38_Hive查询_分桶表抽样查询.avi ├─39_Hive函数_常用函数空值赋值.avi ├─40_Hive函数_常用函数时间类.avi ├─41_Hive函数_常用函数Case&if.avi ├─42_Hive函数_常用函数行转列.avi ├─43_Hive函数_常用函数列转行.avi ├─44_Hive函数_窗口函数需求一.avi ├─45_Hive函数_窗口需求二&三.avi ├─46_Hive函数_窗口函数需求四.avi ├─47_Hive函数_回顾.avi ├─48_Hive函数_窗口函数回顾.avi ├─49_Hive函数_窗口函数二.avi ├─50_Hive函数_排名函数.avi ├─51_Hive案例_课堂练习（一）.avi ├─52_Hive案例_课堂练习（二-1）.avi ├─53_Hive案例_课堂练习（二-2）.avi ├─54_Hive案例_蚂蚁森林（1-1）.avi ├─55_Hive案例_蚂蚁森林（1-2）.avi ├─56_Hive案例_蚂蚁森林（2）解法一.avi ├─57_Hive案例_蚂蚁森林（2）解法二.avi ├─58_Hive案例_蚂蚁森林（2）解法三.avi ├─59_Hive函数_回顾.avi ├─60_Hive函数_系统函数查看.avi ├─61_Hive函数_自定义函数介绍.avi ├─62_Hive函数_自定义UDF.avi ├─63_Hive函数_自定义UDF（2）.avi ├─64_Hive函数_自定义UDTF（分析）.avi ├─65_Hive函数_自定义UDTF（初始化方法）.avi ├─66_Hive函数_自定义UDTF（核心方法）.avi ├─67_Hive函数_自定义UDTF（打包测试）.avi ├─68_Hive压缩存储_Snappy压缩方式.avi ├─69_Hive压缩存储_行存储&列存储.avi ├─70_Hive压缩存储_Text&ORC&Parquet文件格式对比.avi ├─71_Hive压缩存储_存储格式&压缩方式结合使用.avi ├─72_Hive优化_Fetch抓取&本地模式.avi ├─73_Hive优化_大表Join大表&小表.avi ├─74_Hive优化_MapJoin.avi ├─75_Hive优化_回顾.avi ├─76_Hive优化_Group By.avi ├─77_Hive优化_笛卡尔积&行列过滤.avi ├─78_Hive优化_动态分区.avi ├─79_Hive优化_分区分桶&MR.avi ├─80_Hive优化_9.5-9.10.avi ├─81_Hive案例_谷粒影音需求分析.avi ├─82_Hive案例_MRETL分析.avi ├─83_Hive案例_MR ETL Mapper.avi ├─84_Hive案例_MR ETL清洗数据逻辑.avi ├─85_Hive案例_MR ETL Driver.avi ├─86_Hive案例_谷粒影音数据准备.avi ├─87_Hive案例_谷粒影音需求（一）.avi ├─88_Hive案例_谷粒影音需求（二）.avi ├─89_Hive案例_谷粒影音需求（三）.avi ├─90_Hive案例_谷粒影音需求（四）.avi ├─91_Hive案例_谷粒影音需求（五、六&八）.avi ├─92_Hive案例_谷粒影音需求（七）.avi ├─源码笔记资料.zip (5)\大数据技术之Kafka；目录中文件数:44个 ├─01_Kafka入门_课程介绍.avi ├─02_Kafka入门_定义.avi ├─03_Kafka入门_消息队列.avi ├─04_Kafka入门_消费模式.avi ├─05_Kafka入门_基础架构.avi ├─06_Kafka入门_安装&启动&关闭.avi ├─07_Kafka入门_命令行操作Topic增删查.avi ├─08_Kafka入门_命令行控制台生产者消费者测试.avi ├─09_Kafka入门_数据日志分离.avi ├─10_Kafka入门_回顾.avi ├─11_Kafka高级_工作流程.avi ├─12_Kafka高级_文件存储.avi ├─13_Kafka高级_生产者分区策略.avi ├─14_Kafka高级_生产者ISR.avi ├─15_Kafka高级_生产者ACk机制.avi ├─16_Kafka高级_数据一致性问题.avi ├─17_Kafka高级_ExactlyOnce.avi ├─18_Kafka高级_生产者总结.avi ├─19_Kafka高级_消费者分区分配策略.avi ├─20_Kafka高级_消费者offset的存储.avi ├─21_Kafka高级_消费者组案例.avi ├─22_Kafka高级_高效读写&ZK作用.avi ├─23_Kafka高级_Ranger分区再分析.avi ├─24_Kafka高级_事务.avi ├─25_Kafka高级_API生产者流程.avi ├─26_Kafka高级_API普通生产者.avi ├─27_Kafka高级_回顾.avi ├─28_Kafka案例_API带回调函数的生产者.avi ├─29_Kafka案例_API生产者分区策略测试.avi ├─30_Kafka案例_API自定义分区的生成者.avi ├─31_Kafka案例_API同步发送生成者.avi ├─32_Kafka案例_API简单消费者.avi ├─33_Kafka案例_API消费者重置offset.avi ├─34_Kafka案例_消费者保存offset读取问题.avi ├─35_Kafka案例_API消费者手动提交offset.avi ├─36_Kafka案例_API自定义拦截器（需求分析）.avi ├─37_Kafka案例_API自定义拦截器（代码实现）.avi ├─38_Kafka案例_API自定义拦截器（案例测试）.avi ├─39_Kafka案例_监控Eagle的安装.avi ├─40_Kafka案例_监控Eagle的使用.avi ├─41_Kafka案例_Kafka之与Flume对接.avi ├─42_Kafka之与Flume对接（数据分类）.avi ├─43_Kafka之Kafka面试题.avi ├─源码笔记资料.zip 1)\大数据技术之Scala数据结构和算法；目录中文件数:71个 ├─01-Scala数据结构和算法-数据结构和算法基本介绍.avi ├─02-Scala数据结构和算法-数据结构和算法几个实际问题.avi ├─03-Scala数据结构和算法-稀疏数组介绍.avi ├─04-Scala数据结构和算法-稀疏数组压缩实现.avi ├─05-Scala数据结构和算法-稀疏数组解压实现.avi ├─06-Scala数据结构和算法-队列介绍.avi ├─07-Scala数据结构和算法-单向队列实现.avi ├─08-Scala数据结构和算法-单向队列问题分析.avi ├─09-Scala数据结构和算法-环形队列(1).avi ├─10-Scala数据结构和算法-环形队列(2).avi ├─11-Scala数据结构和算法-链表说明和应用场景.avi ├─12-Scala数据结构和算法-单向链表-人员管理系统说明.avi ├─13-Scala数据结构和算法-单向链表-添加和遍历.avi ├─14-Scala数据结构和算法-单向链表-有序插入节点.avi ├─15-Scala数据结构和算法-单向链表-修改节点.avi ├─16-Scala数据结构和算法-单向链表-删除节点.avi ├─17-Scala数据结构和算法-双向链表基本介绍.avi ├─18-Scala数据结构和算法-双向链表的实现.avi ├─19-Scala数据结构和算法-链表的经典应用-约瑟夫问题.avi ├─20-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-形成环形和遍历.avi ├─21-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-算法思路分析.avi ├─22-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-算法的实现.avi ├─23-Scala数据结构和算法-栈的基本介绍.avi ├─24-Scala数据结构和算法-栈的基本使用.avi ├─25-Scala数据结构和算法-使用栈计算表达式的思路.avi ├─26-Scala数据结构和算法-编写数栈和符号栈.avi ├─27-Scala数据结构和算法-完成单数表达式运算(1).avi 目录过长，中间省略 ├─87_业务数仓_业务数仓课程介绍.avi ├─88_业务数仓_电商业务与数据结构简介.avi ├─89_业务数仓_表的分类.avi ├─90_业务数仓_同步策略.avi ├─91_业务数仓_范式理论.avi ├─92_业务数仓_雪花模型、星型模型和星座模型.avi ├─93_业务数仓_配置Hadoop支持Snappy压缩.avi ├─94_业务数仓_业务数据生成.avi ├─95_业务数仓_Sqoop安装及参数.avi ├─96_业务数仓_Sqoop导入数据.avi ├─97_业务数仓_ODS层建表及数据导入.avi ├─98_业务数仓_DWD层建表及导入数据.avi ├─99_业务数仓_需求讲解.avi ├─源码笔记资料.rar (6)\大数据技术之机器学习和推荐系统\视频；目录中文件数:1个 ├─000_机器学习和推荐系统_课程简介.wmv (7)\大数据技术之机器学习和推荐系统\视频\II_电影推荐项目；目录中文件数:29个 ├─037_电影推荐系统_项目系统设计（上）.wmv ├─038_电影推荐系统_项目系统设计（中）.wmv ├─039_电影推荐系统_项目系统设计（下）.wmv ├─040_电影推荐系统_项目框架搭建.wmv ├─041_电影推荐系统_数据加载模块（一）.wmv ├─042_电影推荐系统_数据加载模块（二）.wmv ├─043_电影推荐系统_数据加载模块（三）.wmv ├─044_电影推荐系统_数据加载模块（四）.wmv ├─045_电影推荐系统_数据加载模块（五）.wmv ├─046_电影推荐系统_统计推荐模块（上）.wmv ├─047_电影推荐系统_统计推荐模块（中）.wmv ├─048_电影推荐系统_统计推荐模块（下）.wmv ├─049_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（上）.wmv ├─050_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（中）.wmv ├─051_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（下）.wmv ├─052_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（上）.wmv ├─053_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）.wmv ├─054_电影推荐系统_实时推荐模块（一）.wmv ├─055_电影推荐系统_实时推荐模块（二）.wmv ├─056_电影推荐系统_实时推荐模块（三）.wmv ├─057_电影推荐系统_实时推荐模块（四）.wmv ├─058_电影推荐系统_实时推荐模块（五）.wmv ├─059_电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv ├─060_电影推荐系统_基于内容推荐模块（一）.wmv ├─061_电影推荐系统_基于内容推荐模块（二）.wmv ├─062_电影推荐系统_基于内容推荐模块（三）.wmv ├─063_电影推荐系统_基于内容推荐模块（四）.wmv ├─064_电影推荐系统_实时系统联调测试（上）.wmv ├─065_电影推荐系统_实时系统联调测试（下）.wmv (8)\大数据技术之机器学习和推荐系统\视频\I_理论；目录中文件数:36个 ├─001_推荐系统简介_概述.wmv ├─002_推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv ├─003_推荐系统简介_推荐系统评测.wmv ├─004_机器学习入门_数学基础（上）.wmv ├─005_机器学习入门_数学基础（下）.wmv ├─006_机器学习入门_机器学习概述.wmv ├─007_机器学习入门_监督学习（上）.wmv ├─008_机器学习入门_监督学习（中）.wmv ├─009_机器学习入门_监督学习（下）.wmv ├─010_机器学习模型和算法_python简介.wmv ├─011_机器学习模型和算法_python基础语法（上）.wmv ├─012_机器学习模型和算法_python基础语法（下）.wmv ├─013_机器学习模型和算法_线性回归（上）.wmv ├─014_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（上）.wmv ├─015_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（下）.wmv ├─016_机器学习模型和算法_线性回归（下）.wmv ├─017_机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv ├─018_机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv ├─019_机器学习模型和算法_K近邻.wmv ├─020_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（上）.wmv ├─021_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（中）.wmv ├─022_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（下）.wmv ├─023_机器学习模型和算法_逻辑回归（上）.wmv ├─024_机器学习模型和算法_逻辑回归（下）.wmv ├─025_机器学习模型和算法_决策树.wmv ├─026_机器学习模型和算法_K均值聚类.wmv ├─027_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（上）.wmv ├─028_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（下）.wmv ├─029_推荐系统_推荐系统算法详解（一）.wmv ├─030_推荐系统_推荐系统算法详解（二）.wmv ├─031_推荐系统_推荐系统算法详解（三）.wmv ├─032_推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv ├─033_推荐系统_推荐系统算法详解（四）.wmv ├─034_推荐系统_推荐系统算法详解（五）.wmv ├─035_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（上）.wmv ├─036_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（下）.wmv

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黒玛程序员 – 边学边练超系统掌握人工智能机器学习算法

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Ai人工智能-刷脸技术实战课程打造人工神经网络实战人脸识别与一键美颜技术实战

Ai人工智能-刷脸技术实战课程打造人工神经网络实战人脸识别与一键美颜技术实战 ===============课程目录=============== (1)\课程准备阶段 ├─(2) 1-1 课程准备.mp4 ├─(3) 2-1 课程内容.mp4 ├─(4) 2-10 案例4：像素读取写入.mp4 ├─(5) 2-11 tensorflow常量变量定义.mp4 ├─(6) 2-12 tensorflow运算原理.mp4 ├─(7) 2-13 常量变量四则运算.mp4 ├─(8) 2-14 矩阵基础1.mp4 ├─(9) 2-15 矩阵基础2.mp4 ├─(10) 2-16 矩阵基础3.mp4 ├─(11) 2-17 numpy模块使用.mp4 ├─(12) 2-18 matplotlib模块的使用.mp4 ├─(13) 2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1.mp4 ├─(14) 2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建.mp4 ├─(15) 2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2.mp4 ├─(16) 2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3.mp4 ├─(17) 2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4.mp4 ├─(18) 2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建.mp4 ├─(19) 2-4 测试案例helloWorld.mp4 ├─(20) 2-5 案例1：图片的读取和展示.mp4 ├─(21) 2-6 Opencv模块组织结构.mp4 ├─(22) 2-7 案例2：图片写入.mp4 ├─(23) 2-8 案例3：不同图片质量保存.mp4 ├─(24) 2-9 像素操作基础.mp4 ├─(25) 3-1 本章介绍.mp4 ├─(26) 3-10 图片缩放.mp4 ├─(27) 3-11 图片仿射变换.mp4 ├─(28) 3-12 图片旋转.mp4 ├─(29) 3-13 图片几何变换小结.mp4 ├─(30) 3-2 图片缩放1.mp4 ├─(31) 3-3 图片缩放2.mp4 ├─(32) 3-4 图片缩放3.mp4 ├─(33) 3-5 图片剪切.mp4 ├─(34) 3-6 图片位移1.mp4 ├─(35) 3-7 图片移位2.mp4 ├─(36) 3-8 图片移位3.mp4 ├─(37) 3-9 图片镜像.mp4 ├─(38) 4-1 图像特效介绍.mp4 ├─(39) 4-10 边缘检测2.mp4 ├─(40) 4-11 浮雕效果.mp4 ├─(41) 4-12 颜色映射.mp4 ├─(42) 4-13 油画特效.mp4 ├─(43) 4-14 图像特效小结.mp4 ├─(44) 4-15 线段绘制.mp4 ├─(45) 4-16 矩形圆形任意多边形绘制.mp4 ├─(46) 4-17 文字图片绘制.mp4 ├─(47) 4-2 图像灰度处理1.mp4 ├─(48) 4-3 图像灰度处理2.mp4 ├─(49) 4-4 算法优化.mp4 ├─(50) 4-5 颜色反转.mp4 ├─(51) 4-6 马赛克.mp4 ├─(52) 4-7 毛玻璃.mp4 ├─(53) 4-8 图片融合.mp4 ├─(54) 4-9 边缘检测1.mp4 ├─(55) 5-1 美化效果章节介绍.mp4 ├─(56) 5-10 磨皮美白.mp4 ├─(57) 5-11 高斯均值滤波.mp4 ├─(58) 5-12 中值滤波.mp4 ├─(59) 5-13 图像美化章节小结.mp4 ├─(60) 5-2 彩色图片直方图.mp4 ├─(61) 5-3 直方图均衡化.mp4 ├─(62) 5-4 图片修补.mp4 ├─(63) 5-5 灰度直方图源码.mp4 ├─(64) 5-6 彩色直方图源码.mp4 ├─(65) 5-7 灰度直方图均衡化.mp4 ├─(66) 5-8 彩色直方图均衡化.mp4 ├─(67) 5-9 亮度增强.mp4 ├─(68) 6-1 机器学习章节介绍.mp4 ├─(69) 6-10 SVM支持向量机1.mp4 ├─(70) 6-11 SVM支持向量机2.mp4 ├─(71) 6-12 SVM小结.mp4 ├─(72) 6-13 Hog特征1.mp4 ├─(73) 6-14 Hog特征2.mp4 ├─(74) 6-15 Hog特征3.mp4 ├─(75) 6-16 Hog特征4.mp4 ├─(76) 6-17 Hog小结.mp4 ├─(77) 6-18 Hog_SVM小狮子识别1.mp4 ├─(78) 6-19 Hog_SVM小狮子识别2.mp4 ├─(79) 6-2 视频分解图片.mp4 ├─(80) 6-20 Hog_SVM小狮子识别3.mp4 ├─(81) 6-21 Hog_SVM小狮子识别4.mp4 ├─(82) 6-22 Hog_SVM小狮子识别5.mp4 ├─(83) 6-23 机器学习小结.mp4 ├─(84) 6-3 图片合成视频.mp4 ├─(85) 6-4 Haar特征1.mp4 ├─(86) 6-5 Haar特征2.mp4 ├─(87) 6-6 Haar特征3.mp4 ├─(88) 6-7 adaboost分类器1.mp4 ├─(89) 6-8 adaboost分类器2.mp4 ├─(90) 6-9 Haar+adaboost人脸识别.mp4 ├─(91) 7-1 章节介绍.mp4 ├─(92) 7-10 knn数字识别8.mp4 ├─(93) 7-11 knn数字识别9.mp4 ├─(94) 7-12 knn数字识别10.mp4 ├─(95) 7-13 cnn实现手写数字识别1.mp4 ├─(96) 7-14 cnn实现手写数字识别2.mp4 ├─(97) 7-15 cnn实现手写数字识别3.mp4 ├─(98) 7-16 cnn实现手写数字识别4.mp4 ├─(99) 7-17 cnn实现手写数字识别5.mp4 ├─(100) 7-18 cnn实现手写数字识别6.mp4 ├─(101) 7-19 数字识别小结.mp4 ├─(102) 7-2 样本介绍.mp4 ├─(103) 7-3 knn数字识别1.mp4 ├─(104) 7-4 knn数字识别2.mp4 ├─(105) 7-5 knn数字识别3.mp4 ├─(106) 7-6 knn数字识别4.mp4 ├─(107) 7-7 knn数字识别5.mp4 ├─(108) 7-8 knn数字识别6.mp4 ├─(109) 7-9 knn数字识别7.mp4 ├─(110) 8-1 章节介绍.mp4 ├─(111) 8-2 最简单的图片爬虫.mp4 ├─(112) 8-3 ffmpeg初识_音频.mp4.mp4 ├─(113) 8-4 OpenCV预处理.mp4 ├─(114) 8-5 神经网络训练识别1.mp4 ├─(115) 8-6 神经网络训练识别2.mp4 ├─(116) 8-7 神经网络训练识别3.mp4 ├─(117) 8-8 神经网络训练识别4.mp4 ├─(118) 8-9 mp4 ├─(119) 9-1 所有课程收尾.mp4 课程配套源码.zip

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