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[大数据/人工智能/云计算] 周志华机器学习 完整版(75.06G)

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[LV.10]以坛为家III

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发表于 2020-10-5 09:12:14 | 显示全部楼层 |阅读模式
『课程目录』:
├─基础部分:人工智能python基础
│  ├─第1部分
│  │      机器学习与Python-第一章.zip
│  │      第一讲:为什么使用Python.mp4
│  │      第二讲:Python环境配置(Anaconda).mp4
│  │      
│  ├─第2部分
│  │  ├─第10讲 Python文件输入输出
│  │  │      2.8?Python文件输入输出.mp4
│  │  │      Python文件输入输出.zip
│  │  │      
│  │  ├─第11讲 Python基础综合实践
│  │  │      2.9?Python基础综合实践.mp4
│  │  │      Python基础综合实践.zip
│  │  │      
│  │  ├─第3讲 预备知识与开始前的准备
│  │  │      机器学习与Python_第二章.pdf
│  │  │      第三讲:预备知识与开始前的准备.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第4讲 python基本语法
│  │  │      1-Python演示.ipynb
│  │  │      第四讲:Python基本语法.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第5讲 python数据类型
│  │  │      Python数据类型.zip
│  │  │      第五讲:Python数据类型.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第6讲 python数据运算
│  │  │      Python数据运算.zip
│  │  │      第六讲:Python数据运算.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第7讲 python流程控制
│  │  │      Python流程控制.zip
│  │  │      第七讲:Python流程控制.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第8讲 Python函数设计
│  │  │      2.6?Python函数设计.mp4
│  │  │      Python函数设计.zip
│  │  │      
│  │  └─第9讲 Python编程库(包)的导入
│  │          2.7?Python编程库(包)的导入.mp4
│  │          Python编程库(包)的导入.zip
│  │         
│  └─第3部分
│          3.1?Python数据分析工具简介(Numpy,Scipy,Matplotlib,Pandas,Scikit-Learn).mp4
│          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
│          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
│          3.4?Python主要数据预处理函数.mp4
│          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
│          3.6?MNIST手写体数字图片识别.mp4
│          4-mnist.zip
│          机器学习与Python_第三章_1.zip
│          机器学习与Python_第三章_2.zip
│         
├─基础部分:人工智能数学基础
│  ├─1、线代
│  │      10.向量组的线性相关性2.ppt
│  │      11.向量组的线性相关性3.ppt
│  │      12.向量组的线性相关性4.ppt
│  │      13.相似矩阵及二次型.ppt
│  │      14. 范数.ppt
│  │      15.矩阵分解.pptx
│  │      16.主成分分析.ppt
│  │      1行列式1.ppt
│  │      2行列式2.pdf
│  │      2行列式2.ppt
│  │      3.矩阵及其运算1.ppt
│  │      4.矩阵及其运算2.ppt
│  │      5.矩阵的初等变换.ppt
│  │      6.矩阵的秩.ppt
│  │      7.线性方程组的解.ppt
│  │      8.习题课.ppt
│  │      9.向量组的线性相关性1.ppt
│  │      第10讲:一小时答疑(Day2).mp4
│  │      第11讲:向量组的线性相关性(一).mp4
│  │      第12讲:向量组的线性相关性(二) .mp4
│  │      第13讲:线性方程组的解的结构,向量空间.mp4
│  │      第14讲:习题课.mp4
│  │      第15讲:一小时答疑(Day3).mp4
│  │      第16讲:相似矩阵及二次型(一).mp4
│  │      第17讲:相似矩阵及二次型(二).mp4
│  │      第18讲:范数 .mp4
│  │      第19讲:矩阵分解.mp4
│  │      第1讲:行列式(一)(已完成).mp4
│  │      第20讲:主成分分析.mp4
│  │      第21讲:一小时答疑(Day4).mp4
│  │      第2讲:行列式(二)(已完成).mp4
│  │      第3讲:矩阵及其运算(一).mp4
│  │      第4讲:矩阵及其运算(二).mp4
│  │      第5讲:一小时答疑(Day1).mp4
│  │      第6讲:矩阵的初等变换.mp4
│  │      第7讲:矩阵的秩.mp4
│  │      第8讲:线性方程组的解.mp4
│  │      第9讲:习题课.mp4
│  │      
│  └─2、概率论
│          1 概率论1.ppt
│          10 随机变量的数字特征-概率论与数理统计课件.ppt
│          11 极限定理-概率论与数理统计课件.ppt
│          2 概率论2.ppt
│          3 概率论3.ppt
│          4 概率论4.ppt
│          5 概率论5.ppt
│          6 概率论6.ppt
│          7 概率论7.ppt
│          8 概率论8.ppt
│          9 随机向量-概率论与数理统计课件.ppt
│          第22讲:概率论与数理统计(一).mp4
│          第23讲:概率论与数理统计(二).mp4
│          第24讲:概率论与数理统计(三).mp4
│          第25讲:习题课.mp4
│          第26讲:一小时答疑(Day5).mp4
│          第27讲:随机变量(一).mp4
│          第28讲:随机变量(二).mp4
│          第29讲:随机变量(三).mp4
│          第30讲:习题课.mp4
│          第31讲:一小时答疑(Day6).mp4
│          第32讲:随机向量(一).mp4
│          第33讲:随机向量(二).mp4
│          第34讲:随机变量的数字特征(一).mp4
│          第35讲:随机变量的数字特征(二)(1).mp4
│          第36讲:一小时答疑(Day7).mp4
│          第37讲:随机变量的数字特征(三).mp4
│          第38讲:随机变量的数字特征(四).mp4
│          第39讲:随机变量的数字特征(五).mp4
│          第40讲:极限定理(一).mp4
│          第41讲:极限定理(二).mp4
│          第42讲:一小时答疑(Day8).mp4
│         
├─第1部分:开始之前
│      1、开始之前.mp4
│      __0__ 开始之前.pptx
│      
├─第2部分:线性代数
│      __1__ 线性代数1.pptx
│      __2__ 线性代数2_线性相关和子空间.pptx
│      __3__ 线性代数3_范数.pptx
│      __4.1__ 线性代数4_特殊矩阵.pptx
│      __5__ 矩阵分解.pdf
│      第三讲:线性代数(二).mp4
│      第二讲:线性代数(一).mp4
│      第五讲:线性代数(四).mp4
│      第六讲:线性代数(五).mp4
│      第四讲:线性代数(三).mp4
│      
├─第3部分:概率论
│      __6__ 概率论.pdf
│      __7__ 概率论.pdf
│      __8__ 概率论.pdf
│      课程回放 - 第七讲:概率论(一).mp4
│      课程回放 - 第九讲:概率论(三).mp4
│      课程回放 - 第八讲:概率论(二).mp4
│      课程回放 - 第十讲:概率论(四).mp4
│      
└─第4部分:机器学习
    ├─1 简介
    │      机器学习1.1.pdf
    │      机器学习术语表.pdf
    │      深度学习1.2.pdf
    │      第1讲:引言、基本术语、假设空间.mp4
    │      第2讲:归纳偏好、发展历程、应用现状.mp4.baiduyun.p.downloading
    │      
    ├─10 降维与度量学习
    │      10.1 k近邻算法.mp4.baiduyun.p.downloading
    │      10.2 K-D Tree.mp4
    │      10.3 MDS.mp4
    │      10.4 PCA.mp4
    │      10.5 流形学习(一).mp4
    │      10.6 流形学习(二).mp4
    │      10.7 度量学习(一) .mp4
    │      10.8 度量学习(二).mp4
    │      ml_23_20181027_K近邻算法.ppt
    │      ml_24_20181103_MDS.pptx
    │      ml_24_20181103_PCA.zip
    │      ml_26_20181117_降维-度量学习.ppt
    │      流形学习.ppt
    │      
    ├─11 XGBOOST
    │      11.1 XGBoost(一).mp4
    │      11.2 XGBoost(二).mp4
    │      11.3 XGBoost(三).mp4
    │      ml_27_20181124_XGBoost.pptx
    │      
    ├─12 特征选择与稀疏学习
    │      12.1 特征选择与稀疏学习(一).mp4
    │      12.2 特征选择与稀疏学习(二).mp4
    │      ml_28_20181201_特征选择与稀疏学习.pptx
    │      
    ├─13 计算学习理论
    │      1. 计算学习理论.ppt
    │      13.1 计算学习理论(一).mp4
    │      13.2 计算学习理论(二).mp4
    │      
    ├─14 半监督学习
    │      1.半监督学习.pptx
    │      14.1 半监督学习(一).mp4
    │      14.10 半监督学习(十)半监督聚类.mp4
    │      14.2 半监督学习(二).mp4
    │      14.3 半监督学习(三)未标记样本.mp4
    │      14.4 半监督学习(四)生成式方法.mp4
    │      14.5 半监督学习(五)实战.mp4
    │      14.6 半监督学习(六)半监督SVM.mp4
    │      14.7 半监督学习(七)图半监督学习.mp4
    │      14.8 半监督(八)实战.mp4
    │      14.9 半监督学习(九)基于分歧的方法.mp4
    │      2.半监督学习(1).pptx
    │      2.半监督学习.pptx
    │      3.半监督学习(1).pptx
    │      3.半监督学习.pptx
    │      e3  Label Propagation digits Demonstrating performance.rar
    │      semi.rar
    │      半监督学习1_2.zip
    │      
    ├─15 概率图模型
    │      1.概率图模型.pdf
    │      15.1 HMM.rar
    │      15.1 隐马尔科夫模型.mp4
    │      15.2 概率图模型-马尔克夫随机场.mp4
    │      15.3 精确推断.mp4
    │      15.4 近似推断.mp4
    │      15.5 概率计算问题 直接计算算法 前向算法.mp4
    │      15.6 概率计算问题 前向算法.mp4
    │      15.7 概率计算问题 后向算法.mp4
    │      15.8 概率计算问题 学习算法.mp4
    │      15.8.学习问题 预测问题.pdf
    │      15.9 HMM.rar
    │      15.9 概率计算问题 预测问题 .mp4
    │      2.概率图模型.pdf
    │      3.概率计算问题.pdf
    │      
    ├─16 规则学习
    │      16.1 基本概念 贯序覆盖.mp4
    │      16.1.规则学习.pptx
    │      16.2 剪枝优化.mp4
    │      16.3 决策树.mp4
    │      16.3.决策树分类.ppt
    │      16.4 一阶规则学习.mp4
    │      16.4.规则学习.pptx
    │      16.5 归纳逻辑程序设计(最小一般泛化,逆归结).mp4
    │      16.6 归纳逻辑程序设计(最小一般泛化,逆归结).mp4
    │      2.规则学习-剪枝优化.flv
    │      
    ├─17 增强学习
    │      17.1 强化学习 .ppt
    │      17.1 强化学习引言、发展史.mp4
    │      17.2 强化学习 .ppt
    │      17.2 强化学习简介.mp4
    │      17.3 强化学习 (1).ppt
    │      17.3 强化学习方法.mp4
    │      17.4 强化学习算法分类 TD算法.mp4
    │      17.4.强化学习.ppt
    │      17.5 Qlearning.mp4
    │      17.5 Q_learning.ipynb
    │      17.6 QLearning2.mp4
    │      17.6 强化学习.rar
    │      17.7 Sarsa.mp4
    │      17.7 强化学习.rar
    │      17.8 DQN.mp4
    │      17.8 强化学习.rar
    │      17.9 强化学习.rar
    │      17.9 强化学习应用和未来展望.mp4
    │      
    ├─18 增量学习
    │      18.1 增量学习.rar
    │      18.1 增量学习简介.mp4
    │      18.2 增量学习.rar
    │      18.2 增量学习实战.mp4
    │      
    ├─19 迁移学习
    │      19.1 迁移学习.rar
    │      19.1 迁移学习1.mp4
    │      19.2 迁移学习.rar
    │      19.2 迁移学习2.mp4
    │      19.3 迁移学习.rar
    │      19.3 迁移学习3.mp4
    │      19.4 迁移学习.rar
    │      19.4 迁移学习4.mp4
    │      
    ├─2 模型评估与选择
    │      2.1 经验误差与过拟合.mp4
    │      2.2 ml_1_20180526.zip
    │      2.2 评估方法(留出法,交叉验证法,自助法,调参与最终模型).mp4
    │      2.3 性能度量(1).mp4
    │      2.4 ml_2_20180602.zip
    │      2.4 性能度量(2).mp4
    │      
    ├─20 主动学习
    │      20.1 主动学习.rar
    │      20.1 主动学习1.mp4
    │      20.2 主动学习.rar
    │      20.2 主动学习2.mp4
    │      
    ├─21 多任务学习
    │      21.1 非均衡学习1.mp4
    │      
    ├─22 特征提取
    │      22.1、特征提取.rar
    │      22.1、特征提取1.mp4
    │      22.2、特征提取.rar
    │      22.2、特征提取2.mp4
    │      
    ├─23 机器学习项目实战
    │      23.1 基于Keras的分类模型1.mp4
    │      23.1 实战.rar
    │      23.2 基于Keras的分类模型2.mp4
    │      23.2 实战.rar
    │      23.3 DAN.rar
    │      23.3 基于pytorch的领域分布自适应.mp4
    │      23.4 DAN.rar
    │      23.4 基于pytorch的领域分布自适应.mp4
    │      23.5 _mici_vapor.zip
    │      23.5 数据挖掘实战-蒸汽预测1.mp4
    │      24.6 数据挖掘实战-蒸汽预测2.mp4
    │      
    ├─24 特征提取
    │      24.1、特征提取.rar
    │      24.1、特征提取1.mp4
    │      24.2、特征提取.rar
    │      24.2、特征提取2.mp4
    │      
    ├─3 线性模型
    │      3.1 对数几率回归(一).mp4
    │      3.2 对数几率回归(二).mp4
    │      3.2 逻辑回归.zip
    │      3.3 _dayi.zip
    │      3.3 一小时答疑.mp4
    │      3.4 ml_4_20180616_0.zip
    │      3.4 线性判别分析.mp4
    │      3.5 ml_4_20180616_1.zip
    │      3.5 多分类学习,类别不平衡问题.mp4
    │      
    ├─4 决策树
    │  │  第13讲.zip
    │  │  第15讲.zip
    │  │  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
    │  │  课程回放 - 第一十二讲:基本流程.mp4
    │  │  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
    │  │  课程回放 - 第一十四讲:剪枝处理(预剪枝,后剪枝).mp4
    │  │  
    │  ├─第十三讲
    │  │      6.decision tree.ipynb
    │  │      6.决策树分类.pdf
    │  │      watermelon_3a.csv
    │  │      
    │  └─第十五讲
    │      │  7c4.5.pdf
    │      │  cart.ipynb
    │      │  
    │      └─__MACOSX
    │              ._7c4.5.pdf
    │              ._cart.ipynb
    │              
    ├─5 神经网络
    │      1、神经元模型(1).zip
    │      2、误差逆向传播.zip
    │      3、CNN.zip
    │      4、初识TensorFlow.zip
    │      5.1 神经元模型.mp4
    │      5.10 一小时答疑.mp4
    │      5.2 感知机与多层网络.mp4
    │      5.3 误差逆传播算法.mp4
    │      5.4 一小时答疑.mp4
    │      5.5 其他常见神经网络(一)Boltzmann机 、深度置信神经网络DBN.mp4
    │      5.6 卷积神经网络CNN.mp4
    │      5.7 一小时答疑.mp4
    │      5.8 初识TensorFlow(一).mp4
    │      5.9 初识TensorFlow(二).mp4
    │      
    ├─6 支持向量机
    │      6.1 支持向量机(一).mp4
    │      6.2 支持向量机(二).mp4
    │      6.3 一小时答疑.mp4
    │      6.4 支持向量机(三).mp4
    │      6.5 支持向量机(四).mp4
    │      6.6 一小时答疑.mp4
    │      6.7 支持向量机(五).mp4
    │      6.8 支持向量机(六).mp4
    │      6.9 一小时答疑.mp4
    │      ml_11_20180804.zip
    │      ml_12_20180811.zip
    │      ml_13_20180818_0.zip
    │      ml_13_20180818_1.zip
    │      
    ├─7 贝叶斯分类器
    │      7.1 贝叶斯分类器—初识贝叶斯分类器.mp4
    │      7.10 一小时答疑.mp4
    │      7.2 贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计.mp4
    │      7.3 一小时答疑.mp4
    │      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
    │      7.5 朴素贝叶斯分类器,半朴素贝叶斯分类器.mp4
    │      7.6 贝叶斯网(结构,学习,推断).mp4
    │      7.7 一小时答疑.mp4
    │      7.8 贝叶斯分类器 - EM算法.mp4
    │      7.9 贝叶斯分类器 - EM实战.mp4
    │      ml_14_20180825.zip
    │      ml_15_20180901.zip
    │      ml_16_20180908.zip
    │      
    ├─8 集成学习
    │      8.1 集成学习 - 第一部分 - 基础.mp4
    │      8.10 Bagging与随机森林实战.mp4
    │      8.2 集成学习 - 第一部分 - 实战.mp4
    │      8.3 一小时答疑.mp4
    │      8.4 Boosting.mp4
    │      8.5 Adaboost.mp4
    │      8.6 Boosting与Adaboost - 实战.mp4
    │      8.7 一小时答疑.mp4
    │      8.8 Bagging与随机森林.mp4
    │      8.9 分类与回归树.mp4
    │      ml_17_20189015.zip
    │      ml_18_20180922_Adaboost.ipynb
    │      ml_18_20180922_adaboost.ppt
    │      ml_18_20180922_Boosting.ppt
    │      ml_19_20180929_Bagging与随机森林.pptx
    │      ml_19_20180929_code.zip
    │      ml_19_20180929_分类与回归树.ppt
    │      
    └─9 聚类分析
            9.1 聚类任务.mp4
            9.2?聚类任务、性能度量、距离计算 - 实战.mp4
            9.3?一小时答疑.mp4
            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
            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
            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
            9.7?密度聚类.mp4
            9.8?层次聚类.mp4
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