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[大数据/人工智能/云计算] 人工智能机器学习篇(45G)

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[LV.10]以坛为家III

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发表于 2020-3-7 15:00:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
『课程目录』:
├─1-机器学习与深度学习基础
│      1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
│      1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
│      1.2深度学习介绍.mp4
│      2基本概念.mp4
│      3.1决策树算法.mp4
│      3.2决策树应用.mp4
│      4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
│      4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
│      5.1 支持向量机(SVM)算法(上).html
│      5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html
│      5.1支持向量机SVM上.mp4
│      5.2支持向量机SVM上应用.mp4
│      5.3支持向量机(SVM)算法下.mp4
│      5.4支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
│      6.1神经网络NN算法.mp4
│      6.2神经网络算法应用上.mp4
│      6.3神经网络算法应用下.mp4
│      7.1简单线性回归上.mp4
│      7.2简单线性回归下.mp4
│      7.3多元线性回归.mp4
│      7.4多元线性回归应用.mp4
│      7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4
│      7.6非线性回归应用.mp4
│      7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
│      7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4
│      8.1Kmeans算法.mp4
│      8.2Kmeans应用.mp4
│      8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
│      8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4
│      代码与素材.rar
│      总结.mp4
│      课件.CHM
│      课件.rar
│      
├─2-机器学习与深度学习进阶
│      深度学习进阶课件.rar
│      第10章 神经网络手写数字演示.mp4
│      第11章 Backpropagation算法上.mp4
│      第12章 Backpropagation算法下.mp4
│      第13章 Backpropagation算法实现.mp4
│      第14章 cross-entropy函数.mp4
│      第15章 Softmax和Overfitting.mp4
│      第16章 Regulization.mp4
│      第17章 Regulazition和Dropout.mp4
│      第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4
│      第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4
│      第1章 基本概念清晰版.mp4
│      第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4
│      第21章 深度神经网络中的难点.mp4
│      第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
│      第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
│      第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4
│      第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
│      第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4
│      第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4
│      第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4
│      第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4
│      第3章 环境配置分部详解.mp4
│      第4章 环境配置分部详解下.mp4
│      第5章 手写数字识别.mp4
│      第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
│      第7章 随机梯度下降算法.mp4
│      第8章 梯度下降算法实现上.mp4
│      第9章 梯度下降算法实现下.mp4
│      
├─3-机器学习项目班(2017年7月更新)
│  │  天池AI电力预测大赛精讲.mp4
│  │  
│  ├─视频课程
│  │      第10课 金融反欺诈模型训练.mp4
│  │      第1课 音乐推荐系统_(上).mp4
│  │      第2课 音乐推荐系统_(下).mp4
│  │      第3课 神经网络实现机器翻译.mp4
│  │      第4课 基于pytorch的风格转换.mp4
│  │      第5课  文本主题与分类_(上).mp4
│  │      第6课 文本主题与分类_(下).mp4
│  │      第7课 电商点击率预估_(上).mp4
│  │      第8课 电商点击率预估_(下).mp4
│  │      第9课 视觉聊天机器.mp4
│  │      
│  └─讲义代码
│      │  blagging(1).py
│      │  blagging.py
│      │  LC(1).html
│      │  LC(1).ipynb
│      │  LC.html
│      │  LC.ipynb
│      │  LCDataDictionary(1).xlsx
│      │  LCDataDictionary.xlsx
│      │  LoanStats_2016Q3.csv(1).zip
│      │  LoanStats_2016Q3.csv.zip
│      │  Tencent cvr prediction(1).zip
│      │  Tencent cvr prediction.zip
│      │  互联网金融风控中的数据科学--王婷--public(1).pdf
│      │  互联网金融风控中的数据科学--王婷--public.pdf
│      │  
│      ├─第01-02课
│      │      lesson_1.zip
│      │      playlist.detail.all.tar.gz
│      │      popular.playlist
│      │      recommendation_system_codes.tar.gz
│      │      
│      ├─第03课
│      │      nmt-seq2seq-master.zip
│      │      第3课 GitHub链接.docx
│      │      
│      ├─第04课
│      │      Johnson-pytorch.zip
│      │      nmt-seq2seq-master.zip
│      │      seq2seq学习笔记 - 大学之道,在明明德 - 博客频道 - CSDN.NET.jpg
│      │      Sequence to Sequence Learning with Neural Networks.pdf
│      │      
│      ├─第05-06课
│      │      NLP_project.zip
│      │      Tencent cvr prediction.zip
│      │      机器学习项目班第5-6课.txt
│      │      
│      ├─第07课
│      │      blagging.py
│      │      lesson 7 data && codes.zip
│      │      
│      ├─第08课
│      │      blagging.py
│      │      lesson 8 data && codes.zip
│      │      
│      ├─第10课
│      │      机器学习项目班-金融反欺诈.zip
│      │      
│      └─第9课
│              VQA.zip
│              课件—视觉聊天机器人 - 次世代的图灵测试.docx
│              
└─4-机器学习实战班视频教程-22课-36G
    │  0.烟雨蒙蒙.mp4
    │  1.微积分和概率论.mp4
    │  10.降维.mp4
    │  11.聚类.mp4
    │  12.Boosting.mp4
    │  13.贝叶斯网络.mp4
    │  14.EM算法.mp4
    │  14.EM算法重制完整版.mp4
    │  15.主题模型.mp4
    │  16.采样.mp4
    │  17.HMM.mp4
    │  18.条件随机场.mp4
    │  19.人工神经网络.mp4
    │  2.数理统计与参数估计.mp4
    │  20.CNN&RNN.mp4
    │  3.矩阵运算.mp4
    │  4.凸优化.mp4
    │  5.回归.mp4
    │  6.梯度下降和拟牛顿.mp4
    │  7.最大熵模型.mp4
    │  8.随机森林.mp4
    │  9.支持向量机.mp4
    │  回归代码.rar
    │  课程ppt.rar
    │  随机森林_SVM代码.rar
    │  
    └─基础补习-概率-台湾大学叶柄成
        │  课堂讲义.rar
        │  
        ├─第七周
        │      8 - 1 - 7-0:咱們聊聊,每天都在忙,忙的有用嗎?.mp4
        │      8 - 2 - 7-1.a:期望值 II (上) (14-31).mp4
        │      8 - 3 - 7-1.b:期望值 II (下) (13-07).mp4
        │      8 - 4 - 7-2.a- 隨機變數之函數 (上) (10-35).mp4
        │      8 - 5 - 7-2.b- 隨機變數之函數 (下) (08-42).mp4
        │      8 - 6 - 7-3.a- 條件機率分佈與失憶性 (上) (15-07).mp4
        │      8 - 7 - 7-3b- 條件機率分佈與失憶性 (下) (19-20).mp4
        │      
        ├─第三周
        │      3 - 1 - 2-0:咱們聊聊,是學習,還是應付- (15-32).mp4
        │      3 - 1 - 2-0:咱們聊聊,是學習,還是應付- (15-32).zip
        │      4 - 2 - 3-1.a:機率的獨立性 (上)  (09-12).mp4
        │      4 - 3 - 3-1.b:機率的獨立性 (下) (10-35).mp4
        │      4 - 4 - 3-2:圖解繁複機率 (08-47).mp4
        │      4 - 5 - 3-3.a:數數算機率 (上) (16-57).mp4
        │      4 - 6 - 3-3.b:數數算機率 (下) (12-58).mp4
        │      
        ├─第九周
        │      10 - 1 - 9-1.a:隨機變數之和 (上) (11-18).mp4
        │      10 - 2 - 9-1.b:隨機變數之和 (下) (13-49).mp4
        │      10 - 3 - 9-2.a:MGF (上) (10-17).mp4
        │      10 - 4 - 9-2.b:MGF (中) (14-06)_2.mp4
        │      10 - 5 - 9-2.c:MGF (下) (15-53).mp4
        │      10 - 6 - 9-3.a:多個隨機變數和 (上) (10-35).mp4
        │      10 - 7 - 9-3.b:多個隨機變數和 (下) (13-01).mp4
        │      10 - 8 - 9-4.a:中央極限定理-萬佛朝宗 (上) (16-45).mp4
        │      10 - 9 - 9-4.b:中央極限定理-萬佛朝宗 (下) (17-19).mp4
        │      
        ├─第二周
        │      2 - 3 - 1-2.a:集合論 (上) (11-46).mp4
        │      2 - 4 - 1-2.b:集合論 (下) (09-40).mp4
        │      2 - 5 - 1-3.a:機率名詞 (上) (11-24).mp4
        │      2 - 6 - 1-3.b:機率名詞 (下) (16-36).mp4
        │      
        ├─第五周
        │      6 - 1 - 5-0:咱們聊聊,願你夜夜好眠到天明! (14-09).mp4
        │      6 - 2 - 5-1.a:離散機率分佈 II (上) (10-36).mp4
        │      6 - 3 - 5-1.b:離散機率分佈 II (中) (12-06).mp4
        │      6 - 4 - 5-1.c:離散機率分佈 II (下) (20-28).mp4
        │      6 - 5 - 5-2:機率密度函數 PDF (18-56).mp4
        │      6 - 6 - 5-3:連續機率分佈 I (18-12).mp4
        │      
        ├─第八周
        │      9 - 1 - 8-0:咱們聊聊,如何探索有意義的人生?.mp4
        │      9 - 2 - 8-1.a:聯合機率分佈 (上) (14-36).mp4
        │      9 - 3 - 8-1.b:聯合機率分佈 (中) (15-05).mp4
        │      9 - 4 - 8-1.c:聯合機率分佈 (下) (17-00).mp4
        │      9 - 5 - 8-1.d:聯合機率分佈 (末) (11-18).mp4
        │      9 - 6 - 8-2:邊際機率分佈 (12-32).mp4
        │      9 - 7 - 8-3.a:雙變數期望值 (上) (10-06)_2.mp4
        │      9 - 8 - 8-3.b:雙變數期望值 (下) (17-27).mp4
        │      
        ├─第六周
        │      7 - 1 - 6-0:咱們聊聊,成功者的條件是什麼? (10-13).mp4
        │      7 - 2 - 6-1.a:連續機率分佈 II (上) (15-25)(1).mp4
        │      7 - 2 - 6-1.a:連續機率分佈 II (上) (15-25).mp4
        │      7 - 3 - 6-1.b:連續機率分佈 II (中) (16-08).mp4
        │      7 - 4 - 6-1.c:連續機率分佈 II (下) (17-16).mp4
        │      7 - 5 - 6-1.d:連續機率分佈 II (末) (5-40).mp4
        │      7 - 6 - 6-2.a:期望值 I (上) (16-35).mp4
        │      7 - 7 - 6-2.b:期望值 I (中) (10-41).mp4
        │      7 - 8 - 6-2.c:期望值 I (下) (16-44).mp4
        │      7 - 9 - 6-2.d:期望值 I (末) (14-30).mp4
        │      
        └─第四周
                5 - 1 - 4-0:咱們聊聊,如何幫自己面對未來挑戰? (17-33).mp4
                5 - 10 - 4-4.b:離散機率分佈 I (下) (8-47).mp4
                5 - 2 - 4-1.a:隨機變數 (上) (13-53).mp4
                5 - 3 - 4-1.b:隨機變數 (中) (14-43).mp4
                5 - 4 - 4-1.c:隨機變數 (下) (5-18).mp4
                5 - 5 - 4-2.a:累績分佈函數 CDF (上) (9-48).mp4
                5 - 6 - 4-2.b:累績分佈函數 CDF (中) (8-59).mp4
                5 - 7 - 4-2.c:累績分佈函數 CDF (下) (9-00).mp4
                5 - 8 - 4-3:機率質量函數 PMF (11-26).mp4
                5 - 9 - 4-4.a:離散機率分佈 I (上) (14-41).mp4
               
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