人工智能

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全新人工智能开发系统学习尖端课程高阶人工智能实战尚学堂百战程序员人工智能课程

全新人工智能开发系统学习尖端课程高阶人工智能实战尚学堂百战程序员人工智能课程 ===============课程目录=============== 目录中文件数:1个 ├─(1) 人工智能开发课程介绍.pdf (1)\\\\01_人工智能开发及远景介绍（预科）；目录中文件数:7个 ├─(2) 1_何为机器学习.mp4 ├─(3) 2_人工智能与机器学习关系.mp4 ├─(4) 3_人工智能应用与价值.mp4 ├─(5) 4_有监督机器学习流程.mp4 ├─(6) 5_有监督机器学习训练流程.mp4 ├─(7) 6_Python机器学习库Scikit-Learn介绍.mp4 ├─(8) 7_理解线性与回归.mp4 (2)\\\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (3)\\\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (4)\\\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (5)\\\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (6)\\\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (7)\\\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (8)\\\\08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (9)\\\\09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (10)\\\\10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (11)\\\\11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (12)\\\\12_TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (13)\\\\13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (14)\\\\14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (15)\\\\15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】；目录中文件数:0个 (16)\\\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\\\代码；目录中文件数:2个 ├─(9) linear_regression_0.py ├─(10) linear_regression_1.py (17)\\\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:6个 ├─(11) 01_机器学习是什么.mp4 ├─(12) 02_怎么做线性回归.mp4 ├─(13) 03_理解回归_最大似然函数.mp4 ├─(14) 04_应用正太分布概率密度函数_对数总似然.mp4 ├─(15) 05_推导出损失函数_推导出解析解.mp4 ├─(16) 06_代码实现解析解的方式求解_梯度下降法的开始_sklearn模块使用线性回归.mp4 (18)\\\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\\\资料；目录中文件数:2个 ├─(17) 机器学习是什么.txt ├─(18) 线性回归.txt (19)\\\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\\\软件；目录中文件数:2个 ├─(19) Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe ├─(20) pycharm-community-2017.3.3.exe (20)\\\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】\\\\代码；目录中文件数:3个 ├─(21) batch_gradient_descent(1).py ├─(22) elastic_net.py ├─(23) lasso_regression.py (21)\\\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:7个 ├─(24) 01_梯度下降法思路_导函数有什么用.mp4 ├─(25) 02_推导线性回归损失函数导函数_以及代码实现批量梯度下降.mp4 ├─(26) 03_随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率.mp4 ├─(27) 04_梯度下降做归一化的必要性.mp4 ├─(28) 05_最大值最小值归一化_sklearn官网介绍_防止过拟合W越少越小.mp4 ├─(29) 06_过拟合的总结.mp4 ├─(30) 07_岭回归_以及代码调用.mp4 (22)\\\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】\\\\资料；目录中文件数:2个 ├─(31) 梯度下降法.txt ├─(32) 过拟合.png (23)\\\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】\\\\代码；目录中文件数:6个 ├─(33) elastic_net.py ├─(34) insurance.py ├─(35) lasso_regression.py ├─(36) logistic_regression.py ├─(37) polynomial_regression.py ├─(38) ridge_regression.py (24)\\\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:6个 ├─(39) 01_Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures.mp4 ├─(40) 02_多项式回归代码_保险案例数据说明.mp4 ├─(41) 03_相关系数_逻辑回归介绍.mp4 ├─(42) 04_逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归.mp4 ├─(43) 05_逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集.mp4 ├─(44) 06_逻辑回归多分类转成多个二分类详解.mp4 (25)\\\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】\\\\资料；目录中文件数:4个 ├─(45) insurance.csv ├─(46) 线性回归2.txt ├─(47) 逻辑回归.txt ├─(48) 逻辑回归多分类.png (26)\\\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】\\\\代码；目录中文件数:2个 ├─(49) logistic.py ├─(50) neural_network.py (27)\\\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:6个 ├─(51) 01_理解维度_音乐分类器数据介绍.mp4 ├─(52) 02_傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点.mp4 ├─(53) 03_逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码.mp4 ├─(54) 04_人工神经网络开始.mp4 ├─(55) 05_神经网络隐藏层的必要性.mp4 ├─(56) 06_神经网络案例_sklearn_concrete.mp4 (28)\\\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】\\\\资料；目录中文件数:10个 ├─(57) concrete.csv ├─(58) machine-learning.pdf ├─(59) R04_神经网络.pdf ├─(60) sine_a.wav ├─(61) sine_b.wav ├─(62) sine_mix.wav ├─(63) trainset.rar ├─(64) 图片1.png ├─(65) 理解维度_升维.png ├─(66) 神经网络.txt (29)\\\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】\\\\代码；目录中文件数:4个 ├─(67) decision_tree_regressor.py ├─(68) iris_bagging_tree.py ├─(69) iris_decision_tree.py ├─(70) iris_random_forest.py (30)\\\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:7个 ├─(71) 00_机器学习有监督无监督.mp4 ├─(72) 01_逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别.mp4 ├─(73) 02_Softmax图示详解_梯度下降法整体调参【尚学堂·百战程序员】.mp4 ├─(74) 03_评估指标_K折交叉验证.mp4 ├─(75) 04_决策树介绍.mp4 ├─(76) 05_随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝.mp4 ├─(77) 06_决策树_随机森林_sklearn代码调用.mp4 (31)\\\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】\\\\资料；目录中文件数:6个 ├─(78) Softmax画图剖析.png ├─(79) 梯度下降训练过程.png ├─(80) 线性回归(评估).pdf ├─(81) 逻辑回归二分类画图剖析.png ├─(82) 逻辑回归多分类画图剖析.png ├─(83) 随机森林.pdf (32)\\\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\代码；目录中文件数:3个 ├─(84) cluster_images.py ├─(85) cluster_kmeans.py ├─(86) mnist.py (33)\\\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:5个 ├─(87) 01_评估指标.mp4 ├─(88) 02_监督学习评估指标代码调用.mp4 ├─(89) 03_相似度测量.mp4 ├─(90) 04_K-Means聚类.mp4 ├─(91) 05_KMeans聚类的应用.mp4 (34)\\\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\资料；目录中文件数:4个 ├─(92) flower2.png ├─(93) Lena.png ├─(94) temp_5.png ├─(95) 聚类.pdf (35)\\\\08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\代码；目录中文件数:3个 ├─(96) cluster_DBSCAN.py ├─(97) cluster_metrics.py ├─(98) cluster_spectral.py (36)\\\\08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:3个 ├─(99) 01_聚类的评估_metrics代码.mp4 ├─(100) 02_密度聚类_代码实现.mp4 ├─(101) 03_谱聚类.mp4 (37)\\\\09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】\\\\代码；目录中文件数:11个 ├─(102) 00_tensorflow_version.py ├─(103) 01_first_graph.py ├─(104) 02_better_session_run.py ├─(105) 03_global_variables_initializer.py ├─(106) 04_interactive_session.py ├─(107) 05_manager_graph.py ├─(108) 06_lifecycle.py ├─(109) 07_linear_regression.py ├─(110) 08_manually_gradients.py ├─(111) 09_autodiff.py ├─(112) 10_using_optimizer.py (38)\\\\09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:5个 ├─(113) 00_pip安装源设置.mp4 ├─(114) 01_TensorFlow介绍与安装.mp4 ├─(115) 02_TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用介绍.mp4 ├─(116) 03_TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现.mp4 ├─(117) 04_tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优化.mp4 (39)\\\\09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】\\\\资料；目录中文件数:1个 ├─(118) TensorFlow初识.pdf (40)\\\\10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】\\\\代码；目录中文件数:10个 ├─(119) 11_placeholder.py ├─(120) 12_Softmax_regression.py ├─(121) 13_saving_model.py ├─(122) 14_restoring_model.py ├─(123) 15_modularity.py ├─(124) 15_modularity_.py ├─(125) 16_DNN.py ├─(126) 17_tensorboard.py ├─(127) 18_convolution.py ├─(128) 19_pooling.py (41)\\\\10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:4个 ├─(129) 01_placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图.mp4 ├─(130) 02_TF对Softmax回归训练_评估代码实现.mp4 ├─(131) 03_TF的模型持久化_重新加载.mp4 ├─(132) 04_模块化.mp4 (42)\\\\11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:2个 ├─(133) 01_深度学习DNN是什么_如果使用TensorFlow自己实现Layer来构建两个隐藏层的DNN计算图.mp4 ├─(134) 02_TF训练2层DNN来进行手写数字识别.mp4 (43)\\\\11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】\\\\资料；目录中文件数:1个 ├─(135) TensorFlow热恋.pdf (44)\\\\12_TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:2个 ├─(136) 01_TensorBoard代码.mp4 ├─(137) 02_TensorBoard启动以及页面.mp4 (45)\\\\13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】\\\\代码；目录中文件数:4个 ├─(138) tensorflow_cnn_alexnet.py ├─(139) tensorflow_cnn_cifar10.py ├─(140) tensorflow_cnn_mnist.py ├─(141) tensorflow_cnn_vgg.py (46)\\\\13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:6个 ├─(142) 01_卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片.mp4 ├─(143) 01_图释对比原始图片和卷积FeatureMap.mp4 ├─(144) 02_三通道卷积_池化层的意思.mp4 ├─(145) 03_CNN架构图LeNet5架构.mp4 ├─(146) 04_CNN来对MNIST进行图片识别代码实现.mp4 ├─(147) 05_TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务.mp4 (47)\\\\13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】\\\\资料；目录中文件数:1个 ├─(148) tutorials.rar (48)\\\\14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:3个 ├─(149) 01_解决梯度消失的三个思路.mp4 ├─(150) 02_反向传播计算W对应的梯度.mp4 ├─(151) 03_AlexNet五层卷积benchmark代码实现.mp4 (49)\\\\15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】\\\\代码；目录中文件数:6个 ├─(152) 00_hello_keras.py ├─(153) 01_keras_model_sequential.py ├─(154) 01_keras_model_sequential_.py ├─(155) 02_keras_model_model.py ├─(156) 03_keras_mnist.py ├─(157) 04_keras_vgg16.py (50)\\\\15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】\\\\视频；目录中文件数:4个 ├─(158) 01_Keras开篇.mp4 ├─(159) 02_Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN.mp4 ├─(160) 03_Keras调用VGG16来训练.mp4 ├─(161) 04_深度学习更种优化算法.mp4 (51)\\\\15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】\\\\资料；目录中文件数:1个 ├─(162) TensorFlow热恋.pdf (52)\\\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\资料\\\\test_data_home；目录中文件数:1个 ├─(163) mnist.npz (53)\\\\11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】\\\\资料\\\\MNIST_data_bak；目录中文件数:4个 ├─(164) t10k-images-idx3-ubyte.gz ├─(165) t10k-labels-idx1-ubyte.gz ├─(166) train-images-idx3-ubyte.gz ├─(167) train-labels-idx1-ubyte.gz (54)\\\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\\\资料\\\\test_data_home\\\\mldata；目录中文件数:1个 ├─(168) mnist-original.mat

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微软商业智能实战入门及提高视频教程

本课程由天善智能首席微软BI讲师梁勇精心录制，视频教程内容使用汽车行业的真实案例，通过本案例的真实开发经历，一步步带领您掌握作为一个BI工程师所具备所有的知识能力。本视频教程总计54部视频教程，观看时间长达1060分钟，都是精华。天善的视频教程都会经过后期的处理，剪掉多余的画面与声音，不浪费您一分钟时间，坚决做到让你花最少的时间，学习并掌握更多的内容。课程大纲：章节1：微软BI课程概述课时1：微软bi课程介绍课时2：BI基础知识讲解课时3：微软BI开发详细介绍章节2：数据仓库建模开发课时4：数据仓库建模开发章节3： PowerDesigner建模应用课时5：PowerDesigner建模之概念模型设计讲解课时6：PowerDesigner建模之物理模型设计讲解课时7：PowerDesigner建模之正向逆向工程讲解课时8：PowerDesigner建模之天善课堂案例的讲解章节4： SSIS入门开发课时9：SSIS入门知识、控件讲解课时10：SSIS部署与发布章节5： SSIS常用控件使用+SSIS进阶课时11：SSIS进阶开发之合并来自不同数据源数据抽取课时12：SSIS进阶开发之Foreach、多播等控件使用课时13：SSIS进阶开发之天善课堂维度表全量抽取课时14：SSIS进阶开发之天善课堂事实表增量抽取课时15：SSIS进阶开发之日志记录、包配置、优化管理讲解章节6：多维数据库建模讲解课时16：多维数据库建模讲解章节7： SSAS进阶开发课时17：SSAS进阶开发之多维数据集、时间维度开发讲解课时18：SSAS进阶开发之多维数据库部署、浏览讲解- 课时19：ssas进阶开发之属性层次结构、父子维度讲解课时20：ssas进阶开发之度量、维度设计等常用知识点讲解课时21：ssas进阶开发之天善课堂案例、雪花模型等相关知识点讲解章节8： SSRS入门+常用报表制作课时22：SSRS入门开发之通过报表向导创建表制作课时23：SSRS入门开发之手工创建表制作课时24：SSRS入门开发之使用Oracle做数据源手工创建表制作课时25：SSRS部署与发布课时26：SSRS进阶开发之分组报表（美化、折叠、合计、样式）等功能讲解课时27：SSRS进阶开发之带参数报表及使用存储过程制作报表讲解课时28：SSRS进阶开发之复杂的矩阵报表制作讲解课时29：SSRS进阶开发之柱状图制作讲解课时30：SSRS进阶开发之双Y轴柱状图、折线图美化制作讲解课时31：SSRS进阶开发之折线图制作讲解课时32：SSRS进阶开发之饼图、圆形图美化显示制作讲解课时33：SSRS进阶开发之高级应用（自定义代码、交替行显示、动态列等）讲解章节9： MDX基础函数+SSRS进阶课时34：MDX初步认识、常用概念讲解课时35：MDX基本语法（成员、元组、集、轴、cube)等讲解课时36：MDX成员函数讲解课时37：MDX数值函数讲解课时38：MDX集函数讲解课时39：天善课堂MDX实现课时40：天善课堂SSRS、MDX报表实战讲解课时41：天善课堂分组报表预警功能、KPI指标功能等讲解课时42：天善课堂矩阵报表美化、过滤等讲解章节10： SSRS与Web集成、权限控制课时43：SSRS与Web集成理论讲解课时44：SSRS与Web集成实战讲解课时45：SSRS权限控制管理章节11：微软BI总结、温故而知新课时46：BI知识点总结与回顾课时47：数据仓库的部署与迁移、SSIS部署与迁移课时48：Cube部署发布、备份还原、报表部署发布、报表集成通用性应用课时49：面试经验独家分享课时50：微软BI（SSIS、SSAS、MDX、SSRS）常见问题汇总及对应的解决方案章节12： BI职业规划、BI行业解决方案、BI实施方法论课时51：BI基础和BI行业解决方案课时52：BI发展历程及BI理论知识课时53：BI厂商、BI工具及BI方法论实施流程讲解课时54：BI学习、规划、岗位、招聘、转型、面试、建设

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实用数据挖掘与人工智能掌握硅谷前沿技术

实用数据挖掘与人工智能掌握硅谷前沿技术 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-复杂网络经济学应用 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 18-线代数—矩阵、等价类和行列式 19-Python基础课程 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 23-Python操作数据库、 Python爬虫 24-线分类器 25-Python进阶 26-Scikit-Learn 27-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入 28-决策树 29-数据呈现基础 30-云计算初步 31-D-Park实战 32-第四范式分享 33-决策树到随机森林 34-数据呈现进阶 35-强化学习 36-SVM和网络引入 37-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用 38-网络 39-监督学习－回归 40-监督学习－分类 41-网络基础与卷积网络 42-时间序列预测 43-人工智能金融应用 44-计算机视觉深度学习入门目的篇 45-计算机视觉深度学习入门结构篇 46-计算机视觉学习入门优化篇 47-计算机视觉深度学习入门数据篇 48-计算机视觉深度学习入门工具篇 49-个化推荐算法 50-Pig和Spark巩固 51-人工智能与设计 52-网络 53-线动力学 54-订单流模型 55-区块链一场革命 56-统计物理专题 57-复杂网络简介 58-ABM简介及金融市场建模 59-用伊辛模型理解复杂系统 60-金融市场的复杂性 61-广泛出现的幂律分布 62-自然启发算法 63-机器学习的方法 64-模型可视化工程管理 65-Value Iteration Networks 66-最新回放 67-线动力学系统 68-自然语言处理导入 69-复杂网络上的物理传输过程 70-RNN及LSTM 71-漫谈人工智能创业 72-学习其他主题 73-课程总结

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打开深度学习的大门：机器学习深度神经网络学习基础课程深度学习基础必备课程

打开深度学习的大门：机器学习深度神经网络学习基础课程深度学习基础必备课程 ===============课程目录=============== (1)\\\\视频；目录中文件数:30个 ├─(1) 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4 ├─(2) 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4 ├─(3) 1.2深度学习介绍.mp4 ├─(4) 2基本概念.mp4 ├─(5) 3.1决策树算法.mp4 ├─(6) 3.2决策树应用.mp4 ├─(7) 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4 ├─(8) 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4 ├─(9) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html ├─(10) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html ├─(11) 5.1支持向量机SVM上.mp4 ├─(12) 5.1支持向量机SVM上应用.mp4 ├─(13) 6.2神经网络算法应用上.mp4 ├─(14) 6.3神经网络算法应用下.mp4 ├─(15) 7.1简单线性回归上.mp4 ├─(16) 7.2简单线性回归下.mp4 ├─(17) 7.3多元线性回归.mp4 ├─(18) 7.4多元线性回归应用.mp4 ├─(19) 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4 ├─(20) 7.6非线性回归应用.mp4 ├─(21) 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4 ├─(22) 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4 ├─(23) 8.1Kmeans算法.mp4 ├─(24) 8.2Kmeans应用.mp4 ├─(25) 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 ├─(26) 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4 ├─(27) 总结.mp4 ├─(28) 支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4 ├─(29) 支持向量机(SVM)算法下.mp4 ├─(30) 神经网络NN算法.mp4 (2)\\\\课件；目录中文件数:29个 ├─(31) 1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html ├─(32) 1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html ├─(33) 2 基本概念 (Basic Concepts).html ├─(34) 3.1 决策树(decision tree)算法.html ├─(35) 3.2 决策树(decision tree)应用.html ├─(36) 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html ├─(37) 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用.html ├─(38) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html ├─(39) 5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html ├─(40) 5.2 支持向量机(SVM)算法（下）.html ├─(41) 5.3 支持向量机(SVM)算法（下）应用.html ├─(42) 6.1 神经网络算法(Nerual Networks)（上）.html ├─(43) 6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上）.html ├─(44) 6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下）.html ├─(45) 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html ├─(46) 7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)下.html ├─(47) 7.3　多元回归分析(multiple regression).html ├─(48) 7.4　多元回归分析(multiple regression)应用.html ├─(49) 7.5 非线性回归 logistic regression.html ├─(50) 7.6 非线性回归应用：losgistic regression application.html ├─(51) 7.7 回归中的相关度和R平方值.html ├─(52) 7.8 回归中的相关度和R平方值应用.html ├─(53) 8.1 聚类(Clustering) K-means算法.html ├─(54) 8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用.html ├─(55) 8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类.html ├─(56) 8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用.html ├─(57) 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.jpg ├─(58) HierachecalClustering.png ├─(59) 代码与素材.rar (3)\\\\课件\\\\1.2 深度学习(Deep Learning)介绍_files；目录中文件数:14个 ├─(60) 1-BOngaxvWRFHm3O2yo3YPhA.jpeg ├─(61) 1-RbQSv8m3SjBsWBniYdgwQQ.jpeg ├─(62) 1-sIKCN5ddB0BP55WxlYqtYg.jpeg ├─(63) DeepNetwork.png ├─(64) images [1].jpg ├─(65) images.jpg ├─(66) imgres [1].jpg ├─(67) imgres [2].jpg ├─(68) imgres [3].jpg ├─(69) imgres [4].jpg ├─(70) imgres [5].jpg ├─(71) imgres [6].jpg ├─(72) imgres.jpg ├─(73) science-journal.gif (4)\\\\课件\\\\3.1 决策树(decision tree)算法_files；目录中文件数:10个 ├─(74) c2cec3fdfc0392456a6ac4258694a4c27d1e2538.jpg ├─(75) Image [1].png ├─(76) Image [2].png ├─(77) Image [3].png ├─(78) Image [4].png ├─(79) Image [5].png ├─(80) Image [6].png ├─(81) Image [7].png ├─(82) Image [8].png ├─(83) Image.png (5)\\\\课件\\\\3.2 决策树(decision tree)应用_files；目录中文件数:1个 ├─(84) Image.png (6)\\\\课件\\\\4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files；目录中文件数:7个 ├─(85) Image [1].png ├─(86) Image [2].png ├─(87) Image [3].png ├─(88) Image [4].png ├─(89) Image.png ├─(90) images.jpg ├─(91) imgres.png (7)\\\\课件\\\\4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files；目录中文件数:2个 ├─(92) kahi2.jpg ├─(93) Virginia_Iris.png (8)\\\\课件\\\\5.1 支持向量机(SVM)算法（上）_files；目录中文件数:19个 ├─(94) 220px-Svm_separating_hyperplanes_(SVG).svg.png ├─(95) Image [10].png ├─(96) Image [11].png ├─(97) Image [12].png ├─(98) Image [13].png ├─(99) Image [14].png ├─(100) Image [15].png ├─(101) Image [1].png ├─(102) Image [2].png ├─(103) Image [3].png ├─(104) Image [4].png ├─(105) Image [5].png ├─(106) Image [6].png ├─(107) Image [7].png ├─(108) Image [8].png ├─(109) Image [9].png ├─(110) Image.png ├─(111) images [1].jpg ├─(112) images.jpg (9)\\\\课件\\\\5.2 支持向量机(SVM)算法（下）_files；目录中文件数:16个 ├─(113) Image [10].png ├─(114) Image [11].png ├─(115) Image [12].png ├─(116) Image [1].png ├─(117) Image [2].png ├─(118) Image [3].png ├─(119) Image [4].png ├─(120) Image [5].png ├─(121) Image [6].png ├─(122) Image [7].png ├─(123) Image [8].png ├─(124) Image [9].png ├─(125) 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Linear Regression)下_files；目录中文件数:7个 ├─(155) Image [1].png ├─(156) Image [2].png ├─(157) Image [3].png ├─(158) Image [4].png ├─(159) Image [5].png ├─(160) Image [6].png ├─(161) Image.png (15)\\\\课件\\\\7.3　多元回归分析(multiple regression)_files；目录中文件数:2个 ├─(162) Image [1].png ├─(163) Image.png (16)\\\\课件\\\\7.5 非线性回归 logistic regression_files；目录中文件数:18个 ├─(164) 001QAImHgy6I1oEKVWg50&690.jpg ├─(165) 001QAImHgy6I1oGTmnA36&690.jpg ├─(166) 001QAImHgy6I1ohlalO18&690.jpg ├─(167) 001QAImHgy6I1oi9u8Kae&690.jpg ├─(168) 001QAImHgy6I1ojfTjYaa&690.jpg ├─(169) 001QAImHgy6I1oJm3Qz27&690.jpg ├─(170) 001QAImHgy6I1ok9Brb61&690.jpg ├─(171) 001QAImHgy6I1olbW3yfc&690.jpg ├─(172) 001QAImHgy6I1omK5aoc8&690.jpg ├─(173) 001QAImHgy6I1osqQ7lc7&690.jpg ├─(174) 001QAImHgy6I1otAWE890&690.jpg ├─(175) 001QAImHgy6I1oudixl13&690.jpg ├─(176) 001QAImHgy6I1owps7Ud2&690.jpg ├─(177) 8694e4193ba45b55403595096b7d23c5.png ├─(178) Image [1].png ├─(179) Image.png ├─(180) imgres [1].jpg ├─(181) imgres.jpg (17)\\\\课件\\\\7.7 回归中的相关度和R平方值_files；目录中文件数:7个 ├─(182) cb8065380cd7912374922436af345982b2b78006.png ├─(183) Image.png ├─(184) imgf000045_0001.png ├─(185) imgres [1].jpg ├─(186) imgres [1].png ├─(187) imgres.jpg ├─(188) imgres.png (18)\\\\课件\\\\8.1 聚类(Clustering) K-means算法_files；目录中文件数:16个 ├─(189) Image [10].png ├─(190) Image [11].png ├─(191) Image [12].png ├─(192) Image [13].png ├─(193) Image [1].png ├─(194) Image [2].png ├─(195) Image [3].png ├─(196) Image [4].png ├─(197) Image [5].png ├─(198) Image [6].png ├─(199) Image [7].png ├─(200) Image [8].png ├─(201) Image [9].png ├─(202) Image.png ├─(203) imgres [1].jpg ├─(204) imgres.jpg (19)\\\\课件\\\\8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files；目录中文件数:1个 ├─(205) 810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.png

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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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16套深度学习大数据数据分析包含决胜强化学习实战系列教程完整教程课件

16套深度学习大数据数据分析包含决胜强化学习实战系列教程完整教程课件课程目录：200集数-Python数据分析与机器学习实战 1.人工智能入门指南 2.Python科学计算库-Numpy 3.python数据分析处理库-Pandas 4.Python数据可视化库-Matplotlib 5.Python可视化库Seaborn 6.线性回归算法原理推导 7.梯度下降策略 8.逻辑回归算法 9.案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略 10.项目实战-交易数据异常检测 11.决策树算法 12.案例实战：使用sklearn构造决策树模型 13.集成算法与随机森林 14.案例实战：泰坦尼克获救预测 15.贝叶斯算法 16.Python文本数据分析：新闻分类任务 17.支持向量机 18.案例：SVM调参实例 19.聚类算法-Kmeans 20.聚类算法-DBSCAN 21.案例实战：聚类实践 22.降维算法-PCA主成分分析 23.神经网络 24.Xgboost集成算法 25.自然语言处理词向量模型-Word2Vec 26.使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型 27.scikit-learn模型建立与评估 28.Python库分析科比生涯数据 29.Python时间序列分析 30.机器学习项目实战-贷款申请最大化利润 31.机器学习项目实战-用户流失预警 32.探索性数据分析-足球赛事数据集 33.探索性数据分析-农粮组织数据集 34.机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析深度学习入门视频课程（上篇） 1.深度学习与人工智能简介 2.计算机视觉面临挑战与常规套路 3.用K近邻来进行图像分类 4.超参数与交叉验证 5.线性分类 6.损失函数 7.正则化惩罚项 8.softmax分类器 9.最优化形象解读 10.梯度下降算法原理 11.反向传播 12.神经网络整体架构 13.神经网络模型实例演示 14.过拟合问题解决方案 15.Python环境搭建（推荐Anaconda方法） 16.Eclipse搭建python环境 17.深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络 18.感受神经网络的强大 19.神经网络案例-cifar分类任务 20.神经网络案例-分模块构造神经网络 21.神经网络案例-训练神经网络完成分类任务深度学习入门视频课程（下篇） 1.感受卷积神经网络的强大 2.卷积层详解 3.卷积计算流程 4.卷积核参数分析 5.卷积参数共享原则 6.池化层（Pooling）原理 7.卷积神经网络反向传播原理 8.实现卷积层的前向传播与反向传播 9.实现Pooling层的前向传播与反向传播 10.经典卷及网络架构实例 11.RNN网络结构 12.RNN网络细节 13.python实现RNN算法 14.LSTM网络结构简介 15.分类与回归（Location）任务应用详解 16.物体检测实例 17.如何巧妙设计网络结构 18.训练技巧之数据增强 19.训练技巧之Transfer Learning 20.深度学习框架Caffe简介 21.深度学习框架Caffe训练过程 22.深度学习框架Caffe接口使用实例深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程 1.课程简介 2.Tensorflow安装 3.基本计算单元-变量 4.常用基本操作 5.构造线性回归模型 6.Mnist数据集简介 7.逻辑回归框架 8.迭代完成逻辑回归模型 9.神经网络模型架构 10.训练神经网络 11.卷积神经网络模型架构 12.卷积神经网络模型参数 13.模型的保存和读取 14.加载训练好的VGG网络模型 15.使用VGG模型进行测试 16.使用RNN处理Mnist数据集 17.RNN网络模型 18.训练RNN网络 19.验证码数据生成 20.构造网络的输入数据和标签 21.卷积网络模型定义 22.迭代及测试网络效果深度学习框架Caffe使用案例视频课程深度学习项目实战视频课程-人脸检测大叔据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程 01.人脸关键点检测算法框架 02.多标签数据源制作以及标签坐标转换 03.对原始数据进行数据增强 04.完成第一阶段HDF5数据源制作 05.第一阶段网络训练 06.第二三阶段网络数据源制作 07.第二三阶段网络模型训练 08.网络模型参数初始化 09.完成全部测试结果 10.人脸关键点检测效果 11.项目总结分析 12.算法框架分析自然语言处理-Word2Vec视频教程 1.Gensim构造词向量模型 2.word2vec 3.实战word2vec 决胜AI-强化学习实战系列视频课程 1-1.强化学习简介 1-2.强化学习基本概念 1-3.马尔科夫决策过程 1-4.Bellman方程 1-5.值迭代求解 1-6.代码实战求解过程 1-7.Q-Learning基本原理 1-8.Q-Learning迭代计算实例 1-9.Q-Learning迭代效果 1-10.求解流程详解 2-1.Deep-Q-Network原理 2-11.Deep Q-Learning效果演示 2-2.Deep-Q-Learning网络细节 2-3,Deep Q-Learning网络参数配置 2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型 2-5.Deep Q Learning卷积操作定义 2-6.数据预处理 2-7.实现阶段数据存储 2-8.实现训练模块 2-9.Debug解读训练代码 2-10.完整代码流程分析 Tensorflow项目实战视频课程-文本分类深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow) 1.课程简介 2.Tensorflow安装 3.style-transfer基本原理 4.风格生成网络结构原理 5.风格生成网络细节 6.风格转换效果展示 7.风格转换参数配置 8.数据读取操作 9.VGG体征提取网络结构 10.内容与风格特征提取 11.生成网络结构定义 12.生成网络计算操作 13.参数初始化 14.Content损失计算 15.Style损失计算 16.完成训练模块 17.模型保存与打印结果 18.完成测试代码深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程 1.RNN手写字体识别（三课时） 2.TensorFlow打造唐诗生成网络（八课时） 3.递归神经网络原理(四课时) 4.Tensorflow课程代码深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型 1.seq2seq网络架构原理 2.文章摘要生成 3.序列排序生成 4.Seq2Seq网络深度学习顶级论文算法详解视频课程对抗生成网络 1.课程简介 2.对抗生成网络形象解释 3.对抗生成网络工作原理 4.案例实战对抗生成网络：环境配置 5.案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型 6.案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型 7.案例实战对抗生成网络：构造损失函数 8.案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络 9.DCGAN基本原理 10.DCGAN的网络模型架构 11.DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据 12.DCGAN项目实战：配置参数 13.DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构 14.DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络 15.DCGAN项目实战：训练DCGAN网络 Python数据分析(机器学习)经典案例 1.课程简介 2.课程数据，代码下载 3.使用Anaconda搭建python环境 4.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介 5.特征数据可视化展示 6.数据预处理 7.使用scikit-learn建立分类模型 8.数据简介及面临的挑战 9.数据不平衡问题解决方案 10.逻辑回归进行分类预测 11.使用阈值来衡量预测标准 12.使用数据生成策略 13.数据简介与特征课时化展示 14.不同特征的分布规则 15.决策树模型参数详解 16.决策树中参数的选择 17.将建立好决策树可视化展示出来 18.船员数据分析 19.数据预处理 20.使用回归算法进行预测 21.使用随机森林改进模型 22.随机森林特征重要性分析 23.级联模型原理 24.数据预处理与热度图 25.二阶段输入特征制作 26.使用级联模型进行预测 27.数据简介与特征预处理 28.员工不同属性指标对结果的影响 29.数据预处理 30.构建预测模型 31.基于聚类模型的分析 32.tensorflow框架的安装 33.神经网络模型概述 34.使用tensorflow设定基本参数 35.卷积神经网络模型 36.构建完整的神经网络模型 37.训练神经网络模型 38.PCA原理简介 39.数据预处理 40.协方差分析 41.使用PCA进行降维 42.数据简介与故事背景 43.基于词频的特征提取 44.改进特征选择方法 45.数据清洗 46.数据预处理 47.盈利方法和模型评估 48.预测结果

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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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08-14 12:54

自动聊天机器人项目班 [一门课搞定聊天机器人]

第1课聊天机器人的基础模型与综述实战项目：最简单的Rule-Base聊天机器人知识点1：NLP基本算法第3课用基础机器学习方法制作聊天机器人实战项目：说学逗唱的基础机器人第4课深度学习基础及扫盲实战项目：经典深度学习问题与解法知识点1：seq2seq生成模型第6课用深度学习方法制作聊天机器人第7课看图回答VQA 实战项目：VQA机器人第8课简单易用的聊天机器人开发平台与展望实战项目：打造真实场景中的deploy聊天机器人

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08-13 05:46

最新机器学习一线高级项目融入全新k近邻算法全套机器学习项目课程+项目代码+资料

最新机器学习一线高级项目课程，不仅仅有高级的项目，而在项目进行的同时融入了非常多全新的机器学习及相关技术。课程融入全新的k近邻算法，Bagging、Boosting、AdaBoost、k-means聚类等等，课程没有基础的部分教学，需要同学们已经有扎实的机器学习基础后才能进行进修学习。课程以周为单位，渐进的深入项目，并且课程每周都有任务的总结与作业布置，可以让同学们更加的贴近课程，让学习更有效率，是每位机器学习或相关算法工程师必修的全新高级项目课程。 ===============课程目录=============== 课程章节目录 00 第一周：绪论和准备 01 第一周：学习k-近邻算法 02 第一周项目作业打卡日 03 第一周：天池 o2o 优惠券使用预测比赛 – 初级 04 第一周：本周任务简单总结 05 第二周：学习决策树的构造 06 第二周：测试和存储决策树 07 第二周：项目作业打卡日 08 第二周：天池 o2o 比赛 – 使用决策树模型 09 第二周：本周任务简单总结 11 第三周：文本分类与垃圾邮件过滤 12 第三周：直播答疑日 13 第三周：项目作业打卡日 14 第三周：天池 o2o 比赛 – 使用朴素贝叶斯模型 15 第三周：本周任务简单总结 16 第四周：逻辑回归 17 第四周：项目作业打卡日 18 第四周：天池 o2o 比赛 – 使用逻辑回归模型 19 第四周：本周任务简单总结 20 第四周：支持向量机基本原理 21 第五周：SMO算法 22 第五周：核函数 23 直播答疑 24 第五周：项目作业打卡日 25 第五周：使用支持向量机模型 26 第五周：本周任务简单总结 27 第六周：Bagging、Boosting、AdaBoost 28 第六周：AdaBoost 实现、非均衡分类 29 第六周：项目作业打卡日 30 第六周：天池 o2o 比赛 – 使用 AdaBoost 模型 31 第六周：本周任务简单总结 32 第七周：线性回归 33 第七周：项目作业打卡日 34 第七周：正则化、偏差与方差 35 直播答疑 36 第七周：CART 树 37 第八周：树剪枝 38 第八周：模型树 40 第八周：项目作业打卡日 41 第八周：天池 o2o 优惠券使用预测比赛（进阶） 42 第八周：本周任务简单总结 43 第九周：k-means 聚类 44 第九周：二分 k-means 聚类 45 第九周：项目作业打卡日+直播问题收集日 46 第九周：本周任务简单总结 47 第十周：降维 PCA 49 第十周：奇异值分解 SVD+直播答疑 50 第十周：项目作业打卡日2 51 第十周：项目作业打卡日3 52 第十周：本周任务简单总结详细课程目录 (1)\00 第一周：绪论和准备；目录中文件数:4个 ├─(1) ziliao 2.docx ├─(2) 【《机器学习实战》训练营】——绪论.mp4 ├─(3) 资料 3.docx ├─(4) 资料.pdf (2)\01 第一周：学习k-近邻算法；目录中文件数:2个 ├─(5) kecheng.pdf ├─(6) 资料.docx (3)\02 第一周项目作业打卡日；目录中文件数:1个 ├─(7) 资料.docx (4)\03 第一周：天池 o2o 优惠券使用预测比赛 – 初级；目录中文件数:3个 ├─(8) 03.docx ├─(9) 代码数据集.txt ├─(10) 天池 o2o 优惠券使用预测比赛 – 初级.mp4 (5)\04 第一周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─(11) 自来哦.docx (6)\05 第二周：学习决策树的构造；目录中文件数:5个 ├─(12) 【作业讲解】——约会网站配对.mp4 ├─(13) 【作业讲解】—手写识别系统.mp4 ├─(14) 代码.txt ├─(15) 如何构造决策树.mp4 ├─(16) 资料.docx (7)\06 第二周：测试和存储决策树；目录中文件数:1个 ├─(17) 资料.docx (8)\07 第二周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个 ├─(18) 资料.pdf (9)\08 第二周：天池 o2o 比赛 – 使用决策树模型；目录中文件数:1个 ├─(19) 资料.docx (10)\09 第二周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─(20) 资料.docx (11)\11 第三周：文本分类与垃圾邮件过滤；目录中文件数:1个 ├─(21) 资料.docx (12)\12 第三周：直播答疑日；目录中文件数:1个 ├─(22) 第三周：直播答疑日.mp4 (13)\13 第三周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个 ├─(23) 资料.docx (14)\14 第三周：天池 o2o 比赛 – 使用朴素贝叶斯模型；目录中文件数:1个 ├─(24) 资料.docx (15)\15 第三周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─(25) 资料.docx (16)\16 第四周：逻辑回归；目录中文件数:4个 ├─(26) Python项目：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件.mp4 ├─(27) 交叉熵.mp4 ├─(28) 梯度下降法.mp4 ├─(29) 资料.pdf (17)\17 第四周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个 ├─(30) 新建 Microsoft Word 文档.docx (18)\18 第四周：天池 o2o 比赛 – 使用逻辑回归模型；目录中文件数:1个 ├─(31) 18.docx (19)\19 第四周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─(32) 19.docx (20)\20 第四周：支持向量机基本原理；目录中文件数:4个 ├─(33) 20.docx ├─(34) 支持向量机.mp4 ├─(35) 支持向量机xia.mp4 ├─(36) 最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4 (21)\21 第五周：SMO算法；目录中文件数:3个 ├─(37) 21 SMO 算法.docx ├─(38) Python项目：从疝气病症预测病马的死亡率.mp4 ├─(39) SMO算法理论推导.mp4 (22)\22 第五周：核函数；目录中文件数:2个 ├─(40) 新建 Microsoft Word 文档.docx ├─(41) 核函数.mp4 (23)\23 直播答疑；目录中文件数:1个 ├─(42) zhi播答疑.mp4 (24)\24 第五周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个 ├─(43) 新建 Microsoft Word 文档.docx (25)\25 第五周：使用支持向量机模型；目录中文件数:1个 ├─(44) 新建 Microsoft Word 文档.docx (26)\26 第五周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─(45) 新建 Microsoft Word 文档.docx (27)\27 第六周：Bagging、Boosting、AdaBoost；目录中文件数:3个 ├─(46) AdaBoost 算法推导过程.mp4 ├─(47) Python 项目：手写识别问题回顾.mp4 ├─(48) 第六周：Bagging、Boosting、AdaBoost.docx (28)\28 第六周：AdaBoost 实现、非均衡分类；目录中文件数:1个 ├─(49) 第六周：AdaBoost 实现、非均衡分类.docx (29)\29 第六周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个 ├─(50) 第六周：项目作业打卡日.docx (30)\30 第六周：天池 o2o 比赛 – 使用 AdaBoost 模型；目录中文件数:1个 ├─(51) 第六周：天池 o2o 比赛 – 使用 AdaBoost 模型.docx (31)\31 第六周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─(52) 第六周：本周任务简单总结.docx (32)\32 第七周：线性回归；目录中文件数:2个 ├─(53) Python项目：在一个较难数据集上应用 AdaBoost.mp4 ├─(54) 第七周：线性回归.docx (33)\33 第七周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个 ├─(55) 第七周：项目作业打卡日.docx (34)\34 第七周：正则化、偏差与方差；目录中文件数:1个 ├─(56) 第七周：正则化、偏差与方差.docx (35)\35 直播答疑；目录中文件数:1个 ├─(57) 直播.mp4 (36)\36 第七周：CART 树；目录中文件数:3个 ├─(58) CART树的构建.mp4 ├─(59) 第七周：CART 树.docx ├─(60) 预测鲍鱼的年龄.mp4 (37)\37 第八周：树剪枝；目录中文件数:2个 ├─(61) 树剪枝.mp4 ├─(62) 第八周：树剪枝.docx (38)\38 第八周：模型树；目录中文件数:1个 ├─(63) 第八周：模型树.docx (39)\40 第八周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个 ├─(64) 第八周：项目作业打卡日.docx (40)\41 第八周：天池 o2o 优惠券使用预测比赛（进阶）；目录中文件数:2个 ├─(65) 天池o2o优惠券使用预测比赛解析（进阶）.mp4 ├─(66) 第八周：天池 o2o 优惠券使用预测比赛（进阶）.docx (41)\42 第八周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个 ├─(67) 第八周：本周任务简单总结.docx (42)\43 第九周：k-means 聚类；目录中文件数:2个 ├─(68) 普通树回归与模型树回归的比较.mp4 ├─(69) 第九周：k-means 聚类.pdf (43)\44 第九周：二分 k-means 聚类；目录中文件数:2个 ├─(70) 二分K-Means聚类.mp4 ├─(71) 第九周：二分 k-means 聚类.docx (44)\45 第九周：项目作业打卡日+直播问题收集日；目录中文件数:1个 ├─(72) 第九周：项目作业打卡日+直播问题收集日.docx (45)\46 第九周：本周任务简单总结；目录中文件数:2个 ├─(73) 对地理坐标进行聚类.mp4 ├─(74) 第九周：本周任务简单总结.docx (46)\47 第十周：降维 PCA；目录中文件数:2个 ├─(75) PCA.mp4 ├─(76) 第十周：降维 PCA.docx (47)\49 第十周：奇异值分解 SVD+直播答疑；目录中文件数:3个 ├─(77) SVD.mp4 ├─(78) zhibo .mp4 ├─(79) 新建 Microsoft Word 文档.docx (48)\50 第十周：项目作业打卡日2；目录中文件数:2个 ├─(80) 利用PCA对半导体制造数据降维.mp4 ├─(81) 第十周：项目作业打卡日2.docx (49)\51 第十周：项目作业打卡日3；目录中文件数:1个 ├─(82) 第十周：项目作业打卡日3.docx (50)\52 第十周：本周任务简单总结；目录中文件数:4个 ├─(83) 基于 SVD 的图像压缩.mp4 ├─(84) 第十周：本周任务简单总结.pdf ├─(85) 课程资源导读必看.pdf ├─(86) 餐馆菜肴推荐引擎.mp4

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数学老师回来了-人工智能大数据的数学基石 Ai大数据领域的必学先导课程数据基础实战

称之为数学老师回来了，一点都不过分，课程如果单独列举出来，甚至可以独自的作为数学课程上的教材，但实际上却与大数据AI领域密切相关。其实坦白的讲，数学的能力在AI和大数据领域，尤其是从事算法相关的开发或者建模等等工作，都是非常紧要的一门基础课程，甚至可以说决定了工程们能够进修的深度。课程内容涵盖了线性代数，高等数学，概率论，最优化，优化论教学，凸优化进阶之对偶理论，数据降维的艺术，矩阵分析等等。如果同学们已经有一定的高数基础，在付出一定量的努力后，掌握课程内容应该不会特别难，但对于没有高数基础的同学们还是要再加强一下基础的数学课程。要明白，在AI大数据等领域，研习数学功底，帮助和提升是会有质的飞跃。 ===============课程目录=============== ├<01.第一阶段：AI数学基石> │ ├<01.第一章：线性代数> │ │ ├<视频> │ │ │ ├01_本章概述.mp4 │ │ │ ├02_定义和例子.mp4 │ │ │ ├03_向量及其运算.mp4 │ │ │ ├04_向量组的线性组合.mp4 │ │ │ ├05_向量组的线性相关性.mp4 │ │ │ ├06_内积的定义.mp4 │ │ │ ├07_范数的定义.mp4 │ │ │ ├08_内积的几何解释.mp4 │ │ │ ├09_矩阵和线性变换.mp4 │ │ │ ├10_线性变换.mp4 │ │ │ ├11_矩阵的运算.mp4 │ │ │ ├12_矩阵的转置.mp4 │ │ │ ├13_矩阵的行列式.mp4 │ │ │ ├14_逆矩阵.mp4 │ │ │ ├15_求解线性方程组.mp4 │ │ │ ├16_特征值和特征向量.mp4 │ │ │ ├17_对阵矩阵和正定矩阵.mp4 │ │ │ ├18_相似矩阵和对角化.mp4 │ │ │ ├19_二次型.mp4 │ │ │ └20_本章小结.mp4 │ ├<02.第二章：高等数学> │ │ ├<视频> │ │ │ ├01-本章概述.mp4 │ │ │ ├02-函数的定义.mp4 │ │ │ ├03-反函数.mp4 │ │ │ ├04-复合函数.mp4 │ │ │ ├05-引例.mp4 │ │ │ ├06-导数.mp4 │ │ │ ├07-函数的求导法则 .mp4 │ │ │ ├08-高阶导数.mp4 │ │ │ ├09-二元函数.mp4 │ │ │ ├10-二元函数的偏导数.mp4 │ │ │ ├11-方向导数和梯度.mp4 │ │ │ ├12-雅可比矩阵.mp4 │ │ │ ├13-海森矩阵.mp4 │ │ │ ├14-函数的极值.mp4 │ │ │ ├15-极值的定理.mp4 │ │ │ ├16-拉格朗日函数.mp4 │ │ │ ├17-泰勒展开式.mp4 │ │ │ └18-本章小结.mp4 │ ├<03.第三章：概率论> │ │ ├<视频> │ │ │ ├01-本章概述.mp4 │ │ │ ├02-基础概念.mp4 │ │ │ ├03-随机事件的概率.mp4 │ │ │ ├04-条件概率.mp4 │ │ │ ├05-事件的独立性.mp4 │ │ │ ├06-全概率公式和贝叶斯公式.mp4 │ │ │ ├07-随机变量的定义.mp4 │ │ │ ├08-概率分布.mp4 │ │ │ ├09-概率密度函数.mp4 │ │ │ ├10-随机变量的期望.mp4 │ │ │ ├11-随机变量的方差.mp4 │ │ │ ├12-最大似然估计(上) (1).mp4 │ │ │ ├13-最大似然估计(下) .mp4 │ │ │ └14-本章小节.mp4 │ ├<04.第四章：最优化> │ │ ├<视频> │ │ │ ├01-本章概述.mp4 │ │ │ ├02-基本形式.mp4 │ │ │ ├03-分类.mp4 │ │ │ ├04-线性规划问题实例.mp4 │ │ │ ├05-线性规划的标准形式.mp4 │ │ │ ├06-线性规划问题的求解.mp4 │ │ │ ├07-空间里的直线.mp4 │ │ │ ├08-仿射集.mp4 │ │ │ ├09-凸集.mp4 │ │ │ ├10-超平面和半空间.mp4 │ │ │ ├11-凸函数.mp4 │ │ │ ├12-凸优化问题.mp4 │ │ │ └13-本章小结 .mp4 ├<02.第二阶段：优化论初步> │ ├<01.第一章优化迭代统一论> │ │ ├<视频> │ │ │ ├01-本微专业概述.mp4 │ │ │ ├02-线性回归建模.mp4 │ │ │ ├03-无约束优化分析法(上).mp4 │ │ │ ├04-无约束优化分析法(下).mp4 │ │ │ ├05-无约束迭代法.mp4 │ │ │ ├06-线性回归求解.mp4 │ │ │ └07-案例分析.mp4 │ │ ├<作业> │ │ │ ├<第一章优化迭代统一论作业_客观题> │ │ │ │ ├1.png │ │ │ │ ├2.png │ │ │ │ ├3.png │ │ │ │ └答案.txt │ │ │ ├<第一章优化迭代统一论作业_主观题> │ │ │ │ ├1.png │ │ │ │ └2.png │ ├<02.第二章深度学习反向传播> │ │ ├<第二章深度学习反向传播作业_客观题> │ │ │ ├1.png │ │ │ ├2.png │ │ │ ├3.png │ │ │ └答案.txt │ │ ├<视频> │ │ │ ├01-回归与分类、神经网络.mp4 │ │ │ ├02-BP算法(上).mp4 │ │ │ ├03-BP算法(下).mp4 │ │ │ └04-计算图.mp4 ├<03.第三阶段：优化论进阶> │ ├<01.第一章凸优化基础> │ │ ├<视频> │ │ │ ├01-一般优化问题.mp4 │ │ │ ├02-凸集和凸函数基础(上).mp4 │ │ │ ├03-凸集和凸函数基础(下).mp4 │ │ │ ├04-凸优化问题.mp4 │ │ │ └05-案例分析.mp4 │ ├<02.第二章凸优化进阶之对偶理论> │ │ ├<第二章凸优化进阶之对偶理论作业> │ │ │ ├客观题.PNG │ │ │ ├客观题答案.txt │ │ │ └主观题.PNG │ │ ├<视频> │ │ │ ├01-凸优化问题.mp4 │ │ │ ├02-对偶(上).mp4 │ │ │ ├03-对偶(下).mp4 │ │ │ └04-问题案例.mp4 │ ├<03.第二章主观题答案> │ │ ├1.PNG │ │ ├2.PNG │ │ ├3.PNG │ │ ├4.PNG │ │ ├5.PNG │ │ ├6.PNG │ │ ├7.PNG │ │ └8.PNG │ ├<04.第三章 SVM> │ │ ├<第三章 SVM作业> │ │ │ ├答案.txt │ │ │ ├客观题.PNG │ │ │ └主观题.PNG │ │ ├<视频> │ │ │ ├01-问题案例.mp4 │ │ │ ├02-SVM建模-成片.mp4 │ │ │ ├03-SVM求解-成片.mp4 │ │ │ └04-SVM扩展-成片.mp4 ├<04.第四阶段：数据降维的艺术> │ ├<01.第一章节：矩阵分析上篇> │ │ ├第四门_数据降维的艺术.rar │ │ ├<视频> │ │ │ ├01-线性代数基础与精华.mp4 │ │ │ ├02-特征分解.mp4 │ │ │ └03-PCA.mp4 │ ├<02.第二章节：矩阵分析下> │ │ ├<考核作业> │ │ │ ├第二章矩阵分析下篇作业_主观题.PNG │ │ │ ├第一章矩阵分析上篇作业_主观题.PNG │ │ │ ├<第二章矩阵分析下篇作业_客观题> │ │ │ │ ├1.PNG │ │ │ │ ├2.PNG │ │ │ │ └答案.txt │ │ │ ├<第一章矩阵分析上篇作业_客观题> │ │ │ │ ├1.PNG │ │ │ │ ├2.PNG │ │ │ │ └答案.txt │ │ ├<视频> │ │ │ ├01-特征分解复习.mp4 │ │ │ ├02-SVD理论.mp4 │ │ │ └03-矩阵其他重要知识及实际应用.mp4 ├<资料> │ ├<【非常重要】预习_本科数学划重点 (1)> │ ├<Matlab a 中文版> │ │ └MATLAB win64.zip

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