|
& z, H8 c0 `& v7 a3 b9 N2 e' y资源目录, s- G R$ |/ s: o' R Q, P
├──01-软件安装及环境配置
+ p# A. g! V3 |: B% D% Y| ├──02-Anaconda介绍及安装.mp4 31.51M
* w: r, K+ a; i6 T| ├──03-【Python 3.6】 Python安装及验证.mp4 15.64M L& ?$ }; T' B' u v" z5 S. J
| ├──04-【Python 3.6】 Python配置环境变量.mp4 7.92M/ f3 T# h& I1 t4 a% L
| ├──05-【Python 3.6】 Python卸载及验证.mp4 6.24M! I& ?6 E) W8 h5 w
| ├──06-【PyTorch 1.2】 PyTorch简介与安装.mp4 48.34M4 t! \; O: t8 G( e* O* |
| ├──07-【Pytorch1.2】 Pytorch开发环境安装.mp4 210.80M" X4 t" k2 f, H6 T# c
| ├──08-【TensorFlow 2.1.0】环境安装-ubuntu.mp4 174.66M5 ]3 t a; L' \2 R7 Q
| ├──09-【TensorFlow 2.1.0】环境安装-windows.mp4 132.37M; d8 Q8 B' f# m% g
| ├──10-【GPU驱动安装】GPU_driver_windows.mp4 19.82M
& [; i/ ~9 m/ d$ L% G# ]1 B| ├──11-【GPU驱动安装】GPU_driver_Linux.mp4 96.04M; i6 `% j$ ~# C, G
| ├──12-Linux 常用命令.mp4 92.54M; G3 f7 ~* L5 R2 c- M7 Q
| ├──13-【数据分析工具】 MySQL.mp4 34.26M
3 {8 C* D3 j) }5 T3 y/ y K3 X| ├──14-【数据分析工具】 Navicate.mp4 18.11M
2 q" {( B2 b! A. z2 b| └──15-【数据分析工具】 Tableau Public.mp4 35.85M7 Y3 f0 C* d% M: M
├──02-人工智能数学基础 + \* k5 N1 z( v, j. z; ?6 a
| ├──05-【第一章 线性代数(上)】章节导读.mp4 11.07M
2 r8 v# _& W) p" [| ├──06-【第一章 线性代数(上)】-1 矩阵及其基本运算①.mp4 34.70M
8 j8 G$ a& c$ t, n2 l# m3 F' i| ├──07-【第一章 线性代数(上)】-2 矩阵及其基本运算②.mp4 64.40M
, z: N& V8 _& T* B| ├──08-【第一章 线性代数(上)】-3 矩阵的行列式①.mp4 38.86M
$ C2 @6 i0 X J| ├──09-【第一章 线性代数(上)】-4 矩阵的行列式②.mp4 46.99M
! K( n8 ^+ o: D1 C4 d! J7 \4 A3 F| ├──10-【第一章 线性代数(上)】-5 矩阵的行列式③.mp4 37.79M7 {; K& G# A/ L, G2 w& s. B
| ├──11-【第一章 线性代数(上)】-6 矩阵的行列式④.mp4 10.01M! l/ q# U! V; W3 E: d0 ?* d5 f
| ├──12-【第一章 线性代数(上)】-7 矩阵的逆①.mp4 41.26M
, e+ y. Z2 K/ S- L; G| ├──13-【第一章 线性代数(上)】-8 矩阵的逆②.mp4 26.80M( {# J; U, o0 d- c* _7 W4 ~$ |2 x
| ├──14-【第一章 线性代数(上)】-9 矩阵的逆③.mp4 30.43M
E% [; I% V, g( ~* x# n" R| ├──15-【第二章 线性代数(下)】章节导读.mp4 9.90M7 e* b: e9 ?# {( V1 L, @4 M
| ├──16-【第二章 线性代数(下)】-1 矩阵的初等变换①.mp4 50.39M$ ?# p, M8 q; x
| ├──17-【第二章 线性代数(下)】-2 矩阵的初等变换②.mp4 23.98M
4 `! X: \2 x" ^' G) ] w4 ^$ F| ├──18-【第二章 线性代数(下)】-3 矩阵的初等变换③.mp4 62.92M1 @' w8 ^1 \ o0 _( i0 Y
| ├──19-【第二章 线性代数(下)】-4 矩阵的初等变换④.mp4 24.74M; ^! {3 H8 q! j# r: a; A
| ├──20-【第二章 线性代数(下)】-5 矩阵的特征值与特征向量①.mp4 55.00M
& m, g7 w7 x& g. v5 K+ u| ├──21-【第二章 线性代数(下)】-6 矩阵的特征值与特征向量②.mp4 46.51M" c# v" V9 p. A* Z! F7 P5 j
| ├──22-【第二章 线性代数(下)】-7 矩阵的特征值与特征向量③.mp4 39.71M
8 r( } s. U* P| ├──23-【第二章 线性代数(下)】-8 矩阵对角化以及二次型①.mp4 48.69M
% w6 X s. m3 i F3 U| ├──24-【第二章 线性代数(下)】-9 矩阵对角化以及二次型②.mp4 33.98M
6 z! S' A! Y. V F| ├──25-【第二章 线性代数(下)】-10 矩阵对角化以及二次型③.mp4 32.49M8 k4 |) I. V9 ~
| ├──26-【第二章 线性代数(下)】-11svd分解的应用.mp4 49.81M |8 @1 F3 {. h/ [ k3 p. z
| ├──27-【第三章 微积分】-01常用函数的导数以及到导数的常用公式.mp4 50.35M
% k9 f8 J6 i5 F& Y6 I| ├──28-【第三章 微积分】-02 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4 46.01M4 S E) }) B7 Z4 ]
| ├──29-【第三章 微积分】-03 函数的凹凸性&函数的极值.mp4 45.39M
6 V& V3 c/ i2 o0 h7 i! s| ├──30-【第三章 微积分】-04 不定积分.mp4 28.30M% Y: y3 B4 h5 C$ w. G) A. G6 z
| ├──31-【第三章 微积分】-05 定积分.mp4 29.72M6 }& W; f6 {/ d3 ^
| ├──32-【第三章 微积分】-06 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mp4 43.21M" ]9 B% l' N1 Z
| ├──33-【第三章 微积分】-07 方向导数与梯度及其应用.mp4 53.22M
) {; U7 y! D) |# n- E| ├──34-【第三章 微积分】-08 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值.mp4 37.63M
: b8 `1 B8 J" q7 U+ f| ├──35-【第三章 微积分】-09 矩阵的求导.mp4 43.88M
+ T6 m# t$ L+ q9 P9 v| ├──36-【第三章 微积分】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4 47.41M
# _/ K% Z0 F3 h0 O1 Z| ├──37-【第四章 概率论】-01随机实验样本空间随机事件&概率的定义.mp4 53.38M, h1 H" ]; u+ {' H( p9 r, ^
| ├──38-【第四章 概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mp4 37.17M
. n4 C' B$ e1 S) L) J* s: o; J* b| ├──39-【第四章 概率论】-03随机变量与多维随机变量.mp4 47.05M; @: `; | {1 c7 z; s7 A
| ├──40-【第四章 概率论】-04期望与方差part1.mp4 42.55M9 A& f S$ f; v. q4 J
| ├──41-【第四章 概率论】-05期望与方差part2.mp4 19.22M
7 t/ A t# N/ q2 @$ b| ├──42-【第四章 概率论】-06参数的估计.mp4 47.82M. t# a, I8 b4 t% z @3 g
| ├──43-【第五章 最优化】-1 无约束最优化梯度下降.mp4 49.51M
; T- k: h3 S+ F: x9 _- A| ├──44-【第五章 最优化】-2 无约束最优化梯度下降.mp4 49.56M
% X2 z) ]& o0 c. _6 N: T' V| └──45-【第五章 最优化】-3 约束最优化.mp4 43.06M
/ r& J' \! V( ^" W├──03-Python基础+数据科学入门
/ e7 c6 u9 [" {| ├──05-第一章 绪论和环境配置.mp4 43.13M
. @% P: P( i3 \2 f- b7 {| ├──06-【作业讲解】第一章:助教实际演示配置环境过程.mp4 23.91M
6 t3 V0 r# U& c& K# i| ├──07-第二章 Python 基本语法元素.mp4 92.02M
2 ? }) T8 }- } N1 O: ?| ├──08-【作业讲解】第二章:Python基本语法元素.mp4 48.38M7 ?( g/ Y- Z& ?9 x
| ├──09-第三章 基本数据类型.mp4 79.01M
' I, e! I0 L! Q% S1 P. Q; ]! {: _| ├──10-【作业讲解】第三章:基本数据类型.mp4 42.30M/ ]. s- \# ^% k
| ├──11-第四章 组合数据类型.mp4 82.14M& a. o" m* n3 K/ `$ Z
| ├──12-【作业讲解】第四章:复杂数据类型.mp4 59.00M
' Z/ _4 x6 z0 v7 s| ├──13-第五章 程序控制结构.mp4 72.94M* j+ e8 |, _# e2 U
| ├──14-【作业讲解】第五章:程序控制结构.mp4 20.77M
5 Z( u. w; ]. l" M' E| ├──15-第六章 函数-面向过程的编程.mp4 110.26M
' H# r) c: m4 Y4 `| ├──16-【作业讲解】第六章:函数.mp4 33.59M
* ], `# m5 v0 R( q- K| ├──17-第七章 类-面向对象的编程.mp4 67.41M
% g* g2 i1 }8 c9 A1 l| ├──18-【作业讲解】第七章:类.mp4 21.34M
7 r) _0 g% h$ |+ J$ q8 t| ├──19-第八章 文件-异常和模块.mp4 100.66M
0 w- I" O. _+ g2 K( h9 n: f" V. W| ├──20-【作业讲解】第八章:文件-异常和模块.mp4 10.27M
/ u& `% n+ U3 P8 r+ O| ├──21-第九章 有益的探索.mp4 111.45M
6 b0 }- v1 f5 K8 m$ k| ├──22-【作业讲解】第九章:有益的探索.mp4 25.27M
+ v$ Q0 s4 g3 ] ?% o5 W| ├──23-第十章 Python标准库.mp4 78.54M
/ v1 T5 O! T I1 o2 E| ├──24-【作业讲解】第十章:Python标准库.mp4 9.60M% F- G* K% R- I5 r$ I5 a* k. S
| ├──25-第十一章 科学计算库—Numpy应用.mp4 68.47M
# ?9 `' g- ^3 Y3 o| ├──26-【作业讲解】第十一章:Numpy库.mp4 19.28M8 m* H( X9 R2 Q! r4 }9 ^" p
| ├──27-第十二章 Pandas库.mp4 117.04M
0 N6 s, L- P, ?, u6 p, e/ K! K+ D2 t| ├──28-【作业讲解】第十二章:Pandas库.mp4 22.13M4 X" }; B; z3 J
| ├──29-第十三章 Matplotlib.mp4 83.33M
% @+ v9 G4 n; o J$ |5 x# \6 i0 f| ├──30-【作业讲解】第十三章:Matplotlib.mp4 31.47M4 }& S8 h I/ r- p* Y
| ├──31-第十四章 Sklearn常规用法.mp4 51.57M
/ N% X9 z, [- {: O7 v& r0 Q9 Y0 g| ├──32-【作业讲解】第十四章:Sklearn常规用法.mp4 37.32M" r6 j) D& p) X$ H) l7 |4 q. v
| ├──33-第十五章 再谈编程.mp4 61.58M( {# r2 g1 J3 c, A+ \1 G
| ├──35-【比赛实战】大牛手把手指导如何打一场完整的二分类比赛.mp4 103.75M* P( ?0 c0 T5 T+ P
| └──36-【比赛实战】二分类算法比赛小测验—提供银行精准营销解决方案.mp4 7.51M) t2 n( n9 J( g; S
├──04-机器学习算法应用实战
* d+ }& c" Y1 B& s: Y6 }" A% Y# ]| ├──05-01-01-机器学习概述.mp4 35.45M
& M1 ~* D6 l3 E+ X) O8 S6 J| ├──06-02-01线性回归简介-数学符号-假设函数-损失函数-代价函数.mp4 23.34M/ W9 W5 ^( j* L1 s, D
| ├──07-02-02-梯度下降法..mp4 24.11M
& I3 I w* B9 [5 J5 v8 Z3 B| ├──08-02-03-梯度下降法代码实现.mp4 14.75M* I3 [! b9 ~. C, b! t/ j4 N7 {
| ├──09-02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题.mp4 26.13M. @# n5 u5 o. V, c8 A
| ├──10-02-05-线性回归代码实现.mp4 37.36M4 t3 l# s+ u" b; Z7 f% Z/ ]/ M7 Z
| ├──100-08-02协方差矩阵的特征值分解算法.mp4 13.02M
# x1 P* h. G9 K4 {2 e2 || ├──101-08-03协方差矩阵的特征值分解算法代码实现.mp4 24.46M( ^; d1 O# `) f& k: z# `
| ├──102-08-04基于数据矩阵的奇异值分解算法.mp4 12.22M& p; w! l5 I* K' T, o$ i
| ├──103-08-05基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现.mp4 10.88M- |! z) Q9 Y6 B; r
| ├──104-08-【实战】-Sklearn实现PCA.mp4 15.34M1 U# W% ^! N! Q( Q, Z/ s* v
| ├──105-08-【案例】PCA实现照片压缩.mp4 21.11M
0 r. _4 o8 \" L4 }; v" o; p| ├──106-09-01-集成学习介绍.mp4 5.74M
6 M- t2 k4 j# ?0 N9 q| ├──107-09-02-Voting能够提高准确度的原因.mp4 12.08M: {. L) x( n, P9 Q0 J& ]3 V
| ├──108-09-03-Voting原理.mp4 8.40M4 `* |* p1 w6 k) Y8 A1 C
| ├──109-09-04-Voting代码实现.mp4 17.61M& h, J) [& e4 \1 u t% v
| ├──11-02-06-线性回归代码实现-做特征归一化.mp4 29.95M
/ D1 j5 l' n2 f. I| ├──110-09-05-Bagging与随机森林及其代码实现.mp4 32.82M
: a! _% u* ?0 [4 w& A, S| ├──111-09-06-Boosting.mp4 18.09M) N5 A3 l, _+ z* e* ~) j2 D
| ├──112-09-07-Adaboost举例.mp4 26.29M6 s1 L* g5 y# x2 `. @
| ├──113-09-08-AdaBoost代码实现.mp4 24.55M1 r3 h- h t5 s8 H
| ├──114-09-09-GBDT之提升和提升树概念.mp4 31.87M
1 N2 t) L+ d' u% L( o& W| ├──115-09-10-GBDT梯度提升树.mp4 11.29M
* ?( h, q2 O5 u1 C$ }% w; W| ├──116-09-11-XGBoost介绍,目标函数,正则项.mp4 21.72M
$ T$ t: l6 M- S# v1 T3 E; {| ├──117-09-12-XGBoost求解.mp4 23.50M8 a+ | i% ?3 W6 m- |
| ├──118-09-13-XGBoost树结构生成.mp4 11.25M; [- X" m! K5 d& G' |8 A- ]) N
| ├──119-09-14-XGBoost代码实现1.mp4 39.17M
( i+ T( p# g7 K# B. f| ├──12-02-07-批量梯度下降,随机梯度下降,小批量梯度下降.mp4 11.35M' b) T: @: n% Q8 T
| ├──120-09-15-XGBoost代码实现2.mp4 43.97M
' I" `* _( g6 i4 b- f" B- q# {2 V| ├──121-09-16-Stacking.mp4 16.55M, c. E; k R0 J! N g' p' X, g+ o
| ├──122-09-17-Stacking 代码实现.mp4 11.55M5 k( ~* ~' N1 F! W( C' h0 E
| ├──123-10-【银行营销策略分析】-01 数据说明.mp4 28.41M( [+ F1 ^0 @+ g& [
| ├──124-10-【银行营销策略分析】-02探索性分析.mp4 23.52M" d5 ]/ O0 S' u' m
| ├──125-10-【银行营销策略分析】-03数据预处理与特征工程.mp4 37.52M5 k7 h1 x v( S0 q* m6 W
| ├──126-10-【银行营销策略分析】-04模型训练.mp4 25.49M: Y: I2 n3 Q' v! T6 z9 J
| ├──127-10-【信用卡发欺诈模型】-01数据说明及不平衡数据的训练集及测试及分割方法.mp4 24.54M j' J" Y. w& _ j
| ├──128-10-【信用卡发欺诈模型】-02采样之上采样.mp4 35.41M
5 e% L4 `" {( P# P# W$ S| ├──129-10-【信用卡发欺诈模型】-03采样之下采样.mp4 26.74M
, I% u& L, b$ m| ├──13-02-08-模型评价 · 几种常见的模型评价指标.mp4 24.08M" _) B( J$ Q; w2 ^0 X% R4 P
| ├──130-10-【信用卡发欺诈模型】-04建模与调参.mp4 28.18M
( b4 k+ F% V/ c| ├──14-02-09-欠拟合与过拟合.mp4 12.23M
( ]' i+ a% c# y' T; h* C' U| ├──15-02-10-Ridge回归求解与代码实现.mp4 22.89M
: c8 K5 @. ?+ d5 f1 ~! u9 M6 m| ├──16-02-11-LASSO回归求解.mp4 26.19M
) n' u6 j( H; q| ├──17-02-12-LASSO回归求解举例说明.mp4 13.76M* E) |/ L7 Y% s1 d- U' y Q
| ├──18-02-13-LASSO回归代码实现.mp4 18.01M; n9 {. V' c. q D% ]5 V
| ├──19-02-14-最小二乘法求线性回归.mp4 19.32M* Q0 ~% i8 d# G" @; g, k
| ├──20-02-15-最小二乘法代码实现.mp4 9.21M
! P: E0 h, Y' D: T1 Q7 F| ├──21-02-【实战】使用Sklearn实现Ridge,LASSO和ElasticNet.mp4 22.01M! W+ k' _# S6 ]9 u) x* K9 t0 h, U
| ├──22-02-【案例】波士顿房价预测(上).mp4 34.17M& \) i, r% M7 n4 X& h" V
| ├──23-02-【案例】-波士顿房价预测(下).mp4 41.17M- w$ B; K4 ]1 }! t
| ├──24-03-01-逻辑回归简介-假设函数-损失函数-成本函数.mp4 18.96M: Q: v% b# @6 Y) Q) V) @
| ├──25-03-02-逻辑回归求解.mp4 23.66M
/ {$ ~7 a' |0 R4 i: b* K+ j$ H; [| ├──26-03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式.mp4 12.44M
2 m1 Q' `; j& U+ q f. C7 C2 y4 m" ]| ├──27-03-04-逻辑回归代码实现(上).mp4 28.99M
3 J- f- i; J. f5 w* \% X/ B| ├──28-03-04-逻辑回归代码实现(下).mp4 26.09M+ l. N0 N( d, u, T
| ├──29-03-06-逻辑回归的正则化.mp4 17.17M+ f9 J: o% N* q) V7 W3 y8 D' r4 M5 f
| ├──30-03-07-逻辑回归实现多分类方法.mp4 24.84M5 q8 O: I* A% _) q
| ├──31-03-08-【实战】使用Sklearn实现逻辑回归.mp4 17.68M
N# b* F q* }! s| ├──32-03-【案例】鸢尾花分类.mp4 43.16M
' \- I7 o4 E' Q7 n4 N; ^ b) R| ├──33-03-【案例】手写数字识别.mp4 35.34M0 N% V, r/ v1 E+ H
| ├──34-04-01-决策树简介-熵.mp4 17.68M
$ b$ ]5 \7 t |/ U H) m& ~- F| ├──35-04-02条件熵及计算举例.mp4 13.47M
* w, J. \% ^9 z% S+ F| ├──36-04-03信息增益-ID3算法.mp4 16.85M9 J+ ]; m: ^) n& L1 w! ]
| ├──37-04-04决策树代码实现(1-熵的计算).mp4 17.81M; s6 a* a% K4 d3 O8 s1 R7 v* h
| ├──38-04-05决策树代码实现(2-划分数据集-选择最好的特征).mp4 32.38M$ w& _8 K# f6 d! G0 m. R; d N
| ├──39-04-06决策树代码实现(3-类别投票表决).mp4 11.60M
' \2 t5 I: h/ X% A! l| ├──40-04-07决策树代码实现( 4-决策树递归生成,决策树对新数据进行预测).mp4 25.17M
- X1 J( Z; J. X" H4 O| ├──41-04-08 C4.5算法.mp4 9.98M
4 X3 F# F$ V+ x7 G- i- c| ├──42-04-09基尼指数(Gini Index)生成决策树.mp4 17.50M% x' l3 U9 N' B7 p% I
| ├──43-04-10决策树剪枝.mp4 16.69M' n" ?2 y0 ^0 {
| ├──44-04-11决策树处理连续值与缺失值.mp4 23.53M
- ^8 F) y7 b+ S `| ├──45-04-12多变量决策树.mp4 12.46M4 _, @( b9 N* f& x4 D2 l
| ├──46-04-【实战】Sklearn实现决策树.mp4 31.51M3 w/ ?4 V9 L3 h ~5 ~7 W
| ├──47-04-【案例】:使用决策树进行个人信用风险评估(1.数据集介绍-数据预处理).mp4 32.17M8 Z( o3 e( g; C" e( a3 V: m
| ├──48-04-【案例】:使用决策树进行个人信用风险评估(2.模型评估指标).mp4 29.95M
1 _" p2 A$ r" L$ e2 J* u| ├──49-04-【案例】:使用决策树进行个人信用风险评估(3.模型评估,优化).mp4 17.91M
0 B: Z( f/ \0 h+ a6 m- ~, U| ├──50-05-01-贝叶斯决策简介.mp4 18.35M
7 r1 ?( b( g' v( R9 b! Y8 Z| ├──51-05-02-贝叶斯决策模型.mp4 10.29M
- W# L a. N* y. M+ H/ B| ├──52-05-03-朴素贝叶斯模型.mp4 18.21M V. |& A0 n' R& L) x F
| ├──53-05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程).mp4 32.73M
1 ^* H2 Y9 ?' V k8 f3 W| ├──54-05-05-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程).mp4 13.60M
: b. p4 R) g# ]$ t' H$ i| ├──55-05-06-拉普拉斯修正及代码实现.mp4 22.10M
6 N; g5 x2 e3 {9 a9 a8 S2 ~/ ^) R| ├──56-05-07-朴素贝叶斯如何处理连续型数据.mp4 9.02M. e1 r$ v8 s/ e: m2 P4 u" O
| ├──57-05-08-Sklearn实现朴素贝叶斯.mp4 12.85M/ k5 \, @5 J2 Q7 o: F8 o5 b
| ├──58-05-【案例】垃圾邮件识别(1.实现原理).mp4 12.68M% x1 k: `0 p+ I+ F
| ├──59-05-【案例】垃圾邮件识别(2.代码实现).mp4 34.20M
, t: j# k- q, K0 Q( Q| ├──60-06-01-支持向量机简介.mp4 8.81M) Y3 z7 y" Q, @: Y- ^+ a3 r' B
| ├──61-06-02-线性可分支持向量机(几何间隔,函数间隔,目标函数).mp4 31.89M* a( f8 i4 J' u+ k3 }
| ├──62-06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题.mp4 24.76M! ]( X+ B u/ ~. L2 g
| ├──63-06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题-KKT条件.mp4 23.88M
, s, q6 a! v' }8 K* g| ├──64-06-05-目标函数求解(1.对偶问题-先对w-b求极小).mp4 24.50M' ]# K( @: C, A! F
| ├──65-06-06-目标函数求解(2.对alpha求极大).mp4 12.65M; ~9 f e& }( b$ Q3 a/ ~" {* G- w
| ├──66-06-07-SVM求解举例.mp4 36.66M/ b; K& v7 u0 k+ w0 h: g5 \
| ├──67-06-08-线性支持向量机的目标函数.mp4 13.22M4 F. G* |2 K. y) D; Y! ^, v0 e2 ~
| ├──68-06-09-线性支持向量机目标函数优化.mp4 22.48M
7 t/ g7 _5 m1 \% _8 k| ├──69-06-10-非线性支持向量机简介.mp4 31.31M$ p4 }( y0 ~3 [( r
| ├──70-06-11-非线性支持向量机的目标函数.mp4 9.95M
0 R% m2 {1 ?# `( a3 Y1 `, V| ├──71-06-12-SMO算法推导结果.mp4 21.00M
( |& s. d/ m1 L+ }! c| ├──72-06-13-1SVM代码实现之简易版(上).mp4 53.18M
_. S# W0 F5 {, s+ G| ├──73-06-14-1SVM代码实现之简易版(下).mp4 14.95M- J! G' C+ n ~. {" }: E U! H- }8 n
| ├──74-06-15-2SVM代码实现之改进版.mp4 33.84M
/ k7 M$ R6 B) p. S| ├──75-06-16-3SVM代码实现之引进核函数版.mp4 21.79M
- N+ v7 p3 ^7 h I7 k/ b- [0 f| ├──76-06-17-SMO算法推导过程1.mp4 15.81M" h% U" R0 F1 E3 E2 d* C7 }; c
| ├──77-06-18-SMO算法推导过程2.mp4 16.81M6 w w; g8 t r
| ├──78-06-19-SMO算法推导过程3.mp4 10.45M( Z7 ]) F' E& v0 D* N% z r
| ├──79-06-20-SMO算法推导过程4.mp4 17.75M! L4 A8 a! q! x
| ├──80-06-21-SVM总结.mp4 9.48M0 I" Y& D" g& K0 W
| ├──81-06-【实战】-Sklearn实现SVM1.mp4 11.86M
) x! h# ~! D2 Z| ├──82-06-【实战】-Sklearn实现SVM2-3,输出常用属性值,使用高斯核.mp4 18.88M
% N! {* m4 S9 o| ├──83-06-【实战】-Sklearn实现SVM4,调参.mp4 18.03M
c9 Q) F4 N( J- \9 q K% v| ├──84-06-【案例】使用SVM完成人脸识别.mp4 47.14M
9 N, s+ u2 C0 Z9 S. n| ├──85-07-01-K-means基本原理及推导.mp4 14.09M- n* f' X/ L) x7 W/ v+ t8 L
| ├──86-07-02-K-means中距离计算方法.mp4 12.38M" ]. m$ a3 i, a4 a/ |2 i- {
| ├──87-07-03-K-means代码实现(1原生代码实现).mp4 34.74M
& i1 y6 U3 h1 h" K/ w% o2 S) ^| ├──88-07-04-K-means代码实现(2sklearn实现KMeans).mp4 6.56M$ [, Z4 G7 x+ `. W
| ├──89-07-05-层次聚类原理及距离计算.mp4 13.59M" d2 ~% H7 d' N. q$ G
| ├──90-07-06层次聚类举例.mp4 9.68M6 n& z, v0 Q5 d
| ├──91-07-07Sklearn实现层次聚类.mp4 8.77M
8 Z- V2 ?# m- v/ Z. A1 v| ├──92-07-08密度聚类.mp4 13.61M
5 X1 \1 O1 U* f| ├──93-07-09Sklearn实现密度聚类.mp4 7.33M& [; ~4 y' n8 a! W0 u) {& s0 ]6 b
| ├──94-07-10-高斯混合模型介绍.mp4 14.59M
4 Z4 {, J$ o: S' j/ U* j4 E, E| ├──95-07-11-高斯混合模型参数估计.mp4 24.50M
4 l. J3 n. f' d/ v| ├──96-07-12高斯混合模型原生代码实现.mp4 35.61M: Y0 e; }8 h7 i
| ├──97-07-13 Sklearn实现高斯混合模型.mp4 10.01M. D7 E5 V6 E) m7 S0 X4 Z& H
| ├──98-07-【案例】对亚洲足球队进行聚类分析.mp4 11.90M6 v/ k. S9 Z. i1 `9 `
| └──99-08-01-主成分分析介绍.mp4 16.12M( z1 H8 c) h0 P1 i: E
├──05-李航《统计学习方法》训练营(含无监督学习部分)
9 J: k; ~! q3 c: |5 f7 p9 a* U: r* J| ├──06-第一章 1.1 导论.mp4 123.85M# L! R: J6 G1 V7 d7 ~4 U2 o: b) ?
| ├──07-第一章 1.2 极大似然估计.mp4 40.14M% J' N" e5 a% P s* f
| ├──08-第一章 1.3 梯度下降法.mp4 31.36M
( M z$ F% Q. M4 s| ├──09-第一章作业讲解-极大似然估计.mp4 16.28M
# Q1 M# W9 E3 x| ├──10-第二章 2.1 导论.mp4 110.02M
- J, N4 \; O7 T| ├──100-第十九章19.4Metropolis-Hastings算法与吉布斯抽样算法.mp4 50.58M
p' p; t9 l# r; w| ├──101-第十九章 作业讲解.mp4 18.06M
, e9 O0 c- w5 ~, C' e$ q$ c| ├──102-第二十章20.1LDA分布-模型与Gibbs抽样算法.mp4 67.27M M8 F5 \# N- l% @% \( L
| ├──103-第二十章20.2LDA的变分EM算法.mp4 58.99M
: |. O* h( s% E: m; ]8 Y+ _| ├──104-第二十章 作业讲解.mp4 24.87M
! f1 o) W" b$ {| ├──105-第二十一章21.1PageRank算法的定义与幂法计算.mp4 39.47M
3 ]; e {. Z5 i. |! d6 o| ├──106-第二十一章 作业讲解.mp4 8.43M3 D. b) Y0 F4 w0 t$ \
| ├──107-第二十二章 22无监督学习方法总结.mp4 9.32M: j8 s& ^/ h- Y& o
| ├──11-第二章 2.2 对偶形式.mp4 46.54M7 _ s0 q5 H* {1 ^+ A
| ├──12-第二章 2.3 收敛性.mp4 50.18M+ N2 A4 q" I+ ~& |- ]+ r
| ├──13-code——感知机.mp4 127.37M
$ V- s7 R. R/ r1 ~& V( u| ├──14-第二章作业讲解-感知机自编程实现.mp4 29.02M8 t: }1 y2 M0 {/ P# a' t( `* k
| ├──15-第二章作业讲解-感知机sklearn实现.mp4 35.03M
- z0 y* p# w5 a) n, c| ├──16-第三章 3.1 导论.mp4 54.68M& s5 Y6 {1 n* V4 O
| ├──17-第三章 3.2 kd树.mp4 76.74M; Q# F( o. _! c5 n9 w7 V% [
| ├──18-code——k近邻.mp4 80.75M$ }3 ^1 e5 k+ T6 z0 w, `1 R1 {4 ~
| ├──19-第三章作业讲解-KNN 自编程.mp4 19.58M
5 l3 r( n( ~' {0 K( i& m+ s% s; y| ├──20-第三章作业讲解-KNN-sklearn.mp4 27.37M+ a, `& L, r! A0 p) c
| ├──21-第四章 4.1 导论.mp4 89.38M4 K9 D2 K3 F% A& s; {6 m& [& v! z
| ├──22-第四章 4.2 贝叶斯估计.mp4 15.12M
0 }. b5 v& D0 s* _- k4 _| ├──23-第四章 4.3 期望风险最小化.mp4 28.80M8 i8 W2 X: @8 a! }8 l
| ├──24-code——朴素贝叶斯.mp4 100.24M
! Z" N! F- i, c$ P. K6 M| ├──25-第四章作业讲解-贝叶斯估计.mp4 17.35M
8 S' w" d# f. E+ B* c1 g$ Z4 _| ├──26-第四章作业讲解-朴素贝叶斯.mp4 50.59M
8 G! p! h$ ~$ ~( r0 m- f1 m4 N2 D| ├──27-第五章 5.1 导论.mp4 126.42M' X3 u/ U/ K+ |" ^# N) w
| ├──28-第五章 5.2 剪枝.mp4 66.26M
9 T( y, t! O& V" G| ├──29-code——决策树.mp4 96.17M
8 I* B$ z8 I3 [9 V) U8 ]! A" O| ├──30-第五章作业讲解-决策树.mp4 39.10M
2 W4 w1 L3 k9 K5 Y' C| ├──31-第六章 6.1 逻辑斯蒂回归与最大熵.mp4 99.15M
) N3 i8 P. j, Q$ B+ }( y! g| ├──32-第六章 6.2 改进的迭代尺度法.mp4 60.37M0 ]6 c+ x6 g) x. l6 M
| ├──33-第六章作业讲解-逻辑斯谛回归.mp4 60.30M
( p1 D& z8 k3 Q; U g8 q| ├──34-code——逻辑斯蒂回归与最大熵.mp4 108.23M0 \" O& P3 Q& s# g& i+ l2 }
| ├──35-第七章 7.1 导论.mp4 174.87M) T1 B3 c+ ~ e k
| ├──36-第七章 7.2 存在唯一性.mp4 50.05M
/ B* m: p9 Y; T8 u| ├──37-第七章作业讲解-支持向量机习题7.1.mp4 50.23M
1 O/ l. ~5 B$ t( v- ]; k+ ?| ├──38-第七章作业讲解-支持向量机 sklearn习题7.2.mp4 23.14M7 `! W! E3 w9 I- L8 G
| ├──39-第七章作业讲解-支持向量机习题7.3.mp4 17.34M
. Y1 Y8 j5 j1 C( _/ C* `+ j G| ├──40-code——支持向量机.mp4 164.19M
R) t0 N1 G9 T7 ~% F |0 K M' Y| ├──41-第八章 8.1 导论.mp4 99.07M) C" H) v9 f% o. P( n2 a) t- {
| ├──42-第八章 8.2 前向分步算法.mp4 47.02M+ ^- F+ e* M( ^, Z Y* X) k$ F
| ├──43-第八章 8.3 adaboost的训练误差.mp4 70.11M
! s8 ]. F7 O1 a2 m& p! U| ├──44-第八章作业讲解-提升方法.mp4 34.31M
" v, A4 U- Y" g| ├──45-code——提升方法.mp4 181.83M1 N% r/ f' H! j2 q6 v
| ├──46-第九章 9.1 导论.mp4 75.11M
2 g1 O! t. T8 E" T| ├──47-第九章 9.2 高斯混合模型.mp4 68.54M
4 A; c' {! B6 G; S! R| ├──48-第九章作业讲解-EM算法.mp4 43.92M( }2 i5 k6 ]# [5 b3 @$ Q2 ^
| ├──49-code——EM算法及推广.mp4 79.73M
2 C" O4 t8 o/ O- ~| ├──50-第十章 10.1 导论.mp4 83.19M
" ^" M8 F; e9 X| ├──51-第十章 10.2 前向算法.mp4 35.30M
2 e2 ^6 c0 @9 @& `& ~| ├──52-第十章 10.3 维特比算法.mp4 29.18M
* A# g0 I4 E0 e3 D- s I7 s8 @- H| ├──53-第十章作业讲解-隐马尔可夫模型.mp4 39.78M
; B+ M) l" n* b7 t| ├──54-code——隐马尔可夫.mp4 160.18M
$ F0 F. s1 d( e9 l o8 ]7 i' || ├──55-第十一章 11.1 导论.mp4 53.15M
9 l" Q/ S* @' r; c! }* Y5 E2 y| ├──56-第十一章 11.2 拟牛顿法.mp4 21.16M9 o7 ~; ?% C5 _% s& w
| ├──57-第十一章 11.3 条件随机场的矩阵形式.mp4 20.05M; ?, s, c7 x0 r* s, e8 E
| ├──58-第十一章作业讲解-条件随机场.mp4 20.80M
1 q9 \3 Q( Q) Z6 e( ~| ├──59-第十三章无监督学习导论.mp4 44.13M4 h& Y R, u0 c
| ├──60-第十四章14.1聚类的基本概念.mp4 61.30M
9 r& f% Q0 C: R P( v6 t| ├──61-第十四章14.2.1距离与相似度.mp4 40.97M; k; M4 s B' G% J
| ├──62-第十四章14.2.2聚合聚类 距离公式介绍.mp4 34.06M0 j# y" t5 k% x7 e
| ├──63-第十四章14.2.3距离公式证明.mp4 59.60M
7 {9 v8 L8 e+ j+ l% `9 v% u% V| ├──64-第十四章14.2.4确定最佳聚类数.mp4 30.80M9 U" x, m; R. W: ?' M
| ├──65-第十四章14.2.5有序样本分类法.mp4 35.23M
3 j5 n# w0 d7 a2 a| ├──66-第十四章14.3K均值聚类.mp4 27.58M$ l1 ~3 L$ ~+ m# r
| ├──67-第十四章14.1作业讲解- K-Means算法和高斯混合模型的比较.mp4 17.47M
$ x9 e o; t3 G7 e* M| ├──68-第十四章14.2作业讲解- 14.2 有关类的定义推导.mp4 8.44M
! z9 f# ^( K3 ^3 {7 b| ├──69-第十四章14.3作业讲解- 离差平方和距离推导公式证明.mp4 13.53M
& Y7 ~2 ?5 l9 W2 W, q8 a| ├──70-第十四章14.3作业讲解-重心距离推导公式证明.mp4 21.92M
' F; E' t& g' M' y% ?/ R& L| ├──71-第十五章15.1矩阵奇异值分解步骤.mp4 23.35M( Q( J4 x. X" X9 N2 Y
| ├──72-第十五章15.2矩阵奇异值分解基本定理.mp4 22.06M
, ?+ W: a: I6 S1 E| ├──73-第十五章15.3矩阵奇异值分解性质与计算.mp4 23.36M w5 ]; f) }: g8 R! {! I- o& `$ j
| ├──74-第十五章15.4.1矩阵奇异值分解的酉空间表示法.mp4 37.84M
/ a* l ~% o: @$ g* s' w" o* ^| ├──75-第十五章15.5矩阵奇异值分解的应用.mp4 27.22M
) {( ^ |7 X; R" t6 d8 l' {+ z5 m| ├──76-第十五章作业讲解- 奇异值分解01.mp4 22.90M
. | e& J: ~' s9 [% N& i| ├──77-第十五章作业讲解- 奇异值分解02.mp4 25.06M
/ X, l- I0 B* E8 d: U6 p| ├──78-第十六章16.1主成分分析介绍.mp4 31.91M
' [8 M& ?/ J! F$ u2 _# H| ├──79-第十六章16.2主成分分析基本定理.mp4 25.71M. f2 Y; i# ~6 g- ~6 ]
| ├──80-第十六章16.3主成分的性质与选择.mp4 18.91M
" j/ x$ Z# _$ x8 i3 m" w) J| ├──81-第十六章16.4主成分的特征.mp4 21.11M1 [: f0 g2 {+ A
| ├──82-第十六章16.5牛顿迭代与梯度下降法.mp4 34.58M: Y, K$ ?! T' m2 L
| ├──83-第十六章16.6拟牛顿迭代法.mp4 60.66M2 H0 `2 r2 _8 Q6 x6 h: @5 C4 V2 f5 P* @
| ├──84-第十六章16.1作业讲解- 样本主成分分析.mp4 32.31M/ S7 e7 y1 x, `5 T$ ?! Z& j
| ├──85-第十六章16.2 作业讲解-样本方差无偏估计的理解.mp4 16.78M
- [5 O# T$ i6 H, R| ├──86-第十六章16.3作业讲解- 求第一主成分.mp4 9.62M( L! f b, ?, }# i' g& }) c9 O
| ├──87-第十七章17.1LSA导入.mp4 20.64M' s" H& W K `8 `+ M. m1 G( `
| ├──88-第十七章17.2LSA算法实现.mp4 12.81M& \% J$ I: O$ t
| ├──89-第十七章17.3非负矩阵分解算法.mp4 16.06M
1 W. ^1 _6 i! L9 m( F| ├──90-第十七章17.4LSA案例分析与编程实现.mp4 21.35M
" f x& U( ~0 n+ f6 x& E+ X/ {6 l$ o( U| ├──91-第十七章 作业讲解.mp4 18.46M& ^' W2 v+ P* x. b K- w
| ├──92-第十八章18.1PLSA生成模型.mp4 25.87M
3 T6 F* t3 v' e0 q$ D6 @| ├──93-第十八章18.2PLSA共现模型.mp4 13.19M, f" V( G0 p* n/ ]# I
| ├──94-第十八章18.3PLSA模型算法实现.mp4 24.10M
. _$ w4 w2 p) l! Y| ├──95-第十八章18.4PLSA模型EM算法详解.mp4 21.14M! _& \! U/ s$ K" c1 m2 m0 p2 i
| ├──96-第十八章 作业讲解.mp4 15.24M- x! s8 {' n, O
| ├──97-第十九章19.1蒙特卡罗法引入.mp4 16.40M p; L' a3 P! e' V; m1 E& P S
| ├──98-第十九章19.2马尔科夫链的定义与性质.mp4 35.49M% |0 q) [2 [- x7 ?0 p
| └──99-第十九章19.3连续状态马尔科夫链.mp4 47.25M4 I6 `6 E% [4 O# h+ C+ C6 Y) m
├──06-《机器学习》西瓜书训练营
. V @/ A% Y0 \$ P D0 u| ├──06-【第一周】机器学习绪论.mp4 38.33M
2 W8 e; ]9 h% C, Y: C% l+ K| ├──08-【第二周】西瓜书公式推导学习指南.mp4 11.20M: m: f3 V0 D2 H. I! F+ T
| ├──09-【第二周】一元线性回归公式.mp4 51.86M
4 X1 G. H& ?8 g# b5 r P1 W| ├──10-【第二周】多元线性回归公式.mp4 58.27M
/ c" {, F- _9 N- b" ^0 b5 I+ b* || ├──11-【第二周】对数几率回归公式.mp4 60.68M& X( A- Q/ F6 c( d! G) I
| ├──14-【第二周】【作业讲解】逻辑回归.mp4 29.47M2 S4 P' s. x3 e8 v
| ├──15-【第三周】决策树的分裂准则.mp4 56.59M
) I+ |+ k3 j. t" y* c' m2 n| ├──19-【第三周】【作业讲解】决策树.mp4 15.56M
+ T( _, j; b) A+ s: T* E! n. E| ├──20-【第四周】支持向量机原始模型的建立和求解.mp4 113.79M
1 k8 w2 |6 F# [7 t9 x| ├──21-【第四周】核函数和软间隔支持向量机.mp4 54.90M& P3 A) h4 k5 V2 z5 V. c; Y
| ├──24-【第四周】【作业讲解】SVM.mp4 61.24M; Z b$ V" v5 @/ U3 t& x
| ├──25-【第五周】极大似然估计与朴素贝叶斯.mp4 84.76M
. P" N; b& G* M8 d| ├──26-【第五周】EM算法1.mp4 32.77M
$ X* b" r0 M1 Q/ |5 e1 A| ├──27-【第五周】EM算法2.mp4 39.64M
% P: M( ?3 k5 w| ├──28-【第五周】EM算法3.mp4 44.78M
. w& ?( \ D$ b' z& h& ]/ G| ├──31-【第五周】【作业讲解】贝叶斯和EM算法.mp4 25.02M
, ^% @" T, D2 u| ├──32-【第六周】神经网络结构.mp4 67.03M4 I- ^7 z$ j. n4 H* [6 l
| ├──35-【第六周】【作业讲解】神经网络.mp4 8.18M
# Z5 I: b3 \; {& Y5 n; l, z8 N| ├──41-【第七周】【作业讲解】模型评估与选择.mp4 14.90M
' Z7 N, Y5 w8 ]8 v8 b( @| ├──47-【第八周】【作业讲解】特征选择.mp4 16.09M
8 r6 d# }, }/ V0 @% d2 _, `| ├──52-【第九周】【作业讲解】k-means.mp4 37.34M" i/ f/ L I, O- }3 L/ I
| ├──53-【第十周】聚类.mp4 61.91M
, R* l+ j6 }, q/ Z; l+ J2 F! `| ├──54-【第十周】HMM-1.mp4 89.29M9 l g2 j7 d$ z0 m5 j# |
| ├──55-【第十周】HMM-2.mp4 47.50M
% e" c/ Y! ^% E| ├──56-【第十周】HMM-3.mp4 32.35M
9 a- ?% y g0 R8 Q0 ?+ F| ├──61-【达观杯nlp比赛】第一节课 了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛前介绍和准备.mp4 48.83M
U+ W. ]' M. C2 J7 U5 `% I| ├──62-【达观杯nlp比赛】第二节课 了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛题介绍和思路分析.mp4 71.37M
8 j- C+ }5 ~& U1 [/ U| ├──63-【达观杯nlp比赛】第三节课 数据分析及处理.mp4 114.17M
% z1 {+ Z2 k- Y7 y9 V+ ^0 `| ├──64-【达观杯nlp比赛】第四节课——Baseline实现.mp4 107.05M o- I# I, b" n7 i2 X7 n
| └──65-【达观杯nlp比赛】第五节课 验证集构建和交叉验证.mp4 120.80M
' y# y& i$ g X6 g' T├──07-吴恩达《机器学习》作业班 ; E9 H+ G7 v1 o K* J( j1 ^3 m
| ├──06-【先修】学习绪论视频,了解预备知识.mp4 26.06M
8 P2 r; ^5 W$ \| ├──07-【学前准备】开营仪式回放-老师部分.mp4 177.90M9 e" p/ h8 h7 N, U# w' x% B, b
| ├──08-【学前准备】开营仪式回放-班主任部分.mp4 224.38M
2 R5 @9 G3 b7 _& d8 I# m' g| ├──14-Week2 Day2【作业讲解】对照作业讲解视频查漏补缺.mp4 149.98M0 ?3 y p$ I2 L R5 I% H6 M9 a7 ^
| ├──19-Week3-Day2 【作业讲解】完成编程作业2 (1).mp4 153.93M
% M( |5 ]& }% C$ w$ }| ├──20-Week3-Day2 【作业讲解】完成编程作业2 (2).mp4 130.59M8 Q0 W0 x1 a/ g! b
| ├──21-Week3-Day4 【达观杯文本智能处理挑战赛】(入门指导).mp4 21.95M+ R: {% P- n0 x
| ├──25-Week4-Day2【作业讲解】编程作业3:神经网络(上).mp4 80.15M
# z- m/ r7 U5 }8 [' n: g| ├──26-Week4-Day2【作业讲解】编程作业3:神经网络(下).mp4 56.86M/ g1 G0 ]7 a& D( I) L
| ├──27-Week4-Day4【达观杯文本智能处理挑战赛】(进阶指导).mp4 30.56M
+ f9 w. d' w; a1 W, c* y| ├──30-Week5-Day2【作业讲解】编程作业4(上).mp4 90.66M @; E1 p( J8 W) A. p# f
| ├──31-Week5-Day2【作业讲解】编程作业5.mp4 93.51M
0 W; h) ^, W) w6 Z| ├──32-Week5-Day2【作业讲解】编程作业4(下).mp4 133.03M/ S" |. f5 |, z# ]+ c2 h2 X
| ├──36-Week6-Day2【作业讲解】编程作业5.mp4 93.53M; e6 e% A) }1 ?
| ├──40-Week7-Day2【作业讲解】编程作业6(上).mp4 113.69M
2 Z& e( p) n7 z) n9 C0 L3 k" S| ├──41-Week7-Day2【作业讲解】编程作业6(下).mp4 75.46M4 n: J3 e5 ^( {# n+ t8 O
| ├──47-Week8-Day4【作业讲解】编程作业7(上).mp4 109.90M2 n3 Q, y6 V- u% q4 m* B
| ├──48-Week8-Day4【作业讲解】编程作业7(下).mp4 68.39M
1 p! P# f; P/ Y| ├──52-Week9-Day4【作业实操】编程作业编程作业8:异常检测与推荐系统P1.mp4 76.10M( ?+ C R" a$ c8 Y+ [! b0 B( @
| ├──53-Week9-Day4【作业实操】编程作业编程作业8:异常检测与推荐系统P2.mp4 96.25M
# e5 e+ G" Q$ J2 }# D: m; ^| ├──54-Week9-Day4【作业实操】编程作业编程作业8:异常检测与推荐系统P3.mp4 48.62M7 y$ w& G9 G1 r/ D: L0 u& u
| └──56-Week10-Day1【kaggle大赛】进阶指导.mp4 7.02M
8 {9 j9 N* x- O6 M l├──08-深度学习TensorFlow2.0框架班 7 U8 r; M' [3 D) r
| ├──05-Week1【任务1】tensorflow 2.0简介.mp4 46.77M
6 K4 \: ~4 r& {! a9 ]8 Q; K| ├──06-Week1【任务2】tensorflow2.0环境安装-ubuntu.mp4 126.30M
0 D- q' o) {3 J4 H: ^) R| ├──07-Week1【任务2】tensorflow2.0环境安装-windows.mp4 132.37M: {2 k' p1 g: s8 |2 g* W2 B, ]
| ├──09-Week2【任务1】张量与操作 & 三种自定义模型.mp4 103.87M
4 P: \; M% k0 y2 q/ A| ├──10-Week2【任务2】keras模型训练.mp4 124.12M; p' |3 v* J/ b' C! x9 I( s4 W% W
| ├──11-Week2【任务3】tensorflow2.0模型训练.mp4 83.26M4 L2 r* l) T" _( @
| ├──12-Week2【任务4】计算图机制详解.mp4 60.92M
. V; Z- s% \/ E8 q; q* g. g| ├──13-Week2【任务5】计算图机制详解.mp4 60.83M
& [% @! U& O+ K+ \) V| ├──15-Week3【任务1】自定义层详解.mp4 87.91M
6 r6 R9 x+ v# k8 O| ├──16-Week3【任务2】常用损失函数和自定义损失函数.mp4 108.56M3 u+ v# h1 J; `. W# a$ a
| ├──17-Week3【任务3】常用评估函数和自定义评估函数.mp4 92.30M" Y- A" k1 E+ c) k- v2 M
| ├──18-Week3【任务4】tensorboard小试牛刀.mp4 93.51M
, I8 d; V, h6 U9 d- D: M2 n| ├──19-Week4【任务1】tf.data简介.mp4 56.74M
2 x7 `' V# M2 [7 b" R| ├──20-Week4【任务2】tf.data简介.mp4 114.63M
, G5 E+ h- b4 h| ├──21-Week4【任务3】tfrecord详解.mp4 71.49M
- ~3 P& E3 e# o6 b| ├──23-Week5【任务1】cnn介绍.mp4 88.61M
% y9 A m+ z) Y! |" t| ├──24-Week5【任务2】实战项目上.mp4 56.51M) e; o" ^) q+ X3 h4 ^6 Y
| ├──25-Week5【任务3】实战项目下.mp4 148.77M4 T/ L/ l/ T: o& |' n6 C. K6 w
| ├──26-Week6 【任务1】循环神经网络讲解.mp4 97.48M
) O. Q% S4 p+ y5 d/ R| ├──27-Week6【任务2】word2vec简介.mp4 46.86M
' I) c# u7 B4 u7 T4 O8 v3 Q% J$ I| ├──28-Week6【任务3】实战四.mp4 124.30M
5 s. H9 @+ E& R/ z| ├──29-Week7【任务1】ransformer简介.mp4 107.00M
( n* `. J, }/ X. T| ├──30-Week7【任务2】实战5.mp4 325.10M
; N; g/ m. W4 }/ g9 K| ├──31-Week8【任务1】GPU分布式训练.mp4 65.81M
( _ M5 y' [, K( }" d3 t" h3 M| ├──32-Week 8【任务2】TPU训练.mp4 84.47M1 b; W6 L* R* C* r3 J/ g
| ├──33-Week 9【任务1】TF.hub使用.mp4 52.01M
% H$ E& `1 a6 z+ C" N t( L* K# a| ├──34-Week 9【任务2】BERT实战.mp4 125.01M! X* a# J+ O+ ]. W) t
| └──35-Week9【任务3】模型部署.mp4 78.17M
' l% }! V6 t9 C/ R. }├──09-深度学习PyTorch框架班 ! A5 j1 ]9 Q% j3 g! |
| ├──05-【必看】深入浅出PyTorch.mp4 70.96M
8 t5 A: y' _: \5 T! G| ├──06-【第一周】PyTorch简介与安装.mp4 46.31M2 o5 P6 W) {3 @6 r0 m* c$ g
| ├──07-【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4 135.13M
/ D$ d, p/ P( g* G {' e8 Z% |9 f| ├──08-【第一周】张量简介与创建.mp4 48.04M& y i) l7 t) t9 r3 S& Y1 P5 O
| ├──09-【第一周】张量操作与线性回归.mp4 57.10M6 i( _6 x" N: L
| ├──10-【第一周】计算图与动态图机制.mp4 34.56M& V. a1 B8 A9 A4 Z$ p1 ]5 E
| ├──11-【第一周】autograd与逻辑回归.mp4 55.17M/ \) k* m2 ]/ L7 h1 L& |
| ├──12-【第一周】作业讲解1.mp4 25.56M6 V/ _& e: L3 ~/ S, Q2 u
| ├──13-【第一周】作业讲解2.mp4 23.26M) n+ s8 G. V2 e% x6 |
| ├──14-【第一周】作业讲解3.mp4 22.48M9 U8 H1 h$ ^& A! A
| ├──15-【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4 50.29M3 j2 y! g% u' m1 ]! \
| ├──16-【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4 47.73M
$ D; g' _( M5 Y| ├──17-【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4 91.65M
& e- Q5 m2 i c$ {9 F8 {| ├──18-【第二周】学会自定义transforms方法.mp4 98.26M# X4 s+ s a0 w% r% p$ [! w
| ├──19-【第二周】作业讲解.mp4 82.19M
8 }( ]9 _% D. q$ Y( i* V| ├──20-【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mp4 51.86M
0 Y5 k; B9 c T& C0 e0 || ├──21-【第三周】模型容器与AlexNet构建.mp4 55.33M/ j. L; }1 f( N
| ├──22-【第三周】nn网络层-卷积层.mp4 57.09M
3 S3 ?0 p/ c1 k% b| ├──23-【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp4 54.22M
; l. H* @8 f; m| ├──24-【第三周】作业讲解.mp4 53.23M0 L8 J4 X( I7 o( v
| ├──25-【第四周】权值初始化.mp4 53.52M
4 c: G9 d, G; x/ ]' p ]| ├──26-【第四周】损失函数(一).mp4 86.59M
# j+ y8 y5 p5 S1 h| ├──27-【第四周】损失函数(二).mp4 88.01M' r, }' J9 B* T4 D7 Q! m6 B
| ├──28-【第四周】优化器optimizer的概念.mp4 57.21M+ _( j7 a2 O+ v- T6 ]6 {, I- U
| ├──29-【第四周】torch.optim.SGD.mp4 66.70M
, t9 `6 A$ m7 s+ V6 F7 [| ├──30-【第四周】作业讲解.mp4 27.85M
( ?; a0 Y$ o$ s0 M0 i5 P& Q p| ├──31-【第五周】学习率调整策略.mp4 73.92M! l. }4 e- m) G! K; h/ w. {
| ├──32-【第五周】TensorBoard简介与安装.mp4 37.68M% L) l- W5 F* v0 K- \7 Y, [
| ├──33-【第五周】TensorBoard使用(一).mp4 60.16M! `4 [; R" R" R3 A$ C
| ├──34-【第五周】TensorBoard使用(二).mp4 96.24M
4 H; t4 {8 k( H1 z- i3 R: ?: S| ├──35-【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4 72.36M$ r { J! h2 ~9 F8 Z* m
| ├──36-【第五周】作业讲解.mp4 37.44M
# O4 k+ a0 M$ h) T8 W" t7 J1 B| ├──37-【第六周】正则化之weight_decay.mp4 52.74M
1 O4 Z; z9 o& \| ├──38-【第六周】正则化之Dropout.mp4 53.35M' @1 v+ i, U, b- O2 I& @8 g
| ├──39-【第六周】Batch Normalization.mp4 73.00M# j2 R5 q) S1 j& w
| ├──40-【第六周】Normalizaiton_layers.mp4 52.75M3 W; F0 Y4 p% J H: ~* o
| ├──41-【第六周】作业讲解.mp4 32.65M
$ R" G# [0 r8 ]6 w' a| ├──42-【第七周】模型保存与加载.mp4 39.07M
0 m% `( r: g. ^) m4 E6 g4 H| ├──43-【第七周】模型finetune.mp4 56.40M: H& y% a; J* i N$ e+ v. N2 F
| ├──44-【第七周】GPU的使用.mp4 61.77M
9 J# }# d5 y4 H, d1 i| ├──45-【第七周】PyTorch常见报错.mp4 50.94M# g9 B8 ~1 w4 V7 C
| ├──46-【第七周】作业讲解.mp4 19.18M
' F, c5 O r* ^2 w1 I| ├──47-【第八周】图像分类一瞥.mp4 75.63M
, e9 G: D+ v0 c: c/ ~| ├──48-【第八周】图像分割一瞥.mp4 97.51M
( Y6 k( G6 n5 {: F0 }: r| ├──49-【第八周】图像目标检测一瞥(上).mp4 67.71M0 {' z* g7 h- T$ p$ s1 b5 M- J! t
| ├──50-【第八周】图像目标检测一瞥(下).mp4 120.59M0 {! y8 ~7 P7 f. I0 d {. k
| ├──51-【第九周】生成对抗网络一瞥.mp4 82.38M+ j# a* b+ G n& O6 @7 A0 R/ e$ p
| └──52-【第九周】循环神经网络一瞥.mp4 54.93M
0 Y. R) i+ z m9 F0 `, P) [2 b3 m├──10-《深度学习》花书训练营 4 s( n& M! d0 S) M, @4 G W
| ├──05-第一周【任务1】矩阵对角化以及SVD分解.mp4 91.28M
5 d3 L: ]/ F9 F, Y& |. a| ├──06-第一周【任务1】逆矩阵-最小二乘及PCA原理推导.mp4 54.89M4 x7 u5 g- k9 X5 E- Y2 {
| ├──07-第一周【任务2】:极大似然估计.mp4 28.59M" H& x' @ h7 \, F; i
| ├──08-第一周【任务2】:无约束最优化.mp4 74.01M5 K& r* ~! a; d0 _8 E3 `2 m. M
| ├──09-第一周【任务2】:有约束最优化.mp4 41.10M3 y5 s: g$ h ^+ t) }
| ├──10-【第一周作业讲解】为什么要用最小二乘.mp4 4.24M
$ v a# f* Q) Y( C' P, [| ├──11-【第一周作业讲解】矩阵的分解及其应用.mp4 6.37M! Y7 g. {" i7 l; y/ n
| ├──12-【第一周作业讲解】极大似然估计以及优化理论.mp4 11.26M
U1 i: @4 C$ Q4 f" n0 h% z3 A| ├──13-【第一周作业讲解】熟悉svd分解算法的流程.mp4 11.00M& _0 I1 _7 h0 B; n t% q
| ├──14-第二周【任务1】:机器学习算法基本概念.mp4 47.82M3 G9 ^" ^( C* q! x1 l
| ├──15-第二周【任务1】:过拟合欠拟合超参数验证集.mp4 44.98M
" E) k$ k# h/ \( D9 o, r8 T| ├──16-第二周【任务2】:估计-偏差和方差.mp4 22.33M) t8 S6 }% Q! D6 |# X2 E
| ├──17-第二周【任务2】:贝叶斯估计.mp4 23.38M" u- j& j9 I) R$ @
| ├──18-第二周【任务2】:逻辑回归.mp4 61.92M
4 D1 j6 {" u$ j1 Q; B| ├──19-第二周作业讲解.mp4 14.74M
) A( s/ W/ i! Q5 z| ├──20-第三周【任务1】学习支持向量机LDA.mp4 69.89M9 o6 C" k2 n5 ]
| ├──21-第三周【任务1】其他监督学习算法SVM.mp4 100.44M
& f3 V2 q; N! K* M| ├──22-第三周【任务2】决策树-kmeans算法.mp4 60.07M
8 |. }3 r# b$ ]6 a5 R' r| ├──23-第三周作业讲解.mp4 14.79M
/ ?# L4 y }% Z| ├──24-第四周【任务1】:前馈神经网络结构表达能力.mp4 72.05M
( `+ K* s `$ ? W5 |- p1 f# B' M8 k4 g| ├──25-第四周【任务1】:激活函数损失函数.mp4 90.22M0 q6 Z& N0 r% x8 O. B! f
| ├──26-第四周【任务2】前馈神经网络技巧.mp4 51.37M2 R& z D( U8 r) N5 L
| ├──27-第四周【任务2】前向后向算法.mp4 72.55M; r% K+ J0 X, W. M
| ├──28-第四周作业讲解.mp4 10.16M- L5 {* p$ c/ R: O
| ├──29-第五周【任务1】范数惩罚正则化.mp4 70.77M
$ c( g: P! y+ C5 F. ?3 U! E| ├──30-第五周【任务1】:数据增强bagging&dropout.mp4 107.92M- u5 H9 F) x0 X7 }: h
| ├──31-第五周【任务2】深度模型中的优化.mp4 183.38M9 y+ i2 L/ B7 A" Y1 ]1 k- I
| ├──32-第五周作业讲解.mp4 7.66M5 O a; F4 N9 D1 u
| ├──33-第六周【任务1】cnn前向后向.mp4 84.28M+ q* k5 Y8 c/ ?: p1 _
| ├──34-第六周【任务1】局部感知权值共享.mp4 95.90M
% E- q3 H- F& D) D/ e| ├──35-第六周【任务2】lenet&alexnet.mp4 104.84M. J Q) V* F+ e6 P
| ├──36-第六周【任务2】vggnet googlenet.mp4 109.77M
; z+ | E9 Y& G! C" Z6 t* G' F| ├──37-第六周【任务3】CNN应用——RCNN目标检测.mp4 95.09M
( I: {4 _* l0 E9 P: O| ├──38-第六周【任务3】CNN应用——Bounding_box regression.mp4 61.68M
J( \" {; `: K| ├──39-第六周【任务3】CNN应用——FastRCNN.mp4 96.62M
- y! Q# L/ ?& W: u- u| ├──40-第六周【任务3】CNN应用——CNN人脸特征点定位.mp4 33.95M2 U! D' }! a; [+ f3 P: Y t0 W
| ├──41-第六周作业讲解.mp4 6.88M
+ a' B4 ?: A, n% U- g8 O! a| ├──42-【论文精读(选修)】mobilenet-01-背景介绍.mp4 38.10M, ~. k" O7 w( B! P! \
| ├──43-【论文精读(选修)】mobilenet-02-论文结构&摘要精读.mp4 64.46M# m! R" u$ A) E C6 g4 B' X
| ├──44-【论文精读(选修)】mobilenet-03-主体架构&深度可分离卷积.mp4 67.41M& {3 k* H. D' O j
| ├──45-【论文精读(选修)】mobilenet-04-超参数.mp4 44.36M
% u: R5 U9 h; M) |6 q| ├──46-【论文精读(选修)】mobilenet-05-后续创新及改进.mp4 47.73M
9 z2 h4 }8 ?2 h: Q| ├──47-【论文精读(选修)】mobilenet-06-代码结构.mp4 35.81M( w0 Z2 u3 G; j, ]; r) B2 D
| ├──48-【论文精读(选修)】mobilenet-07-模型设计.mp4 20.76M4 {/ L2 u; n+ a. \
| ├──49-【论文精读(选修)】mobilenet-08-模型评估.mp4 41.20M
2 c" |0 N I3 D| ├──50-第七周【任务1】RNN概念&前向传播.mp4 84.01M- q& Q2 g1 L3 D: w I$ G/ Q: R5 Y! x
| ├──51-第七周【任务1】RNN反向传播与并行计算.mp4 62.53M
+ |5 Q3 ^' \0 g' z8 ~| ├──52-第七周【任务2】lstm.mp4 71.97M
7 O! z% t- J% |* j4 {| ├──53-第七周【任务2】gru.mp4 45.45M6 C" v4 s. g7 C
| ├──54-第七周【任务3】plstm&lstm在ocr的应用.mp4 112.54M
b. L% L0 b$ |2 d5 M9 h, a# m& J! R+ a| ├──55-第七周作业讲解.mp4 7.28M
4 Y! Y% q8 t: C| ├──56-第八周【任务1】推理加速.mp4 101.71M% I3 W% ^3 J5 g$ b: x0 ^+ y; l" a
| ├──57-第八周【任务1】训练加速.mp4 48.50M3 R/ c' W8 v& M. }4 v: G
| ├──58-第八周【任务2】自适应技术.mp4 37.80M
9 X3 P! ~: z% W! k2 P| └──59-第8周作业讲解.mp4 36.98M
9 A7 E) W$ `) j! @- C1 D├──11-李飞飞斯坦福CS231n计算机视觉课
4 F: G4 N5 _7 i1 o/ p| ├──05-计算机视觉发展历史及一些计算机视觉任务概念.mp4 10.86M
" |7 e' B4 l3 V3 ]5 Q| ├──08-knn与线性分类器知识点提点.mp4 18.91M
d2 U+ e8 F7 `- M: g. j- L l| ├──10-学习内容总结+观看作业解答视频.mp4 58.04M9 T4 K4 A( }: ~! Y. H2 h
| ├──11-损失函数和优化导读.mp4 10.05M7 Z3 h& k; s2 [2 t
| ├──12-svm多分类损失函数与softmax.mp4 30.49M
9 ~9 ~4 l4 N/ X# e4 o9 b| ├──15-学习反向传播.mp4 7.68M( E6 b9 G) q4 ^2 J0 s) U$ ?
| ├──16-作业讲解视频.mp4 67.97M! j5 x, _4 U5 q& S- B
| ├──17-作业讲解视频.mp4 90.36M3 d$ O g, d( t! H. ]& c" y" M
| ├──19-学习卷积神经网络历史.mp4 7.29M
/ [3 v3 P* B7 V* R2 Q6 {| ├──20-学习卷积和池化.mp4 27.72M/ w z: q+ p' }# Y
| ├──21-学习激活函数-数据处理-权重初始化.mp4 11.39M
: m& U* t* U) u, Z$ o+ h8 U$ q8 }* g| ├──22-作业讲解视频.mp4 38.63M1 D* [$ g4 J& p- `5 f6 f
| ├──25-学习优化策略.mp4 16.75M
) r- r% P4 @' S7 l| ├──27-作业讲解视频.mp4 42.86M
$ \: d1 B! i) E5 [| ├──30-学习比较流行的cnn网络结构.mp4 15.86M, `/ ]( @9 w( i) @' s
| ├──31-学习rnn,lstm,gru.mp4 8.69M
0 ?. B+ A- b$ n+ r. _% k. c| ├──33-学习图像分割学习任务,分类和定位.mp4 22.89M
8 d9 m$ h' k% y; Z7 _8 K| ├──35-学习特征可视化方法.mp4 11.29M1 Z8 ? d; [) X: z# E+ s& R
| ├──37-学习Pixel RNN,Pixel CNN与变分自编码.mp4 17.95M
6 D6 a# z6 u4 C| ├──45-【kaggle猫狗分类比赛】比赛简介.mp4 5.94M
5 K7 [7 n/ s6 e( o% y* I| └──46-【学习kaggle猫狗分类比赛】详细操作.mp4 24.74M7 Z: b9 M0 b$ |4 r' D
├──12-斯坦福CS224n自然语言处理课训练营 , f" E6 M6 X* C5 m" I, l k
| ├──05-学习CS224n第一课和课程导学.mp4 55.45M
8 a$ j; v7 N/ s9 R| ├──06-【作业讲解】:assignment1讲解.mp4 78.67M; _' c" s% v1 r5 L' p; o
| ├──07-打达观杯NLP比赛(报名指导和入门指导).mp4 21.96M) V; \+ ?! @3 i+ z
| ├──08-学习CS224n第二课和重难点讲解视频.mp4 57.65M; q! q7 E" }# n: n ?/ M( O3 x
| ├──09-学习CS224n第三课和课程导学.mp4 65.74M. U% e: [9 j9 \% X9 ^! I6 I
| ├──10-python numpy pytorch学习及编程作业解析.mp4 36.88M, v( s6 g/ w) f
| ├──11-学习CS224n第四课和课程导学.mp4 73.98M
% D2 O% x( h1 K N| ├──12-观看看作业解答视频.mp4 52.68M
2 k! @& z- C' U7 L- t A9 u| ├──13-学习CS224n Lecture 05及导学.mp4 38.53M
+ C8 {, J1 U8 d2 k3 U% \| ├──15-Assignment 3作业讲解.mp4 69.37M
9 R, \& z' J& \4 v* N! b9 w4 O| ├──16-学习CS224n Lecture 06及导学.mp4 67.11M
/ i" E9 \, E$ H2 h' j3 S| ├──18-观看作业解答视频.mp4 56.36M
7 [) a' M# |# d$ p| ├──19-观看作业解答视频2.mp4 120.59M. W7 q7 i6 @( D0 S
| ├──20-观看作业解答视频3.mp4 62.14M- A3 y0 R0 K' P7 n) x
| ├──21-神经机器翻译及attention.mp4 85.01M& C' w6 W1 I% Y! W* b2 y
| ├──23-Neural Machine Translation with RNN.mp4 48.47M3 U4 Z6 I& z" a% d5 w5 w. B
| ├──24-基于卷积神经网络的nlp.mp4 76.06M
% Y0 f; J, n6 s* ~% R| ├──26-观看作业解答视频.mp4 82.42M3 _# u6 F4 z4 }. M1 F+ x0 B3 B+ Y
| ├──27-观看A5作业讲解视频2.mp4 73.73M1 Q8 ^ Z @. [, P4 C$ B1 i. J
| ├──28-transformers and BERT.mp4 92.87M4 F G! J, K; o
| ├──29-Lecture 14.mp4 64.06M4 j; w- W) K. e- y+ L S/ z! x# l' {
| ├──30-Natural Language Generation.mp4 86.54M
/ B1 r3 Z1 _! S$ Z/ Y- O8 [| ├──33-Lecture 18.mp4 165.36M% s7 T; o& Q( }$ r9 S% x
| ├──35-Future of NLP + Deep Learning.mp4 69.81M
1 T: q# {, Y5 m6 X| ├──36-kaggle文本分类比赛-比赛介绍.mp4 22.10M
' @8 h2 M' x/ H8 {, V: u| ├──37-kaggle文本分类比赛-数据分析.mp4 10.40M3 Y7 u) V3 v5 s$ k% E% y
| ├──38-kaggle文本分类比赛-baseline模型(1).mp4 28.76M
' w3 B3 f% T+ e7 L| ├──39-kaggle文本分类比赛-baseline模型(2).mp4 30.03M
+ F) N' x! w% t" d: L- X; U. V| └──40-kaggle文本分类比赛-提交数据+提分策略.mp4 17.83M/ L( L5 N" f% u+ S1 b3 ^" `5 F g
├──13-人工智能项目实战班 O2 t& a1 X' j+ h+ I0 P
| ├──05-【试听CV项目】1.1-背景介绍.mp4 39.19M
# q9 Q8 Z) i8 g! {| ├──06-【试听CV项目】1.2.1-图像初步-可视化.mp4 40.97M) I$ t# u0 G4 `) F. R% N
| ├──07-【试听】算法工作分享——1面试准备.mp4 92.99M
: y# o3 `9 ^4 p2 e| ├──08-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第一节Ⅰ课程导读.mp4 13.64M- p2 X" T, p- p7 [0 n! A* M9 Q
| ├──09-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第一节Ⅱ知识图谱的概念与应用.mp4 15.58M
' Y& K( x+ z l1 a/ y8 d| ├──10-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第一节Ⅲ信息抽取构建知识图谱实例.mp4 11.01M
" k! F( Y4 H6 ~( f0 I| ├──11-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第二节-正则表达式与AC自动机算法讲解与应用.mp4 37.11M
8 K! W$ |% J$ K9 a% o| ├──12-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第三节Ⅰ中文自然语言处理基础.mp4 18.50M
5 S3 L7 q; X4 u2 q% ^7 L| ├──13-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第三节Ⅱ命名实体识别详解.mp4 27.84M
. G8 D- l( s: n| ├──14-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第三节Ⅲ隐马尔可夫模型与维特比算法.mp4 52.23M3 o# r7 ~% I3 ?6 l$ L+ |- J
| ├──15-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第三周第四节:条件随机场.mp4 61.10M
; b- z: u! X- }2 ~- k8 X, N| ├──16-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.1深度学习NLP问题.mp4 9.01M
5 T% z6 v% e) w: ]- K6 l7 [# X| ├──17-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.2文本表示.mp4 71.13M: _( `+ B. z: s, m3 p/ G2 C: g; z
| ├──18-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.3文本特征抽取.mp4 80.90M
/ o' d5 V- I; A: u| ├──19-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.4常见NLP任务模型结构.mp4 15.51M
. ]" b- o: p" T1 S. N| ├──20-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.5 bilstm-crf模型介绍.mp4 36.85M* U$ ]/ O$ F8 g& m8 k' t7 ]! L
| ├──21-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.6 bilstm-crf实战.mp4 134.95M, W7 m$ |1 B+ e# k* A8 y6 {& ]
| ├──22-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.7 关系抽取介绍.mp4 25.88M/ T& Z3 i* Z4 k" p
| ├──23-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.8 PCNN介绍.mp4 28.71M: j$ R: l9 J: R3 q
| ├──24-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周-2.9 PCNN实战.mp4 88.56M
" V3 N$ E. p& o| ├──25-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】3.1 图像预训练模型.mp4 22.73M
' @- Y5 r, R% Y4 N| ├──26-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】3.2 NLP预训练模型.mp4 53.76M
: I: P4 K# s/ s: n5 x ~| ├──27-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】3.3 信息抽取深度学习综述.mp4 51.94M
% N1 r8 q7 _% D m| ├──28-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】3.4 BERT NER实战.mp4 110.69M
" u. ~. l- w, l| ├──29-【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】3.5 总结与展望.mp4 42.16M
6 [; r: b, N# e; q/ e| ├──30-【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周-1.1-背景介绍.mp4 39.19M( m c1 J4 Y* L& [
| ├──31-【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周1.2.1-图像初步-可视化.mp4 40.97M' |; Z1 p0 }/ ^% Y1 `: ^7 G, t) G
| ├──32-【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周1.2.2-图像初步-图像运算.mp4 30.80M7 Y8 L* u ^, R, i
| ├──33-【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周1.3-训练数据准备.mp4 42.68M4 i. l. M, @5 Q- O; L5 P" x" c r
| ├──34-【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周-1.4-1-深度学习代码框架.mp4 46.33M
# S! B" ?8 s l( a$ b& N| ├──35-【CV项目一图像分割深度学习实战】第一周-1.4-2-pytorch基础知识.mp4 183.39M! D' W9 n( J% C2 e, e
| ├──36-【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.1-模版代码概述-A.mp4 53.19M
! q. p) v7 b5 F5 D! @$ v) ~| ├──37-【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.1-模版代码概述-B.mp4 67.19M$ F' ~1 H. m# P' a
| ├──38-【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.2-调参基础篇.mp4 26.97M8 j ^, c: w- E% ~$ z9 q
| ├──39-【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.3-选择损失函数.mp4 11.94M
# } C, y. V+ w' k ^| ├──41-【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周-2.5-调参-总结.mp4 13.95M
4 o* l& J% ]' G) f# v Q| ├──42-【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.6-U-Net理论课.mp4 217.50M& O% I0 x0 A L; `
| ├──43-【CV项目一图像分割深度学习实战】第二周2.7-DeepLabv3+理论课.mp4 120.79M
( u9 c$ m. q" g5 m1 Z) n| ├──49-【CV项目一图像分割深度学习实战】第三周-3.3-梯度累积法.mp4 21.78M/ u$ J8 y' Z; p1 U3 ?3 d; ^
| ├──50-【CV项目一图像分割深度学习实战】第三周-3.4-选择模型权重.mp4 24.17M
+ ~7 ~5 P7 y( P. ?) b% m| ├──51-【CV项目一图像分割深度学习实战】第三周-U-Net理论课进阶-迁移学习.mp4 115.93M( e. b) g; \3 q
| ├──53-【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.1-数据标注-a.mp4 21.53M# G$ ~. H3 c% y- f
| ├──54-【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.1-数据标注-b.mp4 41.78M3 t- r! b) d f, t& V( A
| ├──58-【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.3-bad.mp4 13.07M
' @: L5 K4 O8 x' b| ├──59-【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-算法工作分享——1面试准备.mp4 92.99M
. T5 w2 G' a6 [8 @% \| ├──60-【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-算法工作分享——2工作日常.mp4 94.10M
2 ]' w2 F& b# I7 b" _7 d* C8 a| ├──61-【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-算法工作分享——3职业前景.mp4 45.86M
; f0 }2 D( R, r" W; I| ├──62-【推荐系统项目一电影推荐项目】1.1:推荐系统简介.mp4 55.92M9 |: r8 w7 _9 S w4 m" O6 X! Y
| ├──63-【推荐系统项目一电影推荐项目】1.2: 简单的电影推荐.mp4 66.49M* S" k, b$ \7 |
| ├──64-【推荐系统项目一电影推荐项目】1.3: IMDB评分.mp4 47.38M
0 ]) M; F/ }" ^+ h4 ~8 l| ├──65-【推荐系统项目一电影推荐项目】1.4:基于内容推荐.mp4 115.67M
6 t* Y" h% s1 F' z3 o| ├──66-【推荐系统项目一电影推荐项目】1.5:协同过滤算法.mp4 82.96M
% g) J! m, r3 O9 Y" f3 ^1 E, A# A4 ~| ├──67-【推荐系统项目】2.1criteo ctr.mp4 89.88M8 \, s+ l9 y" ^/ l. K
| ├──68-【推荐系统项目】2.2FM&FFM.mp4 82.62M' o3 d- r& U2 ^9 b
| ├──69-【推荐系统项目】2.3Wide&Deep.mp4 71.63M0 l) A- c, S8 N5 w! H. i! B
| ├──70-【推荐系统项目】2.4DeepFM.mp4 74.73M
9 E7 I6 C8 o: N' j| ├──71-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时0:项目先导课.mp4 30.67M n- a2 U2 m% d- k( K; w/ ~! ^; F9 B D
| ├──72-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时1:数据获取—爬虫.mp4 19.80M% j8 e: ]" D4 `( S% u& w
| ├──73-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时2:数据处理.mp4 29.36M
) u( Q0 M6 j T% _8 g| ├──74-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时3:BiLSTM+CRF.mp4 33.33M
# K6 x7 m, }) _4 D| ├──75-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时4:NLP前沿技术讲解.mp4 66.12M7 `1 S. Z/ b/ m* |! f5 B9 K5 \
| ├──76-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时5:Neo4j.mp4 33.49M
( W& n2 t6 p. }: N7 l4 [; R6 O| ├──77-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时6:图表征学习.mp4 40.12M
* A' ^2 E1 R0 R! A, _3 J| ├──78-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时7:图表征算法代码学习.mp4 34.56M
, j8 ^7 U( I; R/ y, i| ├──79-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】课时8:项目总结.mp4 16.01M8 l) C( j* Q) A! O$ P8 p9 c
| ├──80-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】补充内容:额外的LSTM.mp4 13.74M
% p4 y2 S7 {( u| └──81-【医疗知识图谱构建及图表征学习实践项目】补充内容:额外的python编码.mp4 18.61M
3 ~' }' \. j6 i7 z0 S/ g├──14-04 神经网络基础知识 5 p( l+ v; M# L# C- X- g( k2 Y
| ├──02-01-神经网络基础与多层感知机-0.mp4 50.27M; S1 J6 L' q$ U9 C c
| ├──03-01-神经网络基础与多层感知机-1.mp4 39.18M$ N5 m: T0 s5 r4 l) D- X$ k
| ├──04-01-神经网络基础与多层感知机-2.mp4 58.01M
4 ~& [5 z o& H! j' k& z| ├──05-01-神经网络基础与多层感知机-3.mp4 36.52M( [# k _% F2 w. i: C3 v* g9 ~
| ├──06-01-神经网络基础与多层感知机-4.mp4 72.88M* ^% T1 D+ H* N, R/ v2 ~$ q* e
| ├──07-02-卷积神经网络-0.mp4 56.52M/ l% J+ ]( [& g% D* A4 K: D
| ├──08-02-卷积神经网络-1.mp4 88.02M# l1 s( Y9 l; E! w3 |
| ├──09-02-卷积神经网络-2.mp4 45.81M3 f' C! j3 o) u5 |
| ├──10-03-循环神经网络-0.mp4 41.30M& e9 _1 y/ s) d3 k) \
| ├──11-03-循环神经网络-1.mp4 77.05M1 {, n, Q& R- s7 y3 g0 @# Y2 z
| └──12-03-循环神经网络-2.mp4 53.78M
' g+ l6 d, v. K2 y├──15-06 OpenCV 图像基础
+ p3 ^& Z0 _# m: A1 r% m| ├──02-1-1图像基础知识.mp4 25.87M3 u5 b+ C3 d5 F. h
| ├──03-1-2图像基础知识.mp4 30.36M
; A; V6 b9 V0 `| ├──04-1-3图像基础知识.mp4 50.56M
/ [; m2 k& z: W# a; m- y3 ~9 ?| ├──05-1-4图像基础知识.mp4 40.81M
9 l$ G1 ^7 H! V7 Z- n0 M| ├──06-2-1图像基本处理.mp4 54.16M. y! ]( S( H/ H+ E' A3 ]' O/ X3 j) W
| ├──07-2_2图像基本处理.mp4 24.47M
% _5 |* @$ s8 r# {9 \| ├──08-2_3图像基本处理.mp4 44.18M7 V( w8 k) m% P6 u5 c9 k; e- `
| ├──09-2_4图像基本处理.mp4 52.09M* S. }- k2 [. g1 F O
| ├──10-2_5图像基本操作_图像滤波.mp4 58.94M& ]! q% f8 @8 M3 p! E
| ├──11-2_6图像基本操作_图像增强.mp4 40.22M W( Y8 i/ |+ m# X7 t
| ├──12-2-7形态学操作_腐蚀..mp4 43.71M
- s0 @6 f* W0 u7 p| ├──13-2_8形态学操作_膨胀开运算与闭运算.mp4 61.29M w- D2 ` d7 o f
| ├──14-3_1固定阈值分割.mp4 41.30M
$ y: ^& i! L. a4 x4 Z* E' k+ y1 L| ├──15-3_2自动阈值分割.mp4 51.64M
5 P+ y" N- Z! T# _+ I( M| ├──16-3_3边缘检测算子.mp4 64.32M
! A- n( z/ j, X T) A! ^; t6 [/ C7 Y| ├──17-3_4连通区域_区域生长算法.mp4 48.26M
0 ? k8 s, @/ K$ b2 J| ├──18-3_5分水岭算法图像分割.mp4 42.80M
; ^/ Z2 Q: f* T0 K1 q) ^5 T; M* U5 `6 Y| ├──19-4_1特征描述_HOG.mp4 47.18M
+ A5 d, E( w) v: g9 d| ├──20-4_2特征描述Harris和SIFT算法.mp4 38.34M" T6 j/ K* d% `; Y3 w, G( Q
| ├──21-4_3纹理特征LBP算法.mp4 46.89M
6 n, Z; ?9 h8 y; w8 d$ P| ├──22-4_4模板匹配算法.mp4 36.39M
3 ]8 Y1 {8 f' r+ W| ├──23-4_5人脸检测算法.mp4 58.78M4 g; V" D9 u& S9 {& }6 ^
| ├──24-5_1摄像头调用和视频的读取保存.mp4 52.42M+ O7 T" X4 P% P- a) H
| ├──25-5_2帧差法视频目标识别.mp4 43.94M
6 r A$ C5 P) L% O3 T| └──26-5_3光流法和背景减除法..mp4 50.62M
& T; k& p( z7 U├──16-【论文】baseline基础篇目——NLP
) V1 T+ v( j1 L3 C: H4 D| ├──02-1.1 joint-bert.mp4 72.20M
# w2 n0 {4 @/ P" V X8 T( G| ├──03-1.2 joint-bert.mp4 20.53M8 k1 Z: m8 c0 [5 e
| ├──04-1.3 joint-bert.mp4 10.51M" T( m0 W. ^: X! s+ Y; J
| ├──05-1.4 joint-bert.mp4 163.58M
+ D4 j4 S. D& B! u2 f* b9 _: E( M0 Z| ├──06-1.5 joint-bert.mp4 20.31M
& x* \1 B+ S! _% h| ├──07-1.6 joint-bert.mp4 2.42M9 v2 i: H/ I% z9 u+ ?0 w2 s4 y5 r5 q
| ├──08-1.7 joint-bert.mp4 59.41M
, Q7 P& q- P o) {' [| ├──09-1.8 joint-bert-代码.mp4 41.67M
7 }0 c$ ~, a# V' T! r| ├──10-1.9 joint-bert-代码.mp4 171.59M
2 W! }, j5 }' M, t| ├──11-01 cnn_for-re-01(新版).mp4 44.68M
, u; o' d1 ]% n) v% [2 y3 d| ├──12-01 cnn_for-re-02(新版).mp4 62.23M
) F9 l5 H- G$ B| ├──13-01 cnn_for-re-03(新版).mp4 73.00M. d3 A$ V; z" L) O& S
| ├──14-01 cnn_for-re-04(新版).mp4 77.66M5 }. z: U- K4 I B% g% ^9 N
| ├──15-01 cnn_for-re-05(新版).mp4 60.89M
5 Q' x# X2 y+ a; }( b| ├──16-01 code_cnn_for_re-06(新版).mp4 89.23M
7 [9 O' @: u0 U| ├──17-01 code_cnn_for_re-07(新版).mp4 84.48M: { ?: |* @6 ^9 b
| ├──18-01 code_cnn_for_re-08(新版).mp4 98.82M
# s. w5 t$ v! a| ├──19-01 code_cnn_for_re-09(新版).mp4 109.69M, ^; E, A' [( p) [
| ├──20-01 code_cnn_for_re-10(新版).mp4 69.05M; J$ d- i* {" E+ ]: w9 Z) N( c( y9 q0 [
| ├──21-03elmo-01-elmo的下游任务介绍..mp4 47.00M8 t8 I7 @" y. i2 B5 U) g( K
| ├──22-03elmo-02-feature_based和fine_tuning.mp4 44.11M
( A" u8 [# _% a2 ^7 O( v# ]| ├──23-03elmo-03-word2vec和charcnn回顾.mp4 35.84M3 |, z. @# L; P' {% }. @
| ├──24-03elmo-04-Bidirectional_language_models.mp4 46.09M
2 E! z$ k/ W# o% E( c% k) [| ├──25-03elmo-05-how to use emol..mp4 39.38M, W" }2 d- Q: I: f$ [( P
| ├──26-03elmo-06-论文回顾..mp4 117.24M
4 T: A: L- V j. B+ K) P! {| ├──27-03elmo-07-代码预处理部分.mp4 242.87M
) T" f& ?; P! h- {0 k# x1 K| ├──28-03elmo-08-代码模型结构部分.mp4 218.74M$ g) {" d# {' Q( g, _
| ├──29-03elmo-09-代码crf流程..mp4 163.52M
1 s; U4 X9 c+ y. j9 g, D| ├──30-03elmo-10-代码crf实现..mp4 233.32M9 l) m: m: Y$ f- U2 o3 T
| ├──31-01nodevec-01-研究背景.mp4.mp4 70.40M, Z' @* }, M; W2 i1 I# N
| ├──32-01nodevec-02-研究成果.mp4.mp4 177.29M4 K; s2 p* d( v
| ├──33-01nodevec-03-图的应用.mp4.mp4 98.82M
5 k% A. K0 }; Y$ \1 T8 `| ├──34-01nodevec-04-模型结构&BFS&DFS.mp4.mp4 401.92M
+ \2 y) c& M( C, \' h" m| ├──35-01nodevec-05-模型算法&alias算法.mp4.mp4 593.86M+ c5 D4 L- r1 s; @: B
| ├──36-01nodevec-06-实验分析.mp4.mp4 515.00M
6 c* [3 ~/ @' w X8 u| ├──37-01nodevec-07-论文总结.mp4.mp4 255.50M: t+ L' _5 }2 K$ @' q ~
| ├──38-01nodevec-08-代码整体介绍.mp4 414.96M, ~& W4 Z; O8 ?! J, z
| ├──39-01nodevec-09-代码节点和边的alias实现.mp4.mp4 457.58M3 n D0 F3 m# _
| ├──40-01nodevec-10-代码有偏随机游走和模型训练.mp4.mp4 183.10M
0 q' F% b, w/ \4 N$ f1 D| ├──41-01nodevec-11-代码结果展示和总结.mp4.mp4 85.83M0 \4 U3 t# X7 k+ V
| ├──42-01transformer-01-论文背景&研究成果.mp4 134.08M
" |' a9 i4 X% \7 J5 I| ├──43-01transformer-02-attention回顾.mp4 126.21M1 B3 Y/ k! ]& q% m1 }
| ├──44-01transformer-03-模型框架和self_attention.mp4 114.95M
7 L0 f9 O: Z' B/ u- P2 n| ├──45-01transformer-04-模型小trick..mp4 240.65M
' N% w S* h* h3 K7 s| ├──46-01transformer-05-代码框架部分和encoder.mp4 423.84M
2 i! i& l$ {2 M* u, d( H| ├──47-01transformer-06-代码decoder和self_attention.mp4 433.47M8 e9 o2 O* I7 a: Z/ j
| ├──48-01transformer-07-代码训练部分和预测部分.mp4 537.31M* G& L0 U& e6 h5 S, k: {
| ├──49-1.1 word2vec1-1背景知识.mp4 200.15M
% f' f/ @1 s: B8 x, I$ X$ T e! @| ├──50-1.2 word2vec1-2论文泛读.mp4 163.96M3 y. f6 x7 m# i1 u4 H6 Z5 }0 |
| ├──51-1.3 word2vec2-1对比模型.mp4 160.79M
5 k( `4 y( [4 A+ s7 a4 i+ d8 r! _% ?| ├──52-1.4 word2vec2-2原理.mp4 89.22M
2 R8 t- c, L W* A) z| ├──53-1.5 word2vec2-3word2vec关键技术.mp4 123.18M
+ v! ]" _: c1 S+ F2 j o/ _| ├──54-1.6 word2vec2-4模型复杂度.mp4 57.38M
% C- `) Y% d7 y4 W| ├──55-1.7 word2vec2-5实验结果.mp4 164.15M
" Y0 f0 g% s( r. y6 ?7 u" s+ {( K| ├──56-1.8 word2vec3-1代码部分上.mp4 240.51M
' I; n; w: L' N7 _| ├──57-1.9 word2vec3-2代码部分下.mp4 264.11M
! ?& M- A: G9 X' E# {8 Y- B| ├──58-1.1- BiLSTM-CRF-论文研究背景.mp4 129.95M4 t9 ^/ G+ \9 E( e# }% |
| ├──59-1.2- BiLSTM-CRF-论文算法总览.mp4 92.20M% U4 ?7 ]4 T1 o: c$ ~* g
| ├──60-1.3-BiLSTM-CRF模型结构.mp4 73.23M6 U4 _' \0 }" b' j5 G5 o# X
| ├──61-1.4-BiLSTM-CRF损失函数与维特比解码.mp4 56.29M; x$ I# u2 W# M' a- X* N
| ├──62-1.5- BiLSTM-CRF-实验结果与论文总结.mp4 35.22M& [ l+ |, p9 D
| ├──63-1.6- BiLSTM-CRF代码讲解.mp4 180.90M% {& {9 ?( x* P. }0 W' u# C
| ├──64-1.7- BiLSTM-CRF-NCR-Fpp代码详解.mp4 155.81M) k% A$ v$ ?) T# n1 K6 U1 X
| ├──65-01DSSM-00专题引言.mp4 34.45M+ C. X0 P" _$ f- p* m% G
| ├──66-01DSSM-01-学习目标..mp4 9.80M! ?: X. ]- ^2 t& q, J
| ├──67-01DSSM-02-论文背景-贡献及意义.mp4 21.73M
8 s" ?; ] |: D/ z- V/ M( z" m+ K| ├──68-01DSSM-03摘要精读-总结.mp4 15.85M3 m/ m- {$ y2 i' S; y
| ├──69-01DSSM-04-上节回顾.mp4 12.39M3 a( E/ `4 X) g v. T5 G. A
| ├──70-01DSSM-05-词哈希.mp4 27.39M# L* b: o' }$ S; g6 V- a
| ├──71-01DSSM-06-DSSM整体结构.mp4 13.01M$ M* T, I( y3 _3 H7 `! O
| ├──72-01DSSM-07-优化函数-实验与总结.mp4 20.27M
" F6 @$ L. x% X8 B| ├──73-01DSSM-08-代码总览.mp4 22.27M( ?" m6 Y+ m1 Y7 B( b0 G
| ├──74-01DSSM-09-词哈希表的建立与数据载入.mp4 47.05M
8 U" ^% ?& A( {4 L* ]2 u: x| └──75-01DSSM-10-模型的搭建与训练-测试.mp4 36.95M
9 r5 t9 e' }! n: T; x4 N" j8 w0 K├──17-【论文】baseline基础篇目——CV 3 z- L& E# ]7 Q# v/ a E
| ├──02-1.1 CRNN-泛读-背景论文.mp4 239.74M
) w$ o9 y) ?7 y- d' o* q- w& W: u% k5 ?| ├──03-1.2 CRNN-泛读-研究成果及意义.mp4 79.27M
. W0 f1 k4 a5 z0 {+ n; q) L7 w| ├──04-1.3 CRNN-泛读-LSTM-CTC-Beam Search-论文泛读.mp4 134.24M
; w3 _8 Z: m2 X l% Q| ├──05-1.4 CRNN-精读-原有模型.mp4 37.97M, w: T" u" a9 ~# Q
| ├──07-1.6 CRNN-精读-论文细节二三四.mp4 98.25M
5 ~5 B3 |. a% u3 E* ~| ├──08-1.7 CRNN-精读-实验结果及总结.mp4 40.13M
4 n, l) S# v" c+ N| ├──09-1.8 CRNN-code1.mp4 71.62M
0 s6 x7 Q# ~: B) q$ q j0 o| ├──10-1.9 CRNN-code2.mp4 75.49M
& ?! u' B# ~7 |6 t( {3 R| ├──11-1.10 CRNN-code3.mp4 76.27M2 g' T9 o+ O* q/ A6 `
| ├──12-1.11 CRNN-code4.mp4 26.15M
9 M8 w: w, M- e: l( p* o5 u* I| ├──13-1.12 CRNN-code5.mp4 29.05M
( ]( \, P/ K% \" d5 n4 r| ├──14-YOLO-01-发展历史和YOLO v1.mp4 79.22M5 b, d% b1 N* U- z9 ?& {. v! Y
| ├──15-YOLO-02-YOLO v2.mp4.mp4 112.09M9 y8 T' Z& z; j3 s. j* {9 Q
| ├──16-YOLO-03-YOLO v3_2.mp4.mp4 117.62M
: d2 H: d+ ?% `0 M7 ~1 z( j8 u| ├──17-YOLO-04-代码复现.mp4 45.47M
2 y; a* k- S: B- ?| ├──18-YOLO-05-数据预处理和网络结构代码讲解.mp4.mp4 290.84M
: |. _7 v7 c& k+ J6 k! J# d+ d# V8 M2 l| ├──19-YOLO-06-训练和检测代码讲解.mp4 45.15M4 Q; O" W) r4 P* J6 e
| ├──20-03{white}Faster{white}R-CNN-01-论文泛读_RCNN演变.mp4 197.17M
3 P- B8 @. j9 k/ |+ z) A( `+ {| ├──21-03 Faster R-CNN-02-论文泛读_摘要和网络结构.mp4 291.86M) h# u/ t% X5 P: |
| ├──22-03 Faster R-CNN-03-精读_结构总览.mp4.mp4 189.81M
0 g0 d- c% E( j* Y$ ]: Q+ s! d) [| ├──23-03 Faster R-CNN-04-精读Paper_背景介绍.mp4.mp4 215.97M* S6 W1 Q( [2 g& M! i
| ├──24-03 Faster R-CNN-05-精读Paper_RPN与rpn_loss.mp4.mp4 535.99M
G- d. ^) C3 T| ├──25-03 Faster R-CNN-06-精读Paper_RPN训练.mp4.mp4 317.93M
8 e8 U. u* p$ F z9 i; B; M. h| ├──26-03 Faster R-CNN-07-精读Paper_实验和结论.MP4.mp4 459.85M" ^( w2 ~) Z, I
| ├──27-03 Faster R-CNN-08-精读PPT_Anchor和RPN.mp4.mp4 231.19M
, U& e( K5 n6 h| ├──28-03 Faster R-CNN-09-精读PPT_网络细节.mp4 102.33M3 O0 j% X5 v0 a$ P; |5 P
| ├──29-03 Faster R-CNN-10-代码讲解_训练VOC数据集.mp4 211.14M2 Y% V8 N* l1 ^1 q N! S
| ├──30-03 Faster R-CNN-11-代码讲解_backbone网络讲解.mp4 378.81M
, h" x, r$ O' q" f1 m. c P/ h| ├──31-03 Faster R-CNN-12-代码讲解_RPN.mp4 47.96M
+ @! K# T$ S& }5 ?| ├──32-03 Faster R-CNN-13-代码讲解_数据和标签的同步处理(Dataset类).mp4 287.45M
! r3 U, _, R& K8 ~+ J# [, T' ^| ├──33-03 Faster R-CNN-14代码讲解_建议框的生成(Proposal layer).mp4 154.31M/ k8 v p! y, g- z! V- n
| ├──34-03 Faster R-CNN-15-代码讲解_Anchor box的生成和正负样本的划分.mp4 380.29M
# R: a5 S7 [4 P% [0 |, U| ├──35-01GAN-01-论文摘要.mp4 147.71M4 X5 s% q" C: V- d- I8 y5 K; o
| ├──36-01GAN-02-论文背景.mp4 59.74M( I! t, s2 ?4 y# `; @/ k) X& K2 V% w
| ├──37-01GAN-03-论文泛读.mp4 198.37M3 U c% O3 J Z
| ├──38-01GAN-04-价值函数.mp4 86.38M, T( B/ m, |& W0 h
| ├──39-01GAN-05-训练流程&理论证明1.mp4 75.72M
4 E1 D" A( S/ M8 o: J1 h7 V; N0 E| ├──40-01GAN-06-理论证明2&实验结果&总结展望.mp4 115.88M
: T! g3 t. c L| ├──41-01GAN-07-代码分析综述.mp4 131.77M
' V$ x$ N! F% N0 K* X| ├──42-01GAN-08-代码分析精讲.mp4 194.73M! i8 w$ m ?/ k3 J* P% e
| ├──43-01mobileNet-01-背景介绍.mp4 51.82M5 r- I3 B: ]2 P- J3 O q
| ├──44-01mobileNet-02-论文结构&摘要精读.mp4 143.80M& g' S: V2 U: e2 C
| ├──45-01mobileNet-03-主体架构&深度可分离卷积.mp4 187.30M
3 i( h: k) X& ?- L, d| ├──46-01MobileNet-04-超参数.mp4 128.33M
' E: ~! z5 t/ u2 m* m' g2 d) }| ├──47-01mobileNet-05-后续创新及改进.mp4 119.38M. @* A& A* J4 ?2 G& {
| ├──49-01MobileNets-07-模型设计.mp4 88.27M
# @; L, Q' X0 D/ Y| ├──50-01MobileNets-08-模型评估.mp4 150.81M5 d* z- ~/ g' J# B$ r3 K3 T2 R/ }6 P
| ├──51-01FCN-01-语意分割简介.mp4 60.32M
" Q+ q8 D( [' [1 P. p& ]| ├──52-01FCN-02常用数据集-指标-研究成果..mp4 66.09M4 o7 R5 F( Y# j1 m2 ~
| ├──53-01FCN-03-论文摘要精读..mp4 202.53M
2 {, i4 P9 B# `9 ~% x| ├──54-01FCN-04-论文引言-全局信息及部分信息.mp4 114.78M
2 N5 @8 p8 P. L T| ├──55-01FCN-05-感受域&平移不变性.mp4 112.51M2 P3 u1 [5 C# U$ r! W" {' Q( D% w
| ├──56-01FCN-06-经典算法&本文算法-上采样.mp4 57.42M2 {: m$ z ]% m$ x
| ├──57-01FCN-07-算法架构..mp4 103.19M
q+ ~! I3 p7 d% L+ ^7 \8 f| ├──58-01FCN-08-训练技巧&实验结果及分析..mp4 119.27M" s: Q2 T9 s/ ?4 F' ^
| ├──59-01FCN-09-讨论&总结.mp4 28.19M2 B R( } f3 X
| ├──60-01FCN-10-代码实现.mp4 63.70M1 p1 _3 `( F+ R
| ├──61-01FCN-11-数据预处理..mp4 138.36M" n }0 Y( J/ \8 g: q5 Q
| ├──62-01FCN-12-模型搭建.mp4 155.84M
% X: T# A8 r C/ h| ├──63-01FCN-13-训练-验证&预测函数搭建..mp4 104.17M
$ g) n2 p2 ~7 v" f2 b. b2 N| ├──64-01FCN-14-损失函数.mp4 95.08M
9 l) y+ ?' \2 m9 y; W| ├──65-01FCN-15-指标计算.mp4 130.86M2 r) k4 R) c$ `4 z
| ├──66-01AlexNet-01-研究背景.mp4 155.77M1 Q* T9 g* i4 ]$ y
| ├──67-01AlexNet-02- 研究成果意义.mp4 24.05M4 L( V! m2 _3 C8 i
| ├──68-01AlexNet-03-论文结构.mp4 81.13M+ X, T# y+ z9 \/ i: s* W
| ├──69-01AlexNet-04-结构.mp4 71.65M
" h% Z8 L2 P) N| ├──70-01AlexNet-05网络结构特点.mp4 226.10M
: }6 N. K1 x3 u/ v8 z5 Z, ?3 C) U' R| ├──71-01AlexNet-06-训练技巧.mp4 78.92M
5 F4 r+ ^2 s8 M0 d# U, V" B& j| ├──72-01AlexNet-07实验结果及分析.mp4 95.69M' l9 {0 r# ~' t- V, z
| ├──73-01AlexNet-08-论文总结.mp4 52.16M6 `- v0 j" Z |8 y4 b! H
| ├──74-01AlexNet-09-准备工作&代码结构.mp4 93.60M
9 D2 j ^8 l$ R- M1 V| ├──75-01AlexNet-10-代码结构.mp4 196.09M' f; G0 g& n) G8 m; t, ~# F
| ├──76-01AlexNet-11-代码结构.mp4 83.08M# U6 j6 C5 S! z3 D
| ├──77-01AlexNet-12- 代码结构4&训练方法.mp4 421.73M' N' `% ?4 d8 S
| ├──78-1.1 特征脸识别-人脸识别背景介绍.mp4 109.04M
8 n2 Y, }) f! c s- g( N* Z$ c1 R| ├──79-1.2 特征脸识别-论文研究背景成果以及意义.mp4 78.72M
; N( S' z" `/ o" l; i# g* S| ├──80-1.3 特征脸识别-论文泛读摘要部分.mp4 131.86M5 L. h1 F/ O7 X
| ├──81-1.4 特征脸识别-论文泛读介绍部分.mp4 81.39M
' o; n1 z; I$ {! n6 O& } ?| ├──82-1.5 特征脸识别-论文泛读相关工作部分.mp4 100.49M
2 `9 g4 `6 K7 T| ├──83-1.6 特征脸识别-论文精读PCA补充.mp4 133.72M
/ {/ Q4 N, \; E5 k| ├──84-1.7 特征脸识别-论文精读特征脸计算上.mp4 245.61M# M o, l3 G2 l9 _& a* w
| ├──85-1.8 特征脸识别-论文精读特征脸计算中.mp4 162.81M
/ X& \0 }7 i; L| ├──86-1.9 特征脸识别-论文精读特征脸计算下.mp4 267.53M5 ]2 z; p5 }1 ]
| ├──87-1.10 特征脸识别-代码讲解pca计算.mp4 118.07M
: f* `: R. G3 |& y! B2 h# f| ├──88-1.11 特征脸识别-代码讲解特征提取以及人脸重构.mp4 78.57M
& d. a. ~0 N. k6 E) I| ├──89-1.12 特征脸识别-代码讲解人脸分类之最短距离方法.mp4 77.75M( Q/ Z7 U2 g, X+ o) f0 T
| ├──90-1.13 特征脸识别-代码讲解人脸分类之SVM方法.mp4 68.57M" k# v# [1 J$ N2 {: e% k7 Q1 x( G
| ├──91-1.14 特征脸识别-代码讲解人脸分类之神经网络方法.mp4 153.78M. G. O6 ?3 k9 Y$ _7 l. G: t
| └──92-1.15 特征脸识别-论文总结.mp4 28.74M
. _8 a2 p6 A. A4 ^; b├──18-【NLP经典大赛】数据科学: 疫情期间网民情绪识别赛 ' ^1 b9 j7 ~1 o. r( p5 f
| ├──01-打造舒适的AI开发环境.mp4 100.84M% |5 e% I( m; m1 i3 b9 t. O" ?
| ├──02-【01课】赛题详解.mp4 156.41M4 ]; C m/ w7 z7 D
| ├──03-【02课】比赛专题讲解.mp4 125.32M
9 A0 H' \- Y2 \( b| ├──04-【03课】模型调参和文本增强比赛专题讲解.mp4 121.68M
0 v, b7 `6 H& x u| ├──05-【04课】比赛思路进阶专题讲解.mp4 99.24M
: [6 ~% H4 E8 {& `9 J7 q| └──06-【05课】比赛思路全复盘(纯干货).mp4 126.57M/ l. Y; F/ l! [) A+ Z- A N
├──19-面试刷题班 4 r9 F$ V1 b" `' ^0 h' T# ?( v! E
| ├──04-开营仪式—老师部分.mp4 81.28M
* a6 c, M! X% G| ├──05-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P1快速排序.mp4 35.42M, `9 x# s' u0 p6 m5 {! E" n
| ├──06-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P2堆排序.mp4 34.87M$ L/ J% h# V7 Z6 Z8 y* D# h
| ├──07-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P3滑动窗口.mp4 25.24M
& q$ E. O3 T5 W) J| ├──08-【了解机器学习中的特征工程和模型评估】P4双指针.mp4 27.90M
1 L+ z4 f+ E$ ?% B& {* p8 `* ]| ├──09-【了解监督学习中的经典算法】P1逻辑回归.mp4 32.73M7 Y( G. E8 O4 a7 N& v
| ├──10-【了解监督学习中的经典算法】P2决策树.mp4 41.34M K3 v' k) A" `) w' X% n6 m9 b- {
| ├──12-【学习支持向量机】P1几个重要的概念.mp4 22.15M
6 l5 T7 p% y: c+ c m| ├──13-【学习支持向量机】P2svm最优化问题.mp4 39.20M, h u# S9 w' T, ?$ d6 Q5 l2 n
| ├──14-【学习支持向量机】P3硬间隔SVM最优化问题的推导.mp4 96.87M7 p( V X8 d T# O5 V" n
| ├──15-【学习支持向量机】P4线性可分SVM.mp4 66.00M
3 b: R, D C# Q$ v+ C| ├──16-【学习支持向量机】P5核函数.mp4 77.82M* K8 L7 a( F- T" S6 Q- u
| ├──17-【学习支持向量机】P6smo算法.mp4 129.72M9 p r7 w/ a1 R2 i% e
| ├──18-【数据结构和算法】P1KMP算法.mp4 76.58M" Z2 Q# K" B$ ]4 S
| ├──19-【数据结构和算法】P2二分搜索.mp4 66.96M" y: ]' \) W6 w/ r) ]
| ├──20-【数据结构和算法】P3哈希表.mp4 34.23M7 f7 ]4 r# @7 ^6 g/ S ?
| ├──21-【了解机器学习中如何降维处理】PCA和LDA.mp4 67.52M
. r/ x: E; j# V( ]# Q8 w| ├──23-【了解机器学习中的非监督学习算法】K-means.mp4 55.13M; r0 j% G7 b# j" _& E
| ├──24-【数据结构和算法】P1虚拟头结点.mp4 78.52M
b z7 h, R0 s( W5 V W8 e1 S| ├──25-【数据结构和算法】P2链表中环的入口结点.mp4 78.52M- x6 W8 ~5 C. N8 E/ R5 B6 C6 j
| ├──26-【数据结构和算法】P3删除链表中重复的结点.mp4 38.28M
4 T, `' N( l% c4 l| ├──27-【数据结构和算法】P4栈,队列.mp4 53.21M
5 _: {8 t) X5 ] i9 ]+ m) k| ├──28-【机器学习中的概率图模型】P1hmm的引出和问题的介绍.mp4 35.71M. |; [, D0 v6 N P- M9 |" z( Z: `
| ├──29-【机器学习中的概率图模型】P2HMM预测问题之维特比算法.mp4 125.42M$ Z o' N3 g9 U9 L5 @* H
| ├──30-【机器学习中的概率图模型】P3crf的一些基础概念.mp4 81.50M' f3 _7 z! h: y6 N
| ├──31-【机器学习中的概率图模型】P4crf具体介绍.mp4 101.93M5 t/ x. b4 i/ {8 {* l5 I" s$ q0 c
| ├──33-【数据结构和算法】P1DFS和BFS.mp4 38.73M
9 q3 \# e) w% ~1 _' T| ├──34-【数据结构和算法】P2最短路径.mp4 35.67M
# D& {! B- z% l3 v+ ]. ?( j }| ├──35-【数据结构和算法】P3最小生成树.mp4 32.40M' w( s g0 d& q# x
| ├──36-【数据结构和算法】P4二叉树的遍历.mp4 27.83M- g1 T6 l3 ]- Y! H2 n( C" U, c3 l
| ├──37-【数据结构和算法】P4二叉搜索树和平衡二叉树.mp4 81.70M
7 J7 h' V8 R+ }8 V% @| ├──38-【前向神经网络】P1网络图和激活函数.mp4 27.04M9 {6 L6 s( Z# f: l
| ├──39-【前向神经网络】P2前向传播.mp4 49.22M* Q# N+ j/ K* n! X8 s
| ├──40-【前向神经网络】P3损失函数选用.mp4 26.01M$ Z1 s. Q7 a w$ g
| ├──41-【前向神经网络】P4反向传播1.mp4 79.04M
~8 j+ H1 J) Y" K9 z4 u6 S| ├──42-【前向神经网络】P5反向传播2.mp4 57.35M
/ H( Q; J& I# F/ L+ G8 P| ├──43-【了解序列数据中常用的循环神经网络】P1RNN.mp4 22.47M
, } Q/ ^9 E/ x: T/ d| ├──44-【了解序列数据中常用的循环神经网络】P2GRU和LSTM.mp4 11.63M9 o" V, e4 x! b+ h1 a
| ├──46-【集成学习的原理和常见的集成学习】P1提升树算法.mp4 25.66M( f& Z$ M3 m5 R1 \9 W# P6 F
| ├──47-【集成学习的原理和常见的集成学习】P2梯度提升树算法.mp4 26.23M' X7 _0 S" v* D4 W: m
| ├──48-【集成学习的原理和常见的集成学习】P3二分类问题.mp4 37.45M
8 z% T+ J Y3 D e1 r. s| ├──49-【集成学习的原理和常见的集成学习】P4多分类问题和回归问题.mp4 11.66M
9 G4 e; z* q$ t$ B2 X9 {| ├──50-【数据结构和算法】01背包问题.mp4 47.05M
( }. e; c$ o, R0 f! d| ├──51-【数据结构和算法】什么是动态规划(leetcode 70题).mp4 18.30M8 q H( e" W' H3 X: R% `
| ├──52-【数据结构和算法】回溯法(机器人的运动范围).mp4 66.27M' L! R3 D Y& m$ `4 \; ?
| ├──53-【数据结构和算法】什么是递归(斐波那契额数列-跳台阶-变态跳台阶).mp4 38.55M2 y. ^" i+ W' G" F0 A! d
| ├──54-【数据结构和算法】leetcode416(01背包实例).mp4 36.41M
' w* K* S; p" || ├──55-【数据结构和算法】最长公共子序列(leetcode 1143题).mp4 27.30M6 H1 P/ E" L2 i% y" R' F
| ├──56-【数据结构和算法】最长上升子序列(leetcode 300题).mp4 24.12M
* u/ \' z8 |, y0 s' w5 h| ├──57-【xgboost的原理以及常见面试题】P1xgboost的一些预备知识.mp4 20.54M
" u8 b( p4 l8 D2 H+ Z/ g| ├──58-【xgboost的原理以及常见面试题】P2结构分.mp4 26.77M; L4 O( |. e$ r/ s; O0 _3 K$ Z
| ├──59-【xgboost的原理以及常见面试题】P3贪心算法寻找分裂点.mp4 33.79M
- M w1 T g5 `+ m& K) ] X| ├──60-【xgboost的原理以及常见面试题】P4近似算法和加权分桶.mp4 45.57M
8 R! y5 ~5 F$ U- Y1 L; [| ├──61-【xgboost的原理以及常见面试题】P5缺失值处理算法.mp4 20.02M
0 ]( G% |4 ?- T, D5 E| ├──62-【xgboost的原理以及常见面试题】P6其他优化.mp4 11.12M% f" d# K4 E% k Z+ p6 S. f
| ├──64-【了解优化算法的原理】P1深度学习中的优化问题.mp4 18.96M
; R9 B c+ G# s| ├──65-【了解优化算法的原理】P2梯度下降简单的数学原理.mp4 23.21M( b% ~' U, C! b. s
| ├──66-【了解优化算法的原理】P3随机梯度下降和小批量随机梯度下降.mp4 10.38M
% f6 Q/ v+ Q/ B1 p8 J% B& i| ├──67-【了解优化算法的原理】P4动量法.mp4 29.39M& n* Z# n9 C; I( ^5 k% G
| ├──68-【了解优化算法的原理】P5常见的一些改进的优化算法.mp4 34.29M# H8 ?6 E9 v! o q; v. y! F
| ├──69-【了解常见的采样方法-作用-具体实现,以及应用】P1蒙塔卡罗模拟定积分和重要性采样.mp4 32.67M
6 v- N) U. \( b: C| ├──70-【了解常见的采样方法-作用-具体实现,以及应用】P2.mp4 22.86M: L& W! I1 P" |4 J
| ├──71-【了解常见的采样方法-作用-具体实现,以及应用】P3.mp4 54.74M
2 e8 P% f; @% m# U% _0 h1 h| ├──72-【了解常见的采样方法-作用-具体实现,以及应用】P4.mp4 19.63M0 }# I# }% U/ q3 S7 k* P D7 R
| ├──74-面试刷题班 8月5日直播答疑.mp4 355.32M
/ x: [3 Q2 J) u9 u) `# V$ r6 [| ├──76-面试刷题班 8月9日直播答疑.mp4 357.08M! o0 @, U1 i# P4 B. ?- F) O
| ├──78-面试刷题班 8月15日直播答疑.mp4 407.94M
1 c! }- b, ^0 | I \" N1 G" a| └──80-面试刷题班 8月22日直播答疑.mp4 151.49M
% ~6 D3 M) B+ d9 a├──20-05 NLP基础知识 9 w1 ^: U$ @- s' Z) j* d# Z/ m
| ├──02-1-1 前言..mp4 181.87M$ X' s& x0 s9 C0 ]
| ├──03-1-2 研究方向概述..mp4 142.59M2 p" P+ V! Z. i5 R
| ├──04-2-1 预备知识..mp4 82.84M) {2 o F, V4 ]9 R3 _9 y6 P
| ├──05-2-2 NLP问题中的特征..mp4 85.13M
1 t5 d1 A6 C3 u/ i- C M| ├──06-2-3 特征输入..mp4 152.25M
6 N( s! w$ B. h. S; I| ├──07-2-4 文本的向量化表示与案例实现..mp4 120.55M% t, R: v" |, O+ p5 o) o1 ]
| ├──08-3-1 统计语言模型简介与案例实现..mp4 279.29M
- F- N, I$ v7 z| ├──09-3-2 语言模型任务评估..mp4 106.57M
! N! [5 Y K( J' v2 Y| ├──10-3-3 神经语言模型简介与代码实现..mp4 340.85M
% k# L6 W: J# [7 F| ├──11-3-4 预训练的词表示及其使用实例..mp4 143.40M5 u6 E' j/ O- V& R$ ?
| ├──12-4-1 word2vec原理..mp4 159.83M
7 E" O5 Q }+ o' c# M( H" C| ├──13-4-2 word2vec代码复现..mp4 409.43M2 S2 [) I0 [6 `2 ]: n
| ├──14-4-3 word2vec项目实战展示..mp4 213.51M. ?' \9 f* r5 W
| ├──15-4-4 BERT使用实战讲解..mp4 247.82M
. O& w0 P$ S. g% C# J| ├──16-4-5 MLP模型与实战..mp4 204.34M" Y O( v3 A0 ~3 r6 S" s1 f7 R
| ├──17-4-6 RNN模型原理-代码复现与实战..mp4 339.92M
# [9 O4 s( s2 j| ├──18-5-1 HMM序列标注..mp4 71.02M
7 W; O* W; S$ @" ]* y| ├──19-5-2 HMM模型简介..mp4 130.72M6 a5 P- W# u' n I% E9 x3 N4 C
| ├──20-5-3 HMM样本生成..mp4 166.83M
0 k* d# R9 V" r; j# y, H' ?0 ?| ├──21-5-4 HMM训练..mp4 90.57M- q& e$ \3 q3 |
| ├──22-5-5 HMM预测..mp4 127.18M
( }! W+ P. N) a0 b, O3 C. p| └──23-5-6 HMM代码实现..mp4 287.92M
: z% f; K# W1 x b& B├──代码资料汇总 5 k+ C+ t4 w" W1 ?' f4 K( d; X3 z4 c
| └──02代码资料汇总
9 h% l* @, w; d1 I| | ├──02线性回归 % i. P2 ?. z7 G9 x$ B. u4 v0 e8 |2 ~
| | ├──03逻辑回归 - T( ]2 d' ]& x( ]: y7 v
| | ├──04决策树 ) v1 x: ?- C9 g$ z: z" B. y2 r
| | ├──05朴素贝叶斯
6 A, W1 O5 `" w: F8 a: ^| | ├──06支持向量机 * u7 k% ^- } f0 P0 H' ~' L
| | ├──07聚类
5 h- O& @; }4 n$ X| | ├──08主成分分析
" @# C# Q* B" w* D| | ├──09集成学习 ! ?- q/ O, g* {! B
| | └──10案例 / d' \) A5 C: p( c1 u5 E0 X
└──课件合集PDF版本 $ Q( l! K- _1 N% @3 `' q6 G& y
| ├──01机器学习概述 3 R1 N2 V! `' Y; q& ]9 Y' d# [
| | └──01-01-机器学习概述.pdf 2.38M
3 B6 Y6 L; J! }# v6 \& q| ├──02线性回归
/ l& K: ?' S6 L3 z3 q3 ^% l| | ├──02-01-线性回归简介、数学符号、假设函数、损失函数、代价函数.pdf 3.31M
( S! E3 ?- H0 g, }6 c% U4 L| | ├──02-02-梯度下降法.pdf 3.22M
* h, {- M' a/ s6 F5 k3 O }| | ├──02-03-梯度下降法代码实现.pdf 3.01M$ [& Q8 x/ @% O( K( l/ p
| | ├──02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题.pdf 3.17M. @# \/ Z0 q6 a. X( z
| | ├──02-05-线性回归代码实现.pdf 1.83M
. K- @% w& a2 E4 A: |7 u| | ├──02-06-线性回归代码实现-做特征归一化.pdf 3.01M
, R' r8 q) V% v" o8 Y+ S3 p| | ├──02-07-批量梯度下降,随机梯度下降,小批量梯度下降.pdf 3.06M
6 r4 q2 Z( [: Z% r| | ├──02-08-几种常见的模型评价指标.pdf 3.05M
$ k" y/ V1 F9 }( ^$ Y/ g| | ├──02-09-欠拟合与过拟合.pdf 1.87M( `, g# x, i3 h; u+ W; e& s3 o' v9 ~
| | ├──02-10-Ridge回归求解与代码实现.pdf 1.83M
3 F4 q/ z1 n& S, G: Y| | ├──02-11-LASSO回归求解.pdf 1.85M
; K% s! S' A; c| | ├──02-12-LASSO回归求解举例说明.pdf 3.11M
4 K6 `3 V0 {6 W! M| | ├──02-13-LASSO回归代码实现.pdf 2.98M+ X9 |/ Q; k3 r: e* g. B
| | ├──02-14-最小二乘法求线性回归.pdf 3.13M1 f; |" Q ]2 b U! y, @# }$ Q0 ]
| | ├──02-15-最小二乘法代码实现.pdf 2.98M
0 A3 _1 G) @3 m( K( {& [4 P| | ├──02-16-使用Sklearn实现Ridge,LASSO和ElasticNet.pdf 3.10M
0 J0 `0 ?/ i, t0 B| | └──02-17-波士顿房价预测.pdf 3.08M) [% e, M) H5 Q, P! \9 Z$ `; X$ h
| ├──03逻辑回归
/ ]/ d2 c6 _* M8 E8 {5 K1 J$ k) j2 X| | ├──03-01-逻辑回归简介、假设函数、损失函数、成本函数.pdf 3.36M# e% G8 z" O' _! H
| | ├──03-02-逻辑回归求解.pdf 3.57M' {) i: S, h8 E. f8 B9 b$ U
| | ├──03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式.pdf 3.06M
9 l/ R, ~) E. I| | ├──03-04-逻辑回归代码实现.pdf 2.96M N! K0 L& p1 Q
| | ├──03-05-逻辑回归的正则化.pdf 3.03M. c9 _. u& O2 x
| | ├──03-06-逻辑回归实现多分类方法.pdf 3.29M% k$ `* e, H+ } ^- M
| | ├──03-07-使用Sklearn实现逻辑回归.pdf 2.96M
* q4 b+ j5 A# w( e- K. M| | ├──03-08-案例:鸢尾花分类.pdf 2.98M
1 o7 N) D& E4 \! A| | └──03-09-案例:手写数字识别.pdf 3.05M# c6 G. c" @$ T( x/ S, @. F( |
| ├──04决策树
% v5 Y1 H1 s* }0 t2 u| | ├──04-01-决策树简介、熵.pdf 1.92M$ e/ F! ?3 A) ]
| | ├──04-02-条件熵及计算举例.pdf 3.11M* ^7 S) L( u! L, z- L; P
| | ├──04-03-信息增益、ID3算法.pdf 3.29M
9 D9 P0 W0 d: ?: ?$ || | ├──04-04-决策树代码实现.pdf 2.96M
+ O: d# K' K6 ?8 q* g% Z- c| | ├──04-05-C4.pdf 3.14M
2 M' o! _4 L( x+ _* s+ r1 R, g; o0 || | ├──04-06-基尼指数(Gini Index)生成决策树.pdf 3.15M
( J: p5 E! Y# J5 _1 ~: N| | ├──04-07-决策树剪枝.pdf 3.10M6 ^! k0 H" q5 X# O @* J
| | ├──04-08-决策树处理连续值与缺失值.pdf 3.10M# H5 b8 ?, e: I: d- W
| | ├──04-09-多变量决策树.pdf 3.20M
. C( z+ P, W' B5 j& i| | ├──04-10-Sklearn实现决策树.pdf 2.96M
" P7 V5 Y1 N: \4 q/ ?& M. w| | └──04-11-案例:使用决策树进行个人信用风险评估.pdf 3.06M* w) h9 m; j3 W- W; X7 _2 c
| ├──05朴素贝叶斯
! k- e W L( {) w| | ├──05-01-贝叶斯决策简介.pdf 3.20M u- V0 B4 O) E
| | ├──05-02-贝叶斯决策模型.pdf 3.21M
# j2 {* `1 j% U4 ~6 r+ A1 p| | ├──05-03-朴素贝叶斯模型.pdf 3.12M1 n) E8 N: X0 }
| | ├──05-04-朴素贝叶斯代码实现.pdf 2.96M
3 `2 b* z3 ]) }! y! m9 d+ Q4 {/ X* || | ├──05-05-拉普拉斯修正及代码实现.pdf 3.03M3 v0 Z3 j) ~8 w6 k
| | ├──05-06-朴素贝叶斯如何处理连续型数据.pdf 3.11M
# e3 k, d* D5 o. U- M% y| | ├──05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯.pdf 2.96M* ?- ]* g. G$ b& d3 ~% _
| | └──05-08-案例:垃圾邮件识别.pdf 3.00M+ d+ ~2 Q; x6 M; {& |4 Q3 b
| ├──06支持向量机
/ X; i$ U- K9 U! l& K% e| | ├──06-01-支持向量机简介.pdf 3.08M: x9 i* w' `: _' @' r# G
| | ├──06-02-线性可分支持向量机(几何间隔,函数间隔,目标函数).pdf 3.48M
( o, }; Z& n' M$ V| | ├──06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题.pdf 3.17M$ Z3 U+ P: \* ]3 ^# W7 T( t" b
| | ├──06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题、KKT条件.pdf 3.23M4 J5 \! ?- j( J/ Z; W/ _# j
| | ├──06-05-目标函数求解(1.pdf 3.08M0 E4 A* q) a) E2 s6 g5 |! i
| | ├──06-06-目标函数求解(2.pdf 3.17M
j$ m" o% I3 || | ├──06-07-SVM求解举例.pdf 3.28M
: J6 \9 [) W2 d) ^9 D3 ? I| | ├──06-08-线性支持向量机的目标函数.pdf 1.71M
* X2 x6 B5 U1 |2 b0 j| | ├──06-09-线性支持向量机目标函数优化.pdf 3.21M
6 v2 R! G# P$ C. e| | ├──06-10-非线性支持向量机简介.pdf 3.47M
R0 R! K2 x+ V( E| | ├──06-11-非线性支持向量机的目标函数.pdf 3.04M
/ l+ {% w7 o3 z$ F7 Q+ `| | ├──06-12-SMO算法推导结果.pdf 3.07M& C8 C+ Q/ I0 Z% ]/ U
| | ├──06-13-SVM代码实现.pdf 2.96M
3 R2 @5 Z7 C. Q: ?| | ├──06-14-SMO算法推导过程.pdf 3.52M
% x) T* q; W6 f) f4 [3 X! T| | ├──06-15-SVM总结.pdf 3.16M6 M2 l1 Q; k: t9 Y! k' t5 y) @
| | ├──06-16-Sklearn实现SVM.pdf 2.96M4 e; t/ [( l7 e) i; X- Q! X9 F
| | └──06-17-案例:使用SVM完成人脸识别.pdf 2.96M
$ a: v$ }. u: F3 p5 m3 H| ├──07聚类
9 p. t; i4 V% o, E% n6 C6 D| | ├──07-01-K-means基本原理及推导.pdf 3.17M
' C( `- A N( z( a- |+ B5 A| | ├──07-02-K-means中距离计算方法.pdf 3.05M% m# ?, h" F( y U
| | ├──07-03-K-means代码实现.pdf 1.73M
: t$ _& N) m( N4 j9 T# _5 t4 s| | ├──07-04-层次聚类原理及距离计算.pdf 3.33M
( n Z- Y& h. F3 e+ l| | ├──07-05-层次聚类举例.pdf 3.03M
% Z- @. A2 T v7 m| | ├──07-06-Sklearn实现层次聚类.pdf 2.96M
" }- f. ^/ F7 t( `| | ├──07-07-密度聚类.pdf 3.08M
$ n6 I1 B5 z0 l) h| | ├──07-08-Sklearn实现密度聚类.pdf 2.96M
f( d8 L2 J/ }1 w F| | ├──07-09-高斯混合模型介绍.pdf 3.15M
* O! h3 S- i! g' {8 `| | ├──07-10-高斯混合模型参数估计.pdf 2.98M2 |, K- G7 s' f& }5 \/ E
| | ├──07-11-高斯混合模型代码实现.pdf 2.96M
6 u7 w) j: @2 z6 m. y& `4 s8 }| | └──07-12-案例:对亚洲足球队进行聚类分析.pdf 2.96M
" q6 E; Y: v; C/ l* k1 b| ├──08主成分分析
& g. H# r) f, q3 Y| | ├──08-01-主成分分析介绍.pdf 3.11M$ F* L) v4 M* u3 N
| | ├──08-02-协方差矩阵的特征值分解算法.pdf 3.06M
, d$ d' I/ L% M| | ├──08-03-协方差矩阵的特征值分解算法代码实现.pdf 2.97M9 N/ d. J& Q8 L3 h1 A
| | ├──08-04-基于数据矩阵的奇异值分解算法.pdf 3.02M1 |+ a# a8 H8 a+ g
| | ├──08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现.pdf 2.97M# Y# H$ {9 r t; J8 P1 n* |
| | ├──08-06-Sklearn实现PCA.pdf 3.09M
/ G: b t: T- J& @3 p1 v| | └──08-07-案例:PCA实现照片压缩.pdf 2.96M" q* Z; F. |% {+ G% T6 u6 S
| └──09集成学习 ' [% H- s3 B9 o/ g0 D
| | ├──09-01-集成学习介绍.pdf 2.98M# J% U: b3 o+ l( [' P6 Z% Y
| | ├──09-02-Voting能够提高准确度的原因.pdf 2.99M
$ y F C4 I! |0 [" h8 q| | ├──09-03-Voting原理.pdf 3.04M+ K5 G3 h) e. u
| | ├──09-04-Voting代码实现.pdf 2.96M
; [" J2 G5 g( L5 F/ X. {| | ├──09-05-Bagging与随机森林及其代码实现.pdf 3.04M
& R5 z. F. }# s, h5 H| | ├──09-06-Boosting.pdf 3.04M* D. q6 S0 ~$ k: R9 T$ ~$ M! T, J
| | ├──09-07-Adaboost举例.pdf 1.92M
" @ h* ?$ y! a- w+ p! a/ Q) A7 h| | ├──09-08-AdaBoost代码实现.pdf 2.96M$ ^* E5 I* }7 a! s( k T$ [
| | ├──09-09-GBDT之提升和提升树概念.pdf 3.01M
9 d% b8 y! Z, W| | ├──09-10-GBDT梯度提升树.pdf 3.04M4 o/ F6 z7 U' Z' v4 g
| | ├──09-11-XGBoost介绍,目标函数,正则项.pdf 3.60M1 M7 {' W; H0 m, D$ K* U" M
| | ├──09-12-XGBoost求解.pdf 3.10M
3 }: C# f1 D. ~, x% |, T* {6 n6 ?( f| | ├──09-13-XGBoost树结构生成.pdf 3.29M
, `& W4 T& G3 D) f: R3 ~| | ├──09-14-XGBoost代码实现.pdf 2.96M5 U8 x+ S! N1 m; Q* u- n' {
| | ├──09-15-Stacking.pdf 3.27M
; ^+ D3 ?# i; L3 q; G| | └──09-16-Stacking 代码实现.pdf 2.96M/ ~/ W4 E0 x4 P% z, k2 O
d) U6 O; e4 G/ ~# J" ]; e
, I- M! [9 r3 }4 w8 H" {, v! o( g s& N
* Y' M) |( F5 D+ Y7 D l
资源下载地址和密码(百度云盘): [/hide] 百度网盘信息回帖可见1 d/ J0 P4 g. `9 w' b. t2 h4 O& S
$ M% f) o4 R% h* P
% W/ i/ U2 X( q& N+ X; W1 Y
" e0 E$ I" d' s本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|