人工智能AI深度学习机器学习视频教程和源码17套 | 531334840C9CE8D7CFE9A733DAFF54D201B60D34

人工智能AI深度学习机器学习视频教程和源码17套

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/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/
课时1课程介绍（主题与大纲.flv	78.9 MB
课时2AI时代首选Python.flv	20.9 MB
课时3Python我该怎么学.flv	11.1 MB
课时4人工智能的核心-机器学习.flv	22.9 MB
课时5机器学习怎么学？.mp4	27.9 MB
课时6算法推导与案例.mp4	28.7 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/
课时10Numpy基础结构.mp4	40.3 MB
课时11Numpy矩阵基础.mp4	25.2 MB
课时12Numpy常用函数.mp4	52.1 MB
课时13矩阵常用操作.mp4	38.8 MB
课时14不同复制操作对比.mp4	40.1 MB
课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv	107.8 MB
课时8课程数据，代码，PPT.txt	0.1 KB
课时9科学计算库Numpy.mp4	51.1 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/
课时15Pandas数据读取.mp4	76.3 MB
课时16Pandas索引与计算.mp4	59.2 MB
课时17Pandas数据预处理实例.mp4	60.9 MB
课时18Pandas常用预处理方法.mp4	46.1 MB
课时19Pandas自定义函数.mp4	43.1 MB
课时20Series结构.mp4	88.4 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/04Python数据可视化库-Matplotlib/
课时21折线图绘制.mp4	45.5 MB
课时22子图操作.mp4	73.1 MB
课时23条形图与散点图.mp4	62.6 MB
课时24柱形图与盒图.mp4	51.6 MB
课时25细节设置.mp4	52.4 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/05Python可视化库Seaborn/
课时26Seaborn简介.mp4	10.1 MB
课时27整体布局风格设置.mp4	50.1 MB
课时28风格细节设置.mp4	53.1 MB
课时29调色板.mp4	40.9 MB
课时30调色板颜色设置.mp4	39.3 MB
课时31单变量分析绘图.mp4	50.1 MB
课时32回归分析绘图.mp4	53.7 MB
课时33多变量分析绘图.mp4	48.8 MB
课时34分类属性绘图.mp4	53.4 MB
课时35Facetgrid使用方法.mp4	36.9 MB
课时36Facetgrid绘制多变量.mp4	57.2 MB
课时37热度图绘制.mp4	79.9 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/06线性回归算法原理推导/
课时38线性回归算法概述.mp4	41.6 MB
课时39误差项分析.mp4	36.1 MB
课时40似然函数求解.mp4	26.1 MB
课时41目标函数推导.mp4	27.0 MB
课时42线性回归求解.mp4	31.7 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/07梯度下降策略/
课时43梯度下降原理.mp4	38.8 MB
课时44梯度下降方法对比.mp4	23.4 MB
课时45学习率对结果的影响.mp4	18.3 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/08逻辑回归算法/
课时46逻辑回归算法原理推导.mp4	32.8 MB
课时47逻辑回归求解.mp4	46.7 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略/
课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4	34.8 MB
课时49完成梯度下降模块.mp4	59.1 MB
课时50停止策略与梯度下降案例.mp4	54.4 MB
课时51实验对比效果.mp4	69.8 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/10项目实战-交易数据异常检测/
课时52案例背景和目标.mp4	40.7 MB
课时53样本不均衡解决方案.mp4	49.6 MB
课时54下采样策略.mp4	32.7 MB
课时55交叉验证.mp4	46.7 MB
课时56模型评估方法.mp4	44.0 MB
课时57正则化惩罚.mp4	28.2 MB
课时58逻辑回归模型.mp4	41.6 MB
课时59混淆矩阵.mp4	54.5 MB
课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4	48.6 MB
课时61SMOTE样本生成策略.mp4	109.0 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/11决策树算法/
课时62决策树原理概述.mp4	36.6 MB
课时63衡量标准-熵.mp4	36.9 MB
课时64决策树构造实例.mp4	32.0 MB
课时65信息增益率.mp4	17.4 MB
课时66决策树剪枝策略.mp4	51.5 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/12案例实战：使用sklearn构造决策树模型/
课时67决策树复习.mp4	28.6 MB
课时68决策树涉及参数.mp4	84.0 MB
课时69树可视化与sklearn库简介.mp4	172.3 MB
课时70sklearn参数选择.mp4	62.1 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/13集成算法与随机森林/
课时71集成算法-随机森林.mp4	37.0 MB
课时72特征重要性衡量.mp4	36.3 MB
课时73提升模型.mp4	35.1 MB
课时74堆叠模型.mp4	20.5 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/14案例实战：泰坦尼克获救预测/
课时75船员数据分析.mp4	50.4 MB
课时76数据预处理.mp4	55.1 MB
课时77使用回归算法进行预测.mp4	56.8 MB
课时78使用随机森林改进模型.mp4	66.0 MB
课时79随机森林特征重要性分析.mp4	74.8 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/15贝叶斯算法/
课时80贝叶斯算法概述.mp4	20.1 MB
课时81贝叶斯推导实例.mp4	21.7 MB
课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4	32.4 MB
课时83垃圾邮件过滤实例.mp4	40.7 MB
课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4	88.1 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/16Python文本数据分析：新闻分类任务/
课时85文本分析与关键词提取.mp4	34.6 MB
课时86相似度计算.mp4	36.2 MB
课时87新闻数据与任务简介.mp4	82.5 MB
课时88TF-IDF关键词提取.mp4	123.3 MB
课时89LDA建模.mp4	73.0 MB
课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4	130.1 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/17支持向量机/
课时91支持向量机要解决的问题.mp4	28.5 MB
课时92距离与数据的定义.mp4	29.5 MB
课时93目标函数.mp4	28.3 MB
课时94目标函数求解.mp4	31.4 MB
课时95SVM求解实例.mp4	39.9 MB
课时96支持向量的作用.mp4	34.5 MB
课时97软间隔问题.mp4	18.7 MB
课时98SVM核变换.mp4	65.9 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/18案例：SVM调参实例/
课时100SVM参数选择.mp4	90.9 MB
课时99sklearn求解支持向量机.mp4	65.8 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/19聚类算法-Kmeans/
课时101KMEANS算法概述.mp4	33.9 MB
课时102KMEANS工作流程.mp4	26.5 MB
课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4	57.1 MB
课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4	35.1 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/20聚类算法-DBSCAN/
课时105DBSCAN聚类算法.mp4	36.2 MB
课时106DBSCAN工作流程.mp4	53.8 MB
课时107DBSCAN可视化展示.mp4	56.9 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/21案例实战：聚类实践/
课时108多种聚类算法概述.mp4	12.5 MB
课时109聚类案例实战.mp4	140.5 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/22降维算法-PCA主成分分析/
课时110PCA降维概述.mp4	23.0 MB
课时111PCA要优化的目标.mp4	39.2 MB
课时112PCA求解.mp4	33.5 MB
课时113PCA实例.mp4	51.6 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/23神经网络/
课时114初识神经网络.mp4	45.9 MB
课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4	32.6 MB
课时116K近邻尝试图像分类.mp4	30.5 MB
课时117超参数的作用.mp4	31.6 MB
课时118线性分类原理.mp4	24.2 MB
课时119神经网络-损失函数.mp4	27.1 MB
课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4	19.9 MB
课时121神经网络-softmax分类器.mp4	36.3 MB
课时122神经网络-最优化形象解读.mp4	21.1 MB
课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4	31.9 MB
课时124神经网络-反向传播.mp4	42.6 MB
课时125神经网络架构.mp4	27.8 MB
课时126神经网络实例演示.mp4	114.4 MB
课时127神经网络过拟合解决方案.mp4	45.1 MB
课时128感受神经网络的强大.mp4	50.8 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/24Xgboost集成算法/
课时129集成算法思想.mp4	15.0 MB
课时130xgboost基本原理.mp4	29.1 MB
课时131xgboost目标函数推导.mp4	34.6 MB
课时132xgboost求解实例.mp4	38.3 MB
课时133xgboost安装.mp4	17.5 MB
课时134xgboost实战演示.mp4	81.7 MB
课时135Adaboost算法概述.mp4	41.1 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/25自然语言处理词向量模型-Word2Vec/
课时136自然语言处理与深度学习.mp4	34.2 MB
课时137语言模型.mp4	15.0 MB
课时138-N-gram模型.mp4	24.6 MB
课时139词向量.mp4	23.7 MB
课时140神经网络模型.mp4	28.8 MB
课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4	62.1 MB
课时143CBOW求解目标.mp4	16.4 MB
课时144梯度上升求解.mp4	29.3 MB
课时145负采样模型.mp4	18.4 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型/
课时146使用Gensim库构造词向量.mp4	39.7 MB
课时147维基百科中文数据处理.mp4	91.1 MB
课时148Gensim构造word2vec模型.mp4	45.7 MB
课时149测试模型相似度结果.mp4	43.1 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/27scikit-learn模型建立与评估/
课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4	63.2 MB
课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4	52.6 MB
课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4	50.6 MB
课时153 模型效果衡量标准.mp4	77.8 MB
课时154ROC指标与测试集的价值.mp4	73.5 MB
课时155交叉验证.mp4	73.3 MB
课时156多类别问题.mp4	67.3 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/28Python库分析科比生涯数据/
课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4	41.6 MB
课时158特征数据可视化展示.mp4	67.3 MB
课时159数据预处理.mp4	60.4 MB
课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4	55.7 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/29Python时间序列分析/
课时161章节简介.mp4	5.4 MB
课时162Pandas生成时间序列.mp4	65.5 MB
课时163Pandas数据重采样.mp4	44.5 MB
课时164Pandas滑动窗口.mp4	31.2 MB
课时165数据平稳性与差分法.mp4	42.2 MB
课时166ARIMA模型.mp4	28.9 MB
课时167相关函数评估方法.mp4	47.9 MB
课时168建立ARIMA模型.mp4	43.4 MB
课时169参数选择.mp4	76.0 MB
课时170股票预测案例.mp4	65.0 MB
课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4	126.5 MB
课时172维基百科词条EDA.mp4	116.8 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润/
课时173数据清洗过滤无用特征.mp4	97.6 MB
课时174数据预处理.mp4	89.7 MB
课时175获得最大利润的条件与做法.mp4	52.8 MB
课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4	71.2 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/31机器学习项目实战-用户流失预警/
课时177数据背景介绍.mp4	41.2 MB
课时178数据预处理.mp4	47.5 MB
课时179尝试多种分类器效果.mp4	34.9 MB
课时180结果衡量指标的意义.mp4	63.5 MB
课时181应用阈值得出结果.mp4	36.1 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/32探索性数据分析-足球赛事数据集/
课时182内容简介.mp4	10.0 MB
课时183数据背景介绍.mp4	64.6 MB
课时184数据读取与预处理.mp4	96.9 MB
课时185数据切分模块.mp4	89.7 MB
课时186缺失值可视化分析.mp4	120.6 MB
课时187特征可视化展示.mp4	76.7 MB
课时188多特征之间关系分析.mp4	71.7 MB
课时189报表可视化分析.mp4	72.6 MB
课时190红牌和肤色的关系.mp4	158.1 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/33探索性数据分析-农粮组织数据集/
课时191数据背景简介.mp4	79.2 MB
课时192数据切片分析.mp4	127.4 MB
课时193单变量分析.mp4	124.6 MB
课时194峰度与偏度.mp4	57.5 MB
课时195数据对数变换.mp4	48.5 MB
课时196数据分析维度.mp4	51.7 MB
课时197变量关系可视化展示.mp4	110.3 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析/
课时198建立特征工程.mp4	78.9 MB
课时199特征数据预处理.mp4	62.2 MB
课时200应用聚类算法得出异常ip点.mp4	73.9 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/Python库代码（4个）/1-科学计算库numpy/.ipynb_checkpoints/
numpy_1-checkpoint.ipynb	6.6 KB
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Untitled1-checkpoint.ipynb	0.1 KB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/Python库代码（4个）/1-科学计算库numpy/
numpy_1.ipynb	7.3 KB
numpy_2.ipynb	8.1 KB
NUMPY_3.ipynb	11.2 KB
numpy_4.ipynb	5.5 KB
numpy_5.ipynb	2.7 KB
Untitled.ipynb	8.2 KB
Untitled1.ipynb	11.2 KB
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/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/Python库代码（4个）/2-数据分析处理库pandas/.ipynb_checkpoints/
padas_3-checkpoint.ipynb	0.1 KB
pandas_1-checkpoint.ipynb	0.1 KB
pandas_2-checkpoint.ipynb	0.1 KB
pandas_4-checkpoint.ipynb	0.1 KB
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/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/Python库代码（4个）/2-数据分析处理库pandas/data-master/
fandango_score_comparison.csv	15.1 KB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/Python库代码（4个）/2-数据分析处理库pandas/
fandango_score_comparison.csv	15.1 KB
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/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/Python库代码（4个）/3-可视化库matpltlib/.ipynb_checkpoints/
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fandango_scores.csv	15.1 KB
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percent-bachelors-degrees-women-usa.csv	5.7 KB
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UNRATE.csv	13.2 KB
数据和代码.zip	963.3 KB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/Python库代码（4个）/4-可视化库Seaborn/
4-REG.ipynb	790.1 KB
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6-FacetGrid.ipynb	859.4 KB
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f1.png	144.9 KB
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/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/Python快速入门/
第一章：Python基础.zip	23.1 KB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/机器学习算法PPT/
1-AI入学指南.pdf	674.5 KB
10-EM算法.pdf	830.9 KB
11-神经网络.pdf	12.3 MB
12-word2vec.pdf	2.5 MB
2-回归算法.pdf	1.3 MB
3-决策树与集成算法.pdf	1.1 MB
4-聚类算法.pdf	807.2 KB
5-贝叶斯算法.pdf	552.4 KB
6-支持向量机.pdf	1.4 MB
7-推荐系统.pdf	2.1 MB
8-xgboost.pdf	954.5 KB
9-LDA与PCA算法.pdf	1.1 MB
文本分析.pdf	534.7 KB
时间序列分析.pdf	785.7 KB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/机器学习算法配套案例实战/
GMM聚类.zip	1.3 MB
Xgboost调参.zip	27.3 MB
决策树.zip	141.4 KB
支持向量机.zip	2.4 MB
数据预处理.zip	233.2 KB
梯度下降求解逻辑回归.zip	698.1 KB
聚类算法.zip	626.5 KB
贝叶斯-拼写检查器.zip	2.5 MB
贝叶斯-新闻分类.zip	10.4 MB
逻辑回归-信用卡欺诈检测.zip	69.3 MB
降维算法.zip	454.4 KB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/机器学习算法配套案例实战/Python文本分析/
Python文本分析.pdf	534.8 KB
Python文本分析.zip	20.3 MB
贝叶斯算法.pdf	518.7 KB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/机器学习算法配套案例实战/Python文本分析/搜狗新闻语料/
test.txt	19.2 MB
train.txt	91.0 MB
val.txt	9.9 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/机器学习算法配套案例实战/Python时间序列/
Python时间序列.zip	115.3 MB
时间序列分析.pdf	785.6 KB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/机器学习算法配套案例实战/word2vec/
Gensim-代码.zip	4.8 MB
gensim训练model.zip	2.2 GB
tensorflow-word2vec.zip	1.9 MB
word2vec.pdf	2.4 MB
word2vec.zip	88.7 MB
维基百科中文数据.zip	2.7 GB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/机器学习算法配套案例实战/探索性数据分析/
探索性数据分析.zip	36.8 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/机器学习算法配套案例实战/推荐系统/
推荐系统.pdf	2.2 MB
推荐系统.zip	20.5 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/机器学习算法配套案例实战/泰坦尼克船员获救/
taitannike.ipynb	48.1 KB
test.csv	28.6 KB
titanic_train.csv	61.2 KB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/机器学习算法配套案例实战/神经网络/
感受神经网络的强大代码.rar	3.0 KB
神经网络cifar代码.rar	11.4 KB
（cifar分类可能遇到的错误更正）.docx	33.1 KB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/机器学习算法配套案例实战/科比数据集分析/
科比数据.zip	1.3 MB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/补充的内容/Kmeans/
codebook_test.npy	0.5 KB
compressed_test.jpg	8.5 KB
compressed_tiger.png	442.0 KB
test.jpg	25.4 KB
test2.jpg	4.7 KB
tiger.png	1.8 MB
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/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/补充的内容/PCA降维/
PCA.zip	122.5 KB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/补充的内容/python机器学习案例/machineLearning/.ipynb_checkpoints/
ml_1_introduce-checkpoint.ipynb	0.1 KB
ml_2_logistic-regression-checkpoint.ipynb	0.1 KB
ml_3_logisticRes-checkpoint.ipynb	0.1 KB
ml_4_Cross-validation-checkpoint.ipynb	16.7 KB
ml_5_kcross-checkpoint.ipynb	6.8 KB
ml_6_clustering-checkpoint.ipynb	0.1 KB
ml_7_mulabel-checkpoint.ipynb	11.0 KB
ml_8_overfit-checkpoint.ipynb	0.1 KB
ml_9_k-means-checkpoint.ipynb	0.1 KB
ml_9_KMEANS-checkpoint.ipynb	0.1 KB
ml_buildDecisionTree-checkpoint.ipynb	0.1 KB
ml_decisionTree-checkpoint.ipynb	18.5 KB
ml_DTandRandmoF_scikieLearn-checkpoint.ipynb	16.4 KB
ml_GradientDescent-checkpoint.ipynb	218.1 KB
ml_kmeans_nba-checkpoint.ipynb	114.8 KB
ml_loanProject-checkpoint.ipynb	32.2 KB
ml_neuralnetwork-checkpoint.ipynb	98.4 KB
ml_randomForest-checkpoint.ipynb	0.1 KB
Untitled-checkpoint.ipynb	0.1 KB
/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/补充的内容/python机器学习案例/machineLearning/
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/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/补充的内容/支持向量机/SMO/
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/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/补充的内容/机器学习算法/回归算法/
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/01.python数据分析与机器学习实战/课程资料/唐宇迪-机器学习课程资料/补充的内容/贷款利润最大化/
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/02.深度学习入门视频课程（上篇）/
10梯度下降算法原理.wmv	17.1 MB
11反向传播.wmv	21.5 MB
12神经网络整体架构.wmv	15.3 MB
13神经网络模型实例演示.wmv	43.2 MB
14过拟合问题解决方案.wmv	22.6 MB
15Python环境搭建（推荐Anaconda方法）.wmv	30.4 MB
16Eclipse搭建python环境.wmv	13.6 MB
17深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络.wmv	49.9 MB
18感受神经网络的强大.wmv	23.1 MB
19神经网络案例-cifar分类任务.wmv	30.6 MB
1深度学习与人工智能简介.wmv	20.1 MB
20神经网络案例-分模块构造神经网络.wmv	29.9 MB
21神经网络案例-训练神经网络完成分类任务.wmv	721.6 KB
2计算机视觉面临挑战与常规套路.wmv	15.1 MB
3用K近邻来进行图像分类.wmv	15.8 MB
4超参数与交叉验证.wmv	20.1 MB
5线性分类.wmv	14.8 MB
6损失函数.wmv	13.4 MB
7正则化惩罚项.wmv	12.5 MB
8softmax分类器.wmv	19.3 MB
9最优化形象解读.wmv	11.7 MB
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/03.深度学习入门视频课程（下篇-2017-11-06更新完毕）/
001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4	32.5 MB
002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4	14.4 MB
003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4	20.7 MB
004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4	21.0 MB
005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4	12.0 MB
006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4	11.8 MB
007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4	22.1 MB
008、深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播.mp4	28.4 MB
009、深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播.mp4	46.2 MB
010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4	53.7 MB
011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4	9.9 MB
012、RNN网络细节.mp4	10.5 MB
013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4	109.9 MB
014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4	12.4 MB
015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4	44.6 MB
016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4	47.7 MB
017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4	29.7 MB
018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4	17.3 MB
019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4	14.4 MB
020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4	45.4 MB
021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4	181.4 MB
022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4	44.9 MB
/04.深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程（2017-11-06 更新完毕）/
001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4	1.1 MB
002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4	21.7 MB
003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4	18.7 MB
004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4	39.9 MB
005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4	40.8 MB
006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4	37.2 MB
007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4	27.5 MB
008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4	67.3 MB
009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4	15.4 MB
010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4	48.3 MB
011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4	25.0 MB
012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4	95.7 MB
013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4	97.6 MB
014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4	31.0 MB
015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4	71.0 MB
016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4	16.3 MB
017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4	46.1 MB
018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4	96.4 MB
019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4	35.7 MB
020、Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4	31.6 MB
021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4	63.0 MB
022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4	51.1 MB
/Tensorflow课程/
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mnist.zip	11.6 MB
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tensorflow代码.zip	2.2 MB
验证码识别.zip	164.5 MB
/05.深度学习项目实战-深度学习框架Caffe使用案例视频课程/
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/06.深度学习项目实战视频课程-人脸检测/
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/07.深度学习项目实战-关键点定位视频教程(2017-11-14更新完毕)/
001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4	19.7 MB
002、深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换.mp4	110.5 MB
003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4	39.0 MB
004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4	72.2 MB
005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4	42.1 MB
006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4	126.5 MB
007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4	49.0 MB
008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4	51.2 MB
009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4	56.4 MB
010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4	49.1 MB
011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4	31.8 MB
012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4	37.4 MB
/深度学习-人脸关键点/
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/深度学习-人脸关键点/课上代码/
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/08.自然语言处理word2vec/Gensim构造词向量模型/
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/08.自然语言处理word2vec/实战word2vec/
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/09.决胜AI-强化学习实战系列视频课程/
1-1.强化学习简介.mp4	75.7 MB
1-10.求解流程详解.mp4	106.1 MB
1-2.强化学习基本概念.mp4	50.7 MB
1-3.马尔科夫决策过程.mp4	40.3 MB
1-4.Bellman方程.mp4	61.4 MB
1-5.值迭代求解.mp4	61.4 MB
1-6.代码实战求解过程.mp4	82.6 MB
1-7.Q-Learning基本原理.mp4	40.1 MB
1-8.Q-Learning迭代计算实例.mp4	45.9 MB
1-9.Q-Learning迭代效果.mp4	43.7 MB
2-1.Deep-Q-Network原理.mp4	36.6 MB
2-10.完整代码流程分析.mp4	129.1 MB
2-11.Deep Q-Learning效果演示.mp4	47.3 MB
2-2.Deep-Q-Learning网络细节.mp4	56.4 MB
2-3,Deep Q-Learning网络参数配置.mp4	58.3 MB
2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型.mp4	85.4 MB
2-5.Deep Q Learning卷积操作定义.mp4	78.4 MB
2-6.数据预处理.mp4	88.6 MB
2-7.实现阶段数据存储.mp4	62.4 MB
2-8.实现训练模块.mp4	79.7 MB
2-9.Debug解读训练代码.mp4	56.0 MB
/强化学习课件及代码/
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ValueIteration.py	2.5 KB
强化学习.pdf	2.3 MB
/10.Tensorflow项目实战视频课程-文本分类/
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/Tensorflow垃圾邮件分类/
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/11.深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)（2017-11-18更新完毕）/
001、课程简介.mp4	22.1 MB
002、Tensorflow安装.mp4	11.2 MB
003、style-transfer基本原理.mp4	25.2 MB
004、风格生成网络结构原理.mp4	14.6 MB
005、风格生成网络细节.mp4	22.6 MB
006、风格转换效果展示.mp4	29.2 MB
007、风格转换参数配置.mp4	59.7 MB
008、数据读取操作.mp4	39.3 MB
009、VGG体征提取网络结构.mp4	44.3 MB
010、内容与风格特征提取.mp4	39.8 MB
011、生成网络结构定义.mp4	10.1 MB
012、生成网络计算操作.mp4	46.3 MB
013、参数初始化.mp4	38.9 MB
014、Content损失计算.mp4	18.3 MB
015、Style损失计算.mp4	33.8 MB
016、完成训练模块.mp4	40.2 MB
017、模型保存与打印结果.mp4	34.1 MB
018、完成测试代码.mp4	59.5 MB
/StyleTransfer/
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/12.深度学习顶级论文算法详解视频课程/DeepLearning(期刊论文)/
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/12.深度学习顶级论文算法详解视频课程/
第七课.wmv	50.7 MB
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第六课.wmv	87.0 MB
第十一集.wmv	65.9 MB
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第十五课.wmv	182.3 MB
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第十课.wmv	34.7 MB
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/RNN手写字体识别（三课时）/
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/TensorFlow打造唐诗生成网络（八课时）/
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8.wmv	42.1 MB
/Tensorflow课程代码/
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tensorflow代码.zip	2.2 MB
验证码识别.zip	164.5 MB
/递归神经网络原理(四课时)/
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4.wmv	19.3 MB
/14.机器学习对抗生成网络/
1.补充.mp4	442.5 KB
1.课程简介.mp4	60.0 MB
10.DCGAN的网络模型架构.mp4	89.5 MB
11.DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据.mp4	89.7 MB
12.DCGAN项目实战：配置参数.mp4	82.2 MB
13.DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构.mp4	91.6 MB
14.DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络.mp4	49.7 MB
15.DCGAN项目实战：训练DCGAN网络.mp4	47.7 MB
2.对抗生成网络形象解释.mp4	46.5 MB
3.对抗生成网络工作原理.mp4	45.4 MB
4.案例实战对抗生成网络：环境配置.mp4	51.9 MB
5.案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型.mp4	62.7 MB
6.案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型.mp4	55.3 MB
7.案例实战对抗生成网络：构造损失函数.mp4	46.2 MB
8.案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络.mp4	65.7 MB
9.DCGAN基本原理.mp4	65.0 MB
DCGAN.zip	298.5 MB
人脸数据.zip	678.8 MB
卡通图像.zip	288.2 MB
/seq2seq网络架构原理/
1.wmv	7.7 MB
2.wmv	15.1 MB
3.wmv	14.7 MB
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5.wmv	27.8 MB
/序列排序生成/
1.wmv	29.2 MB
2.wmv	41.2 MB
3.wmv	50.3 MB
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5.wmv	50.6 MB
/文章摘要生成/
1.wmv	52.5 MB
2.wmv	50.7 MB
3.wmv	53.4 MB
4.wmv	80.5 MB
/章节1-推荐系统工作原理/
01系列课程概述.mp4	8.3 MB
02推荐系统应用.mp4	34.2 MB
04推荐系统要完成的任务.mp4	18.2 MB
05相似度计算.mp4	29.2 MB
06基于用户的协同过滤.mp4	25.2 MB
07基于物品的协同过滤.mp4	38.2 MB
08隐语义模型.mp4	20.8 MB
09隐语义模型求解.mp4	28.1 MB
10模型评估标准.mp4	18.3 MB
/章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型/
11Surprise库与数据简介.mp4	35.8 MB
12Surprise库使用方法.mp4	45.4 MB
13得出推荐商品结果.mp4	66.4 MB
/章节3-使用Surprise库建立推荐系统/
14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4	48.9 MB
15模型架构.mp4	53.8 MB
16损失函数定义.mp4	54.3 MB
17训练网络.mp4	78.4 MB
/17.机器学习经典案例/Tensorflow课程/
imagenet-vgg-verydeep-19.mat	576.0 MB
mnist.zip	11.6 MB
tensorflow.pptx	811.9 KB
tensorflow代码.zip	2.2 MB
验证码识别.zip	164.5 MB
/17.机器学习经典案例/
课时01.课程简介.flv	28.2 MB
课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv	71.2 MB
课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv	33.8 MB
课时05.特征数据可视化展示.flv	69.7 MB
课时06.数据预处理.flv	54.7 MB
课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv	50.2 MB
课时08.数据简介及面临的挑战.flv	50.7 MB
课时09.数据不平衡问题解决方案.flv	50.1 MB
课时10.逻辑回归进行分类预测.flv	75.0 MB
课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv	95.2 MB
课时12.使用数据生成策略.flv	86.6 MB
课时13.数据简介与特征课时化展示.flv	65.3 MB
课时14.不同特征的分布规则.flv	28.1 MB
课时15.决策树模型参数详解.flv	45.3 MB
课时16.决策树中参数的选择.flv	49.0 MB
课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv	57.4 MB
课时18.船员数据分析.flv	20.7 MB
课时19.数据预处理.flv	52.5 MB
课时20.使用回归算法进行预测.flv	69.7 MB
课时21.使用随机森林改进模型.flv	64.3 MB
课时22.随机森林特征重要性分析.flv	55.9 MB
课时23.级联模型原理.flv	14.1 MB
课时24.数据预处理与热度图.flv	54.0 MB
课时25.二阶段输入特征制作.flv	17.1 MB
课时26.使用级联模型进行预测.flv	104.9 MB
课时27.数据简介与特征预处理.flv	66.2 MB
课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv	71.1 MB
课时29.数据预处理.flv	47.8 MB
课时30.构建预测模型.flv	35.6 MB
课时31.基于聚类模型的分析.flv	31.4 MB
课时32.tensorflow框架的安装.flv	19.3 MB
课时33.神经网络模型概述.flv	29.9 MB
课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv	36.6 MB
课时35.卷积神经网络模型.flv	30.4 MB
课时36.构建完整的神经网络模型.flv	53.6 MB
课时37.训练神经网络模型.flv	85.2 MB
课时38.PCA原理简介.flv	9.8 MB
课时39.数据预处理.flv	32.7 MB
课时40.协方差分析.flv	40.7 MB
课时41.使用PCA进行降维.flv	34.2 MB
课时42.数据简介与故事背景.flv	29.2 MB
课时43.基于词频的特征提取.flv	55.3 MB
课时44.改进特征选择方法.flv	67.8 MB
课时45.数据清洗.flv	63.8 MB
课时46.数据预处理.flv	73.2 MB
课时47.盈利方法和模型评估.flv	44.5 MB
课时48.预测结果.flv	63.1 MB
/.../课时02.课程数据，代码下载/
机器学习经典案例.zip	177.0 MB
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