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人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程的内容非常强悍与丰富,课程开篇优雅的介绍了Jupyter技术,接着进行了Python的快速讲解,但比较粗略,这部分基础不扎实的同学可以在论坛其他Python课程中进行基础充电。接着进行了非常多大数据库的教学,大数据模型和机器学习与深度学习的进阶课程,讲师将课程分为两部分,下部分的课程主要集中在了项目的实战课程,而仅仅上部分的内容就达到了快40G的容量,内容非常丰富,很值得参考学习。
& o8 b: r- {5 |2 z, o 满满的人工智能Ai干货课程,课程可以认为分化为两个大的部分,后续会进行详细的介绍,但课程需要要求同学们有扎实的课程基础或者完成课程的前篇部分。课程深入的解读了图像识别处理基础—OpenCV,TensorFlow,神经网络,卷积神经网络与其应用,深度学习框架剖析,递归神经网络,马尔可夫决策过程,简单的蒙特卡洛等非常有深度的内容。在项目课程的实战部分,包考虑AI人工面部识别,汽车的自动驾驶技术,社会舆情分析等待,应用在一线的挑战项目。
& ` b: X% |# s1 j, h$ j# o; v& I* Y0 v) p9 q. j) Y
===============课程目录===============
9 u% `4 i$ d" A+ F! C+ E
6 _ X8 x+ g& ?├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz(二).mp41 J$ ?5 |5 i9 B8 r
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍(一).mp4
_" f- v/ n0 D9 q5 h, m' U9 @9 c. e├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍(二).mp4/ m k" q( {0 @, m& ~# ~2 |
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras(一).mp4( x' Q; V5 q1 g3 E( Q0 X7 e7 k" y
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras(二).mp4
8 o- b" t! q9 [3 w├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4
' G% J# G& w- @ m+ ^├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧(一).mp4: a' F( C9 B C; x* r" V* e: c& L* t: e
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧(二).mp4
: K, J/ h/ V" P5 |* d" R* b├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp4
0 j5 x. S4 j0 n! X3 Q5 r+ S1 A5 K4 ]/ \/ W├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本(一).mp4
5 e2 m9 s0 A# J├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本(二).mp4% K0 @" J0 m! X! ^
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本(三).mp4 ^7 ^" @: S! P6 o
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本(四).mp42 F+ A' D, T- ?$ a" J& O& o' x$ i
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本(五).mp4
2 e% H0 k% p( \ q5 Q- }├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本(六).mp4' }' @. Q; a' r/ i; s
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本(七).mp4
# ^" ^3 w$ ~: X1 T" j├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz(一).mp4
$ P. a+ X* k; D3 r- k7 c% N/ Y├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑(三).mp4 h1 U9 V) m. ~$ ^) z1 R* D
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.11、统计基础概述.mp4( Z3 {% [! `4 v- H# E- C8 f/ U
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.1、学习方法总结.mp48 E- r( [- O0 X
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.2、Mendeley介绍及安装(一).mp4
2 y3 k: e5 Z1 B* M* N l7 W├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.3、Mendeley介绍及安装(二).mp4
# B, } i' Z5 Z7 @9 n, q9 }├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.4、GitHub介绍及安装.mp4
; }4 f) d' x1 N. o5 ~├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.5、GitHub远端连接操作(一).mp48 Q3 L2 g- W1 Z8 \% w& A
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.6、GitHub远端连接操作(二).mp44 G$ n4 Q/ l' s& [7 D" F
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.7、GitHub远端连接操作(三).mp4 b& H: P# o7 p# M/ t
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑(一).mp4
) M: z. e3 I7 ~7 | b7 Y├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑(二).mp4- ~+ Y1 y, {$ S: J
├─3、课程:Python基本数据类型.10、Python基本数据类型(一).mp4
Q; c8 m2 \! ?6 K |) z├─3、课程:Python基本数据类型.11、Python基本数据类型(二).mp45 u- M5 V0 @9 T
├─3、课程:Python基本数据类型.12、Python基本数据类型(三).mp4
2 r& G) e ]7 E/ T7 c├─3、课程:Python基本数据类型.13、Python基本数据类型(四).mp4, h3 U: F1 ]+ d6 d- [1 i# ^
├─3、课程:Python基本数据类型.14、Python基本数据类型(五).mp4
. ^$ B' U6 ~2 ~5 }( D( t$ d1 f {. f├─3、课程:Python基本数据类型.15、Python基本数据类型(六).mp4
# {5 k+ W! f; ]& N├─3、课程:Python基本数据类型.16、Python基本数据类型(七).mp4$ j/ f3 H4 x3 j! Z$ ~' b% x
├─3、课程:Python基本数据类型.17、Python基本数据类型(八).mp4
; C4 X% {1 ^, J& ?% h% H/ e+ y├─3、课程:Python基本数据类型.1、课程概述.mp4) u7 i* H) |: r7 _
├─3、课程:Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述(一).mp4& k/ t4 C2 z, h) W! A, o B/ O
├─3、课程:Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述(二).mp4. h2 T4 s, j: l6 r
├─3、课程:Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp4
, U: y) q( {1 F$ N├─3、课程:Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp4
$ C* E0 g7 s6 h2 O" j├─3、课程:Python基本数据类型.6、课间答疑.mp4! S* P& i: I) t9 G3 q
├─3、课程:Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp4; M& _9 C* V F" K5 T: u6 e" P
├─3、课程:Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp4( T& u8 |# j5 S' D$ r
├─3、课程:Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp4
+ g; c, r3 o/ G- Z├─4、课程:函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构(一).mp4
5 \% l% g9 k$ k├─4、课程:函数与Python基本数据结构.1、函数(一).mp41 t) g; `, k# Y: J# R# x
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二).mp4/ K% N, D$ n* c! S/ B6 p
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.3、函数(三).mp4 y8 S# E0 k; G4 `
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.4、函数(四).mp48 q! G# i' m1 T2 L: G
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五).mp4
3 _3 L- D6 @" D4 ^& b├─4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp40 a; } J Z9 N! I" T: P
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二).mp4
9 }7 @6 ]2 {1 g _: i├─4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三).mp4
/ T& L I9 I. o. y |├─4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
; k: e& N0 c! A5 D# i# E(2)\PART2;目录中文件数:67个
8 s/ U% ? ~7 J, z. w├─10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4+ ]: D8 R! r s" f: G* h
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二).mp4 m5 N0 I4 T% h
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构(三).mp4* x9 [6 P( Q) s5 S6 P! e
├─5、课程:Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4
% d6 ]1 \2 h& F* S. n! m├─5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4
7 Z+ O/ Y* y: W' w* s; r├─5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
- J% _$ Q7 h$ b├─5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4! t" d4 e; b9 r. d
├─5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp47 E* c$ C: U, }7 Z5 R
├─5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).mp4. ?2 Z! \8 w. {- \# z
├─5、课程:Numpy的基本操作.6、lndexing ,Slicing and Iterating(三).mp43 t2 w2 `6 s) R: k. `, o4 M
├─5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一).mp4! ~/ }: [+ D' }
├─5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二).mp4
8 T0 ~3 h/ [9 l9 ? A: u├─5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp4
0 E% r9 [+ p4 D2 s9 w├─6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp4
* T5 t3 K" G, R. Q6 y0 V├─6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4- [) v$ [0 O) D1 P4 v
├─6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
" [9 H0 ]) a) j% g$ c" Z- ~; f* R├─6、课程:Pandas的基本操作.1、Series.mp4
0 R4 @" p# `0 j: D├─6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4
5 ^# ~1 C8 R' c4 k( s! ^& E; r8 f├─6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二).mp4# m3 G& i% a( O% U5 X
├─6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp4
7 L& R6 m* h+ A" }, M* N4 m├─6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四).mp46 R z1 H9 I' t5 `; P
├─6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp49 a' P( M# Z: }
├─6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
6 B% B/ s j5 T5 S1 T# o4 ~├─6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp4
5 y. h, P1 h7 {3 @├─7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp4
7 j E3 @* h7 n, G1 M! ~├─7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二).mp4
: d- k5 }. v% S* n f: q. }7 A├─7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4 N4 M- K$ y) d- Z9 q4 h( v a
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四).mp4
4 |9 J4 {( H* j├─7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五).mp4
& c9 @% h6 j3 V2 S├─7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp42 L4 f7 s% f% P, Z7 D. |8 {1 k* ]
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp4$ `7 v8 v. y; g1 C9 y; f
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp42 P$ d. j0 I, W# Y
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4$ U' D8 M- h, l. i( u0 B# A4 R
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.11、分类模型,如何衡量模型结果?.mp40 E, Z$ L- g7 `; u6 k, P. D8 X) b
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一).mp4
2 L( G; }+ t) }* {5 y. s, E├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题(二).mp4
, l5 U3 J r5 D$ Q" q2 L/ O├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.1、如何定义一个模型结果的好坏?.mp4
+ k6 g3 M4 O" _1 ?├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.2、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(一).mp4
d" q. P: j4 }! S0 a* l q├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.3、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(二).mp4
3 D! x# i$ D7 Y( K├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.4、二分类问题-假设检验,p-value(一).mp4( @8 q9 `% ]! P3 y; ~, G
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.5、二分类问题-假设检验,p-value(二).mp4
9 c# L8 N7 n* o' Y├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp4
" d! z+ g U% _* ]' ]* |0 U# W├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二).mp4" |/ i$ q4 U; J
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类(一).mp4- [# k( n2 Y, y$ ^: V
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.9、二分类问题-召回率,准确率.mp4
/ R5 O9 G; A6 Y$ H/ i├─9、课程:线性回归.10、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(一).mp4" x( P8 v) r" ^
├─9、课程:线性回归.11、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(二).mp4
' _! E% c# W8 [- S2 j7 ~0 e Q- }├─9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一).mp4
( Z% ^. q- b* \ N├─9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp4& O9 w/ J, L$ _& e; e
├─9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp4
$ }/ P+ r+ z- @├─9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp4
( ]6 K) K* q% _! G- A├─9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp4. Z! M% ?3 G# Z( A
├─9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?.mp4) Q: s' k( @ ?
├─9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一).mp4
# p& k7 _. K4 b t* b├─9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二).mp4
; S6 V6 R: x- I; q4 f5 z! z+ X# G├─9、课程:线性回归.5、问题解答.mp4
* Z: f; _; e7 Y9 X+ P/ x) p1 v├─9、课程:线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用?(一).mp4
' ~' ?6 r8 ^0 j, D l├─9、课程:线性回归.7、由最小二乘法选出的直线有没有用?(二).mp4
) S- Y6 |2 Q) {├─9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4) i$ U+ G a) N2 I) f
├─9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4; t5 O5 [6 _% S; v+ i7 s
(3)\PART3;目录中文件数:59个; d( i5 k/ ]1 q! C- o8 i, Z4 ?( v
├─10、课程:逻辑回归及应用.10、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(五).mp4
5 i( S6 a0 Z$ t2 d( v+ U ~' u├─10、课程:逻辑回归及应用.11、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(六).mp4
7 q8 u' \5 n: r& [1 p' D├─10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4
7 K! J; X( p$ h/ w% M( a├─10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp4, f! H8 J" _' s& R
├─10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4
" x% R5 h9 `3 G" u0 V├─10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
& s' d1 J9 z1 t0 Y* G( l├─10、课程:逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp4( Q& e P" R4 a8 r
├─10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp44 x2 X& V8 \3 z$ N: G
├─10、课程:逻辑回归及应用.6、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(一).mp4
: _( Z8 E/ o, {2 M├─10、课程:逻辑回归及应用.7、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(二).mp4$ }0 ~& }2 ]' D1 W; [8 Y/ h) j
├─10、课程:逻辑回归及应用.8、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(三).mp4' ~4 D& o' D u$ D1 z" Y, Q
├─10、课程:逻辑回归及应用.9、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(四).mp4
, M9 y7 O& O+ `/ v) B├─11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp4- N; j4 D1 k9 {2 @( ^
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二).mp4
# Y' q- V) R- D├─11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4) G3 c8 L5 x/ s# ^/ ]- Q' E% M
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4% p2 l! T. w g6 Y0 ^
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp4
& x) X+ L4 H9 x. C* t├─11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp4
S# V* p" i7 c/ g: v! ~/ m/ e├─11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp4
9 ^- |: b7 g" N8 W$ n├─11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp4
9 L9 t' o; o4 z7 M; a4 \2 x├─11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp4
8 U. @& p7 s: ?4 a7 B! o├─11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4- L, D$ Y+ T) `2 D# {
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp4
6 g) x$ r& w$ o6 C- z; `* F├─11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp4- |* Y2 z/ M% A0 k+ q
├─12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六).mp42 o6 }$ a" H& {
├─12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp4
( I: M2 a( Y1 l├─12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp4& O, z/ Q; M' ^3 S! L
├─12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp4' L, K% a) U& T
├─12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二).mp48 T$ O4 ~4 r5 t$ Q0 e/ y
├─12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp49 i7 t Z+ c3 P( F: [
├─12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp4& c$ p. z' w& Y1 r5 b6 w
├─12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp4* R" Q% t. @: k3 t8 @' e
├─12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三).mp4
; Y- A+ L$ O( n9 e2 L4 S├─12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四).mp4- `* t7 T% I# c9 P( {
├─12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五).mp4% m2 s ^% D( n) `8 F* i* d% g
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4/ O% y5 @2 O) Y: T5 H8 z
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4
! f% F. E6 y$ L3 @; A. ^2 \├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一).mp4
' C! M* T9 Z1 m( {├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting(二).mp4
8 L0 j# O4 T6 Y+ h1 w- C" K I├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp43 C/ U& Z! i5 |4 p0 P% a
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4/ |4 x2 W) o; c& Z$ d2 \5 \4 B
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp4, C: U9 g( z! Z5 S" d
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4; G9 G9 c* H6 M6 s% b5 a. {
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp4, i" X% B i4 w: v& T2 @- J" j8 h
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp4
" Z }+ W9 @8 t+ o├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一).mp4) N4 V& w) J) h; x% e$ S
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge(二).mp4
, T3 }7 f% T* V) A├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4
- j/ F {" I2 {; R t' y+ V├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
' _/ X( j6 @: f# r" h├─14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4# G2 v! M& X/ C1 B, J: d
├─14、课程:Airbnb 数据分析.2、Train and Test 用户本身数据和营销渠道数据.mp4& x; [, r# I7 v: ~
├─14、课程:Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration(一).mp4, M. v# H) H& {7 [9 k1 i- w
(4)\PART4;目录中文件数:56个
; Q5 f/ H# p' e j2 q' n4 R├─14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一).mp4
1 D, r9 F& @/ |1 z- z G; ~9 W├─14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp4% ]! V) D: _( }! ?/ P" D
├─14、课程:Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration(二).mp4: Z+ H A( L! G$ C1 }' p2 x6 X
├─14、课程:Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration(三).mp4: v$ C' w3 }; F/ ~2 K6 k# Y
├─14、课程:Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering(一).mp4- A* N$ |" q- N# c" w
├─14、课程:Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering(二).mp4
! I* X5 x0 Q4 n. S2 ^├─14、课程:Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering(三).mp4( c0 W& Z* L* u$ ?) \
├─14、课程:Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering(四).mp4* s9 N5 J) w& I" o! ?3 h( E
├─15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结.mp4
5 ]- x/ T, E" j0 T. v& L: m8 u├─15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一).mp4 w( L! X4 m! u, _
├─15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二).mp4, R8 x0 d8 R. P; P% u: @, Q
├─15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三).mp4+ z0 Y( P9 w! L
├─15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp4 y8 o6 i4 s) M' p% w( w4 J, f' i" n' H
├─15、课程:支持向量机(SVM).2、支持向量机简介与历史(二).mp4
$ [2 R# ^ p0 C) x8 i/ C├─15、课程:支持向量机(SVM).3、支持向量机分类与回归(一).mp4
4 h% U: o1 ?0 ?; o( Z8 @: ~$ _├─15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二).mp4
- \& F" T. e6 U/ ~7 `├─15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三).mp44 z. }! [4 H, }+ b6 b7 i! l9 A" |$ y. ^
├─15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题.mp4
7 r. y d2 v% T├─15、课程:支持向量机(SVM).7、支持向量.mp49 [ X- z( h( [" X, Z
├─15、课程:支持向量机(SVM).8、核函数.mp4
. d2 F0 [- w& ~" Y├─15、课程:支持向量机(SVM).9、正则化与软间隔.mp4
* Y/ G v, x& A- A! }& g├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.10、深度学习(二).mp4
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├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.12、语言模型实战(二).mp4* |( b, o6 ^' R( }2 p+ O% Q% Y, ]
├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.13、语言模型实战(三).mp4* I$ }# {- S- g9 a
├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.14、语言模型实战(四).mp4% |5 v/ z- }4 S
├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史.mp4
( u# o7 o; M! y% f├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型(一).mp4
! N, Z# C/ ]# L3 G3 I. ]├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.3、语言模型(二).mp48 ~; O9 r; H) a# x5 s6 a3 r r7 E
├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型(三).mp4: m z3 n2 j& Q/ X* ~8 z& v
├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.5、语言模型(四).mp4
% c) S9 ~" ~' r7 [0 p( h5 A├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.6、语言模型(五).mp4+ c' B+ J. M/ y- {$ }0 H
├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.7、语言模型评价.mp4
$ [/ m$ b3 H) W1 b( m├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型.mp4: H3 g8 F1 c, a# I* H2 b
├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.9、深度学习(一).mp4
# a& r* y" k" |4 u├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.10、清理文字并建语料库(一).mp48 m( w. P, I F- i7 x: f
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.11、清理文字并建语料库(二).mp4
5 P1 m' X( L4 I( h# M, T6 ^' j├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模.mp48 n5 J8 d' e0 h. ?9 B
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型.mp4
& k2 q& @* I$ |# ?/ x├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.1、Python文字处理基本操作回顾.mp4
+ m* \4 }! H4 G├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.2、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(一).mp4
: r4 V. Q2 C$ J; {/ l├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.3、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(二).mp4
% r# v+ _- }' Y( o' a3 R├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.4、Nltk工具包与特朗普的任职演讲.mp4
4 D, I" j3 ~7 q: J( x% E/ R* l├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.5、计算词频.mp4
5 C$ `( a" U/ w" z3 q0 @2 C├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.6、读取文字.mp4
- g; @; V, B# p p7 U# D3 X8 m├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.7、整理标签(一).mp4* X. h# |! k9 y' z2 f2 w3 L
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.8、整理标签(二).mp4
5 N0 a& g/ Y$ j! J3 q7 N0 c├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.9、整理标签(三).mp4: K# k; Z# l9 j
├─18、课程:网络基础概述.1、网络基础概述.mp4
2 U; ^/ {' U0 k* ~, S0 `/ R(5)\PART5;目录中文件数:64个
8 B% G* F7 H' Z2 p. Y- B1 Z: a P├─18、课程:网络基础概述.10、什么是API(一).mp4
6 Y4 j j s2 W3 J; W, f: U├─18、课程:网络基础概述.11、什么是API(二).mp4
% j# P# i6 d6 B! a* p├─18、课程:网络基础概述.12、如何找到API.mp40 d, _! s8 e8 \8 h: Z3 r
├─18、课程:网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序.mp4
3 C/ w- M0 M" g" i5 E2 Z8 q* J├─18、课程:网络基础概述.14、答疑.mp4
. g: W7 R! h ^# ]9 l6 @( I6 y4 b├─18、课程:网络基础概述.2、数据和数据库(一).mp4; q2 T2 A& M5 G5 L3 b% v% F* `. \
├─18、课程:网络基础概述.3、数据和数据库(二).mp43 u, u. H g7 S; G- d
├─18、课程:网络基础概述.4、计算机网络知识普及(一).mp4
3 T" b9 m% }1 U- ~" {* Z5 ]├─18、课程:网络基础概述.5、计算机网络知识普及(二).mp4# B( C! M7 @# v- X8 S, @
├─18、课程:网络基础概述.6、什么是网站.mp4
; `) Q' H; s5 p' p8 q2 X. A, ]├─18、课程:网络基础概述.7、静态网站和动态网站.mp4
9 Q* j# K; O2 F: I& s W├─18、课程:网络基础概述.8、简单的网站服务程序(一).mp41 d$ }# C- H! Z3 d% L- I# e! S
├─18、课程:网络基础概述.9、简单的网站服务程序(二).mp4
" p+ H1 a+ F$ k& T. d; a4 J├─19、课程:网络爬虫入门.10、弹幕爬虫(二).mp4
( B$ ~8 g; l* t├─19、课程:网络爬虫入门.11、弹幕爬虫(三).mp4% H+ ~6 F& Q, O" G# q' T2 i0 @& H$ J2 _
├─19、课程:网络爬虫入门.12、弹幕爬虫(四).mp4
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2 m* w; c! j4 Q" L# _├─19、课程:网络爬虫入门.1、网络爬虫概述.mp4
# L! k. B3 d# {0 x, k├─19、课程:网络爬虫入门.2、复习HTML.mp42 F) q$ i' o( q+ a- S
├─19、课程:网络爬虫入门.3、强大的工具—Requests.mp4
' c7 }$ B- D* C├─19、课程:网络爬虫入门.4、强大的工具—Beautifulsoup(一).mp4. ^, K1 Q Q6 K2 K8 g6 o9 I" B, a: V
├─19、课程:网络爬虫入门.5、强大的工具—Beautifulsoup(二).mp4 X. x6 ?8 Y- T) E' z
├─19、课程:网络爬虫入门.6、Charity Watch(一).mp43 f j/ ~- a3 r, N
├─19、课程:网络爬虫入门.7、Charity Watch(二).mp4. g2 |* A' c! A) c' X- W7 N
├─19、课程:网络爬虫入门.8、Charity Watch(三).mp4
# y" r/ \& U% S+ R, R5 `/ N; {0 G├─19、课程:网络爬虫入门.9、弹幕爬虫(一).mp4
% f5 p7 b6 {- ~6 d' O& [) @& f) A$ k. X├─20、课程:爬虫进阶.1、Write Binary File.mp44 `- V* O( ]% r" b
├─20、课程:爬虫进阶.2、Read Binary File.mp4
% B( @4 n& |) ?: m1 D├─20、课程:爬虫进阶.3、静态文件获取(一).mp45 T+ |+ r5 w0 C3 G% W
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├─20、课程:爬虫进阶.5、认证授权(一).mp4
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& N( o. K( P2 | |; @├─20、课程:爬虫进阶.7、认证授权(三).mp4, u4 q3 m! h$ x% w
├─20、课程:爬虫进阶.8、爬虫进阶扩展(一).mp4
& S) I0 L* k; |5 N" w, w├─20、课程:爬虫进阶.9、爬虫进阶扩展(二).mp48 r) v- v; l( L7 `+ W" K' K0 C
├─21、课程: 正则表达式.1、常见代码.mp44 O2 x8 t! i b3 F
├─21、课程: 正则表达式.2、基本语句(一).mp4
7 X3 U3 b9 l8 ?7 B- O5 a5 d├─21、课程: 正则表达式.3、基本语句(二).mp4
9 X8 y# t. D" {& g: s├─21、课程: 正则表达式.4、字符匹配和分枝条件.mp4
7 `$ l( B# Y% x: X T3 b$ t) e├─21、课程: 正则表达式.5、分组.mp4
7 U9 u9 j/ ?- y: \├─21、课程: 正则表达式.6、后向引用和零宽断言.mp4' I2 a0 j1 }( J* l0 |' J8 [2 i# r# A u
├─21、课程: 正则表达式.7、案例分析(一).mp4
! n+ q% p6 a% K3 K! d- v├─21、课程: 正则表达式.8、案例分析(二).mp4
: V; w1 z9 U; y: K4 r├─22、课程:贝叶斯统计.10、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(一).mp4
: h/ a0 s( R0 z0 S" t! R* |├─22、课程:贝叶斯统计.11、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(二).mp4
6 {0 N7 a5 |5 e( e/ n├─22、课程:贝叶斯统计.12、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(三).mp4+ ~. u! F$ p% P% E( V4 M; g4 n4 |
├─22、课程:贝叶斯统计.13、脑筋急转弯:三门问题(一).mp4& @+ B. i3 `5 I$ @/ {+ m$ } C
├─22、课程:贝叶斯统计.1、联合概率.mp4
4 {% |, Y+ i5 i0 j├─22、课程:贝叶斯统计.2、边缘概率.mp4
% s" o6 s+ C7 O) x├─22、课程:贝叶斯统计.3、条件概率.mp4! b1 f0 \% N W2 n5 U! H" p
├─22、课程:贝叶斯统计.4、联合概率、边缘概率和条件概率.mp43 K9 u& I( M$ I: C* }, h: ?5 |' H
├─22、课程:贝叶斯统计.5、贝叶斯公式(一).mp4- \) k) l9 f, G
├─22、课程:贝叶斯统计.6、贝叶斯公式(二).mp43 z8 s0 U$ S7 U- q Q/ x8 d
├─22、课程:贝叶斯统计.7、流感案例.mp4
. Z+ n7 J% W1 W├─22、课程:贝叶斯统计.8、图形化理解.mp4
* {, X& l; S5 }: w. E6 F8 x+ O├─22、课程:贝叶斯统计.9、案例分析.mp4$ A& n7 q) x5 D! s0 A
(6)\PART6;目录中文件数:69个
/ D" U3 F( J: @4 U├─22、课程:贝叶斯统计.14、脑筋急转弯:三门问题(二).mp43 Q' K1 U7 A+ Y# k. v
├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.10、爬取用户信息(二).mp4+ i) X. A4 [& `% m" U
├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.11、爬取用户信息(三).mp4
0 B5 M% h: _* J9 z* z7 g7 D5 r├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.12、爬取用户信息(四).mp4
% t) ~* @& L+ s) i# ~8 O├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.13、RandomForest 重新采样(一).mp4
: e! L) q' b$ m! b4 T. h├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.14、RandomForest 重新采样(二).mp4! J1 b* N- D9 ^ f" x
├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.1、搜集用户发帖Comment Id(一).mp4' X* T+ A( N+ K7 v, F
├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.2、搜集用户发帖Comment Id(二).mp4: y, R3 l! b0 K# H2 W
├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法.mp4
6 ?' Z- W1 x+ W! r( S├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.4、如何逆向解码(一).mp46 R! i2 [% `8 ~: K/ _% W
├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.5、如何逆向解码(二).mp44 a) `7 O$ K3 n% u
├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.6、如何逆向解码(三).mp46 `# V' h9 \* d, |9 M% \) p& X8 @
├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.7、如何逆向解码(四).mp4
6 W; X3 H5 e s! d( h: f├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.8、整理用户mid ID.mp4
# I Q+ H5 J8 v0 \├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.9、爬取用户信息(一).mp4
2 R5 e8 o$ N5 i├─24、课程:贝叶斯思维.10、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(二).mp4
$ g; v& F* v ~$ {! M& |├─24、课程:贝叶斯思维.11、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(三).mp4
9 O" M" p1 R2 t) Q) R( |, T├─24、课程:贝叶斯思维.12、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(四).mp4( _; U( e& t8 d+ Y0 b7 F
├─24、课程:贝叶斯思维.13、美国海岸救援案例.mp4
8 q1 h' n# g y- t) U- G; U8 z├─24、课程:贝叶斯思维.1、贝叶斯统计(一).mp47 c. Q1 T8 o) }" v
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├─24、课程:贝叶斯思维.3、贝叶斯统计(三).mp4+ N7 S# [0 j2 v7 B9 w1 l
├─24、课程:贝叶斯思维.4、贝叶斯统计(四).mp4- G& Q. u5 b% l4 P k9 t3 h
├─24、课程:贝叶斯思维.5、贝叶斯公式(一).mp4
( _6 d: o! C$ a1 [; J u6 \+ O+ z├─24、课程:贝叶斯思维.6、贝叶斯公式(二).mp4
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( K, R# |+ F: a5 F& W8 d├─24、课程:贝叶斯思维.8、贝叶斯公式(四).mp4. t- G% G; x& I) T
├─24、课程:贝叶斯思维.9、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(一).mp4 }3 ]- k1 u+ x# d8 U3 E0 a
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.10、二十四小时的弹幕频率分布.mp49 c/ W; s5 t0 `* w, S% `
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.11、年内的弹幕频率分布.mp4
3 S$ {. Q$ `% O' |├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.12、观众信息.mp4
% m, {/ `7 X; Y& d├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.13、脑筋急转弯(一).mp4
7 a7 t+ q g' v├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.14、脑筋急转弯(二).mp45 w7 ^) C1 e+ }* J( F8 I) ~& h
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.1、结巴分词原理.mp4. C' ]" `/ i! s! O5 g7 |0 b
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.2、结巴分词使用.mp43 @. r2 S9 i) `% w
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.3、去除NaN、分词.mp4% \/ L+ V" P6 Y- z1 ~! T
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.4、去停用词、整理词频.mp42 T4 E9 T i$ u& k
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.5、关键词计算.mp40 Q- b; `* y6 X* t- E
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.6、生成词云.mp4* Y2 k/ x) G! h; z5 Q; [
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.7、沿时间的动态变化:频率与高频词(一).mp4
# q! F# I3 s7 R├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.8、沿时间的动态变化:频率与高频词(二).mp4
2 X% W+ p, b9 E: D# ^) y/ ^├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.9、沿时间的动态变化:频率与高频词(三).mp4% i" T" t0 }) A8 Q/ }
├─26、课程:聚类与代码实战.10、密度聚类.mp4- h0 Y" t/ ~4 |& t4 M) e. w( P9 h* p
├─26、课程:聚类与代码实战.11、DBSCAN.mp42 M9 u: V1 D+ s1 ~8 V
├─26、课程:聚类与代码实战.12、聚类算法总结.mp4+ W8 z$ O5 {% m+ U" l
├─26、课程:聚类与代码实战.13、代码实战(一).mp4% |0 m% D( T1 `6 B* c
├─26、课程:聚类与代码实战.14、代码实战(二).mp4" L' ^3 e+ l, V! d6 K
├─26、课程:聚类与代码实战.15、代码实战(三).mp49 D' Z. I: x8 p! J e& ]
├─26、课程:聚类与代码实战.1、课程概要.mp4
2 v0 O( L' d9 J1 }! ^! m├─26、课程:聚类与代码实战.2、机器学习与聚类简介.mp4
. \8 C& M: ? ^; _# C% Q├─26、课程:聚类与代码实战.3、聚类的定义以及和分类的区别.mp4. h9 n8 M: q+ C& d* B3 D
├─26、课程:聚类与代码实战.4、聚类相似度度量:几何距离.mp4
; M- {# p3 [! L% e9 A├─26、课程:聚类与代码实战.5、划分聚类.mp4
% ]: b i! S4 c├─26、课程:聚类与代码实战.6、划分聚类—K均值算法(一).mp4; a5 L+ F3 D4 \2 ^1 z. m
├─26、课程:聚类与代码实战.7、划分聚类—K均值算法(二).mp4( k6 A8 ^( d: \6 p
├─26、课程:聚类与代码实战.8、层次聚类.mp4
( D9 R/ H, {8 d [% t- C├─26、课程:聚类与代码实战.9、Agglomerative clustering算法.mp45 A4 l- n) G2 e. z. G2 ^
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.1、脑筋急转弯(一).mp42 Q0 n, e. i( G6 ?, i ?( w
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.2、脑筋急转弯(二).mp47 j; r6 f4 f0 F; B) n, C! b
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.3、脑筋急转弯(三).mp4
0 `- U2 F, Y5 w: D% q9 u. q├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.4、社媒舆情分析的目的.mp4' }2 V8 x5 Z1 ~( Y% N
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.5、作用价值一:获取市场的必要信息(一).mp4 ~/ w3 ^4 _& s5 s8 l
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.10、作用价值三:寻找接触点.mp4
% U5 \ k* E, b: B├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.11、总结:营销领域的舆情分析应用.mp4# t6 S5 w) p& ~7 l
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.12、答疑(一).mp4
8 x, m" L) {9 d; f& ~- L2 {├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.13、答疑(二).mp4
% w" O, X8 T) Z2 O: B8 p4 ?+ W├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.6、作用价值一:获取市场的必要信息(二).mp43 p5 f; \+ M E1 a* ]; r: f
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.7、如何通过舆情分析掌握时长状况.mp4
, N, B0 g5 ~/ g3 l! {* {, n├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.8、作用价值二:提升决策敏感性.mp4% M% m9 O) J4 z2 n
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.9、有趣的营销发现.mp4. g$ @4 p( X7 y- K# m
├─28、课程:近期推荐系统概述.10、评估推荐系统结果.mp4/ E" K8 M) ]! u* M
├─28、课程:近期推荐系统概述.1、推荐系统应用场景(一).mp4
- F0 ?/ I& |/ C3 c+ c- `├─28、课程:近期推荐系统概述.2、推荐系统应用场景(二).mp48 U# _4 K) Y1 t0 c
├─28、课程:近期推荐系统概述.3、推荐系统算法概述(一).mp4
1 M5 d+ M9 @# ?2 ]$ r8 S├─28、课程:近期推荐系统概述.4、推荐系统算法概述(二).mp48 V7 l3 a5 l+ k; g R/ `8 E
├─28、课程:近期推荐系统概述.5、推荐系统算法概述(三).mp4* P% g$ z y+ ~% P
├─28、课程:近期推荐系统概述.6、推荐系统算法概述(四)(1).mp45 I7 k& D6 O+ _0 J X! R2 q
├─28、课程:近期推荐系统概述.6、推荐系统算法概述(四).mp4 G. S3 O9 h m+ ] O
├─28、课程:近期推荐系统概述.7、CF+矩阵分解(一).mp4. J u& k$ o c: X6 T5 M7 z4 M- y
├─28、课程:近期推荐系统概述.8、CF+矩阵分解(二).mp4/ O# _7 F& p. R) G% K* g2 ]0 r
├─28、课程:近期推荐系统概述.9、基于图像的推荐.mp4- b% G, p- q0 P! S# _: |! a1 A
├─29、课程:人工智能的江湖.10、今天的应用与影响(二).mp49 U* K) H+ ?* l: C
├─29、课程:人工智能的江湖.11、今天的应用与影响(三).mp4
) z, p) G9 R; K0 j├─29、课程:人工智能的江湖.1、达特茅斯会议与第一次AI大发展.mp48 ?) N8 f. N: U, j
├─29、课程:人工智能的江湖.2、第一次AI寒冬(一).mp4
. x/ \$ E& S4 N+ M( h% b/ Q├─29、课程:人工智能的江湖.3、第一次AI寒冬(二).mp4$ x! ^: H' q! g! N5 d) {: ^8 |
├─29、课程:人工智能的江湖.4、复苏与第二次AI寒冬.mp41 ?* ~+ ?. e* j7 D: a+ o4 |( `4 O Q
├─29、课程:人工智能的江湖.5、再次复苏与神经网翻身.mp4
- J: z) m* z Y$ G├─29、课程:人工智能的江湖.6、瞻仰大神(一).mp4
/ e* @7 U. S$ h7 W2 {; ^2 {: \2 {├─29、课程:人工智能的江湖.7、瞻仰大神(二).mp48 P0 b) E7 R; N
├─29、课程:人工智能的江湖.8、瞻仰大神(三).mp4" t2 b: S) |: d- c. x/ ]
├─29、课程:人工智能的江湖.9、今天的应用与影响(一).mp4; f5 B1 R* p# f6 \3 X- j8 G- V
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.10、机器学习总结.mp4, N3 C- G# d: @+ ?: X
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.1、图像处理和机器学习有什么关系.mp4
' y5 |9 O, _1 C├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.2、什么是机器学习.mp4! F% O8 }7 s& \/ f4 A& `: V1 d
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.3、什么是图像识别.mp4
6 S- I, o: ]; N$ J f& D/ V4 u├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.4、图像识别的困难在哪里.mp4' I% i1 }* i/ b& [& F: t3 P3 o
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.5、图像识别的发展历史.mp4) w; V O, H& I4 T
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.6、机器学习对比深度学习.mp49 I, w' n% H" a8 U, U$ g8 ?# U
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.7、机器学习的工作方式.mp4+ f5 j3 Q) E L( n- Q6 o
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.8、机器学习的算法(一).mp4
# o8 }* `5 ^: {├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用.9、机器学习的算法(二).mp40 |( n; g' U( K, h" g( w, R" V
├─31、课程:Pygame.1、学习框架梳理.mp4
$ s |/ P# w8 g├─31、课程:Pygame.2、剩余课程安排.mp4
8 w. q7 k* i% ^; R2 h6 K├─31、课程:Pygame.3、Flappy bird基本背景图像(一).mp42 k5 P( s! t; N2 Y' m6 J+ ~7 x
├─31、课程:Pygame.4、Flappy bird基本背景图像(二).mp4
. p" ]; z K3 Z4 T& j9 n8 F% x% e├─31、课程:Pygame.5、键盘操作-小鸟左右移动.mp4
/ ]' F% U$ s8 V: t├─31、课程:Pygame.6、扑腾扑腾翅膀(一).mp46 |3 R1 X. ~: C* G. k
├─31、课程:Pygame.7、扑腾扑腾翅膀(二).mp4. j. ~' D* _2 z# e, i0 S" t4 I
├─31、课程:Pygame.8、柱子的移动.mp4- C: ]( L( D: B, Q0 o7 U8 d
(2)\PART2;目录中文件数:59个/ U' z7 [2 N$ m
├─31、课程:Pygame.10、让小鸟飞起来.mp4
8 s8 ~- U$ g) k7 V* p% n├─31、课程:Pygame.11、假如小鸟很聪明.mp41 X* a" i, q; @5 U$ Y
├─31、课程:Pygame.12、给小鸟计分.mp4
5 i* p k4 c" r2 |├─31、课程:Pygame.9、生成一系列的柱子,并且移动.mp4
* L% i; Q0 I4 g2 N" n* x- N├─32、课程:Python控制系统.10、Ctypes basic(一).mp4
Q& W3 `; W1 A├─32、课程:Python控制系统.11、Ctypes basic(二).mp4. L$ A0 x, J- B* I B
├─32、课程:Python控制系统.12、Ctypes basic(三).mp4
5 B! |, O/ F- A" v" b* U/ E├─32、课程:Python控制系统.1、The basic self-driving loop.mp4* N8 A9 h6 q- Y$ K/ r1 u: s+ z
├─32、课程:Python控制系统.2、不同的数据存储和类型.mp4
% c* G1 q3 P$ w) p* s├─32、课程:Python控制系统.3、安装OpenCV.mp4
, f* O+ x' p7 F5 [├─32、课程:Python控制系统.4、OpenCV练习.mp4
2 m0 O- k# j5 w3 e x& k) j├─32、课程:Python控制系统.5、数据库基础review(一).mp43 l. N$ ~: o" A0 x6 J* w
├─32、课程:Python控制系统.6、数据库基础review(二).mp4# `. h' H9 U" w" Y0 U
├─32、课程:Python控制系统.7、MYSQL的简单介绍(一).mp43 V+ o0 `3 U+ O/ \
├─32、课程:Python控制系统.8、MYSQL的简单介绍(二).mp4
4 d' R2 }2 B# B% M7 h├─32、课程:Python控制系统.9、激光雷达.mp4
& F6 e) a7 `/ y' ]& {├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.10、几何变换.mp4& e# A3 d1 y$ ]2 B& e
├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.11、图像处理:图像平滑.mp4
: D2 Q) l% m9 n* W1 P9 y# G├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.12、图像处理:形态学变换.mp4
" R# i! u& g" C# {├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.1、读取图片(一).mp4. n& y' F m0 a
├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.2、读取图片(二).mp4
5 g1 I5 L( c! B* G. `8 s2 C8 m. ?├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.3、读取图片(三).mp4
+ |: x) Q( A" h; p├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.4、读取视频.mp4
! y# z" t$ F+ _$ w' L├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.5、绘图函数.mp4
. _# D7 v8 }. x4 A+ @/ z; n9 o├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.6、OpenCV图像的基本操作(一).mp44 Z" |( i( x) A1 {: q
├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.7、OpenCV图像的基本操作(二).mp4$ h( P5 n) y7 B4 K; u
├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.8、图像处理:颜色空间转换(一).mp4" X( f; G% z4 z, P6 u
├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.9、图像处理:颜色空间转换(二).mp41 B$ c! X* G4 |1 M: O1 M
├─34、课程:从游戏数据中提取feature.10、模型案例分析+OpenCV process(二).mp4) I; a* ]* M% ] c; `1 B; _
├─34、课程:从游戏数据中提取feature.11、模型案例分析+OpenCV process(三).mp41 B) Q+ b" ^: G$ l& {
├─34、课程:从游戏数据中提取feature.12、模型案例分析+OpenCV process(四).mp4" a* t9 \2 z8 r8 S7 U' T
├─34、课程:从游戏数据中提取feature.13、模型案例分析+OpenCV process(五).mp4
! U. h7 F5 r- A- j, [├─34、课程:从游戏数据中提取feature.1、收集GTA5游戏数据(一).mp4
' a T" J& u, ~3 }% h- H├─34、课程:从游戏数据中提取feature.2、收集GTA5游戏数据(二).mp4, N# B! i2 S" n s5 h
├─34、课程:从游戏数据中提取feature.3、收集GTA5游戏数据(三).mp4+ a8 y) P8 v. {5 A) h
├─34、课程:从游戏数据中提取feature.4、Check Data和OpenCV(一).mp4
, J3 S* a2 h: [; p' [" @# X├─34、课程:从游戏数据中提取feature.5、Check Data和OpenCV(二).mp4
! ?% c7 K5 F& O" d# k1 H├─34、课程:从游戏数据中提取feature.6、模型加载插件.mp4
( P' F2 ~0 O) b/ J├─34、课程:从游戏数据中提取feature.7、C++ review(一).mp49 L e* m$ g0 @4 `% e
├─34、课程:从游戏数据中提取feature.8、C++ review(二).mp48 U7 t4 S* ?9 y$ }! v4 |' K# p
├─34、课程:从游戏数据中提取feature.9、模型案例分析+OpenCV process(一).mp4- u- p* H* u$ Q' ?5 Z _% g' `
├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.10、GTA游戏AI识别车道分割线(四).mp4
# Q+ X3 g* _# R, w& n- \├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.11、GTA游戏AI识别车道分割线(五).mp4 u5 h4 D; Y- O6 q9 @ z4 X" x
├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.1、作业布置.mp4
# Y( A; p! I( I5 d' h; M. t$ ^├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.2、GTA5自动驾驶分解问题(一).mp4! h& @# T8 j9 }" ?
├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.3、GTA5自动驾驶分解问题(二).mp4
9 l& `) A4 C! s! D9 G$ \& @- h├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.4、GTA5自动驾驶分解问题(三).mp4
, X; o' Q, T: [7 y% a0 L├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.5、GTA5自动驾驶分解问题(四).mp4
2 C- O% j, _: E* m├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.6、GTA5自动驾驶分解问题(五).mp4
9 N3 A; d7 B; @├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.7、GTA游戏AI识别车道分割线(一).mp4+ {% M5 D# z3 T# G, b
├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.8、GTA游戏AI识别车道分割线(二).mp43 t9 g) N6 G7 C7 ?! s' o% f
├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.9、GTA游戏AI识别车道分割线(三).mp4
& X; m3 S! d$ P(3)\PART3;目录中文件数:70个
, I& e9 k. C2 o# }- ]& z├─200T史上最全的思科+华为+H3C+Juniper+Linux+Oracle等视频课程 .url
, _+ o3 h8 V- l4 a' @├─200T史上最全的编程开发+JAVA+C+安卓+IOS开发等各类编程教程.url
; T' S" c" o; j├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.12、GTA游戏AI识别车道分割线(六).mp47 w' m# K; V1 o% ]" V8 H. l
├─35、课程:GTA5自动驾驶项目.13、GTA游戏AI识别车道分割线(七).mp4
. V$ P7 t/ Q8 i( e( ?& v├─36、课程:TensorFlow的基本操作.10、Session和Constant.mp42 v3 C& V: k/ ]4 `8 ^
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.11、Variables和Placeholders.mp4
! e0 \9 u- N/ [ H8 |├─36、课程:TensorFlow的基本操作.12、Example(一).mp4
# E8 q# X7 R2 w% X3 b├─36、课程:TensorFlow的基本操作.13、Example(二).mp4; n ] c! l+ [$ b
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.14、Example(三).mp4" \8 |! l- \! G6 U- Z
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.15、Example(四).mp4
/ m, ]2 p# g& m- ~% G2 N├─36、课程:TensorFlow的基本操作.1、TensorFlow的基本概念.mp4
3 f8 r* S) |/ C" i: ]├─36、课程:TensorFlow的基本操作.2、TensorFlow的具体使用(一).mp4
7 k- z5 u( \6 K* `3 A├─36、课程:TensorFlow的基本操作.3、TensorFlow的具体使用(二).mp4% h/ }7 P8 O4 F! W3 n) ^8 E M
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.4、Tensor Shapes(一).mp4
$ B5 y w; l; Q( f1 b/ d+ n( r├─36、课程:TensorFlow的基本操作.5、Tensor Shapes(二).mp4
$ n# `) m- z3 w% { o5 M├─36、课程:TensorFlow的基本操作.6、Tensor Operations.mp4: p* R' t0 i7 f) d1 N' w
├─36、课程:TensorFlow的基本操作.7、Tensor Slicing.mp4
4 v" X, S N' n0 r, P+ x+ H: @├─36、课程:TensorFlow的基本操作.8、Tensor Sequences.mp4
+ B0 q) N6 B7 X3 _├─36、课程:TensorFlow的基本操作.9、Graph.mp4
- N, ~9 i2 P/ s! I+ _├─37、课程:神经网络.10、神经网络代码实战(三).mp48 v3 N, T) r& X
├─37、课程:神经网络.11、神经网络代码实战(四).mp4( g4 s2 D/ _" _* y+ T$ Z q/ W
├─37、课程:神经网络.1、神经网络.mp40 B7 d' k( t, F. J& j8 z+ ~
├─37、课程:神经网络.2、深度神经网络.mp4. |3 H- X: q& C7 B7 ~
├─37、课程:神经网络.3、反向传播算法.mp48 C G! ~( G- i: G5 L
├─37、课程:神经网络.4、激活函数.mp4
: C4 S4 R+ f$ \├─37、课程:神经网络.5、优化算法(一).mp4! j# a5 G6 `# x' q
├─37、课程:神经网络.6、优化算法(二).mp41 O, V1 ?. R2 e" L' x4 X5 U
├─37、课程:神经网络.7、正规化.mp4; {4 m* i2 a2 [& Y1 U" X
├─37、课程:神经网络.8、神经网络代码实战(一).mp46 f8 [! B& s+ q: N! t$ b
├─37、课程:神经网络.9、神经网络代码实战(二).mp4( D* m k# C2 d+ Y; ]
├─38、课程:卷积神经网络.10、深度卷积神经网络:Residual Network.mp4
1 J8 }4 ~( t- x+ _5 v├─38、课程:卷积神经网络.11、深度卷积神经网络:DenseNet.mp4: ^. Y6 e( F+ a8 s
├─38、课程:卷积神经网络.1、卷积和卷积核(一).mp44 C8 D) G- J" ^
├─38、课程:卷积神经网络.2、卷积和卷积核(二).mp4
) V0 w. S+ e0 _4 X+ m: x├─38、课程:卷积神经网络.3、卷积和卷积核(三).mp4, [# [' V! D, R' p4 O+ ~6 Z
├─38、课程:卷积神经网络.4、填充和池化.mp4! b8 P# m) F+ n% N+ o7 e8 n
├─38、课程:卷积神经网络.5、深度卷积神经网络:LeNet-5.mp4
1 J# O, V n, ^8 U├─38、课程:卷积神经网络.6、深度卷积神经网络:AlexNet.mp4
3 |/ v6 E, p! |* y/ Z├─38、课程:卷积神经网络.7、深度卷积神经网络:ZF-net.mp4. s5 f. w' x7 J1 q
├─38、课程:卷积神经网络.8、深度卷积神经网络:VGG-16.mp4
8 M* P2 j; j! M' b& A├─38、课程:卷积神经网络.9、深度卷积神经网络:Inception Network.mp4" O! j0 b: B! M
├─39、课程:卷积神经网络的应用.10、代码实战(四).mp4
3 c# z/ N$ ]% U& b0 @; h1 L├─39、课程:卷积神经网络的应用.11、代码实战(五).mp4
, s5 _! E p% u. G5 Y( {. w1 `├─39、课程:卷积神经网络的应用.1、卷积神经网络应用概述.mp4
2 a* j+ ]7 H0 G% A: I' T4 d├─39、课程:卷积神经网络的应用.2、物体检测:RCNN和SPP-Net(一).mp4 O" H2 x1 D) S& d! C/ ]
├─39、课程:卷积神经网络的应用.3、物体检测:RCNN和SPP-Net(二).mp4
) z3 G" a% ?( {) }1 ?4 P- B├─39、课程:卷积神经网络的应用.4、物体检测:Fast R-CNN.mp4
5 i7 r8 e% o6 a) m: U+ B2 u├─39、课程:卷积神经网络的应用.5、物体检测:YOLO和SSD.mp4
4 R) F5 J0 c1 {1 t% d) h+ c├─39、课程:卷积神经网络的应用.6、文档的归类.mp4
) x( P6 O# k) m6 f% f/ o$ e! h& ~├─39、课程:卷积神经网络的应用.7、代码实战(一).mp40 }8 {" z& T; ~% v& _) A( w
├─39、课程:卷积神经网络的应用.8、代码实战(二).mp4
( o- y0 g% s P0 u├─39、课程:卷积神经网络的应用.9、代码实战(三).mp42 A9 \& W% _& h+ [9 z; L, I+ d0 ]
├─40、课程:深度学习框架剖析.10、Tensorflow tutorial example(一).mp4
- L7 c7 ~8 b1 @- }. O6 r3 F) \9 i, Z├─40、课程:深度学习框架剖析.11、ensorflow tutorial example(二).mp4/ Z! n3 V' W' f% M& A
├─40、课程:深度学习框架剖析.12、模型训练Tricks分享.mp4
, `! D7 n5 n' m# c: g7 J* D├─40、课程:深度学习框架剖析.13、DL优化方法分析以及相关TF API说明.mp46 D! m8 K8 [, ~$ ?( Y
├─40、课程:深度学习框架剖析.1、深度学习系统的目标定位.mp4
# Q- `2 L" r2 p├─40、课程:深度学习框架剖析.2、典型深度学习系统框架.mp4
: s- k, J; F0 L4 ]├─40、课程:深度学习框架剖析.3、命令式编程与声明式编程等概念讲解.mp4
$ V( [3 R" N: |" G+ D4 u6 }. i├─40、课程:深度学习框架剖析.4、图优化、执行引擎.mp4/ r$ d/ p3 K6 w0 b" V
├─40、课程:深度学习框架剖析.5、编程接口、分布式并行计算.mp45 B8 b+ z& l1 c/ m2 J6 e
├─40、课程:深度学习框架剖析.6、TF多卡训练.mp4
5 Q3 _% m r: G├─40、课程:深度学习框架剖析.7、TF多机训练.mp4
/ p2 U: n( y1 t" L- m A! {) Y├─40、课程:深度学习框架剖析.8、主流开源深度学习平台简析.mp4# p! @0 ~6 v+ h: ]% n
├─40、课程:深度学习框架剖析.9、答疑.mp4
# i( X+ ^. B7 g# F. E(4)\PART4;目录中文件数:75个9 M+ O& \6 T' [# [; K4 }: y0 G
├─200T史上最全的思科+华为+H3C+Juniper+Linux+Oracle等视频课程 .url
7 J- @- y# u. U) K├─200T史上最全的编程开发+JAVA+C+安卓+IOS开发等各类编程教程.url
0 P p; f0 F7 _├─40、课程:深度学习框架剖析.14、Tensorflow detection models.mp4
9 x$ L! V- _ ~' [2 m├─40、课程:深度学习框架剖析.15、实际模型项目介绍(一).mp4
; M# O1 p3 y( n├─40、课程:深度学习框架剖析.16、实际模型项目介绍(二).mp4; `0 A, W- o r" x' C
├─41、课程:递归神经网络.1、递归神经网络—序列问题.mp42 G5 p, h5 X" q. W/ N
├─41、课程:递归神经网络.2、为什么递归.mp4" F3 i3 e' U: ?7 V
├─41、课程:递归神经网络.3、递归神经网络(一).mp4
5 ~; w3 L$ o, ^├─41、课程:递归神经网络.4、递归神经网络(二).mp4
' E0 n5 ?$ F. `- r├─41、课程:递归神经网络.5、双向递归神经网络.mp4
& E# f/ H$ S0 l: H1 v$ U6 D$ n4 {├─41、课程:递归神经网络.6、沿时间反向传播.mp42 n0 q% n' d% q* K0 D) T) c
├─41、课程:递归神经网络.7、梯度消失.mp4
* L9 a, K7 e3 j. i' Y7 f& V" a1 E q├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.1、长短记忆网络(一).mp4
( ^ P- a& b% m1 o2 J% y├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.2、长短记忆网络(二).mp4
. C- R& O- u1 {├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.3、伪装曹雪芹(一).mp4
2 S. X8 L- x5 s" P├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.4、伪装曹雪芹(二).mp4
$ `' f L. M3 T: e, x├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.5、伪装曹雪芹(三).mp4( s& m, ^& T o- Y
├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.6、伪装曹雪芹(四).mp4
7 R. Q( e% B6 d1 h3 r6 Q# d├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.7、图像识别(一).mp4
8 s6 l; u: q% R$ M K1 G├─42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.8、图像识别(二).mp4) x6 n* F- i' T( K' \
├─43、课程:线性代数与数值分析.10、特殊类型的矩阵和向量(二).mp4: |# d9 W) B6 l2 T1 k# k" V2 v
├─43、课程:线性代数与数值分析.11、矩阵分解.mp4. K G, t% j3 j5 a
├─43、课程:线性代数与数值分析.12、矩阵微积分.mp4) P$ ~3 M! `: Y! F
├─43、课程:线性代数与数值分析.13、矩阵计算(一).mp4
1 I0 i% T$ k' o9 k% a8 s ]├─43、课程:线性代数与数值分析.14、矩阵计算(二).mp48 ?3 I/ R- _4 `
├─43、课程:线性代数与数值分析.15、范数、向量之间的夹角.mp46 j; U; Q# p# |4 J; N6 |
├─43、课程:线性代数与数值分析.16、对角矩阵、单位矩阵、转置矩阵和reshape.mp41 d. i. s$ C k
├─43、课程:线性代数与数值分析.17、行列式、秩、迹以及SVD奇异值分解.mp4; b% t! W% A% v; O( }! l3 m
├─43、课程:线性代数与数值分析.1、线性代数与数值分析概述.mp4, n7 F! ?+ F+ w0 i/ Y" a* i3 G) l
├─43、课程:线性代数与数值分析.2、线性代数的基础定义.mp4
4 s* E- ~6 S+ J2 k├─43、课程:线性代数与数值分析.3、矩阵乘积和转置.mp4
9 P! C7 V+ l) {* X) W├─43、课程:线性代数与数值分析.4、矩阵性质.mp4+ \# w! z3 G8 d: |4 l3 g, Y) l
├─43、课程:线性代数与数值分析.5、矩阵行列式.mp4
% o0 |, K1 N* e9 y' M3 I. A├─43、课程:线性代数与数值分析.6、矩阵的迹和秩.mp48 q# j8 U p1 U' v5 s9 F5 B7 Y9 V
├─43、课程:线性代数与数值分析.7、范数.mp4
# E% p4 ~! O7 L' e q( T7 G4 x├─43、课程:线性代数与数值分析.8、矩阵的特征值和特征向量.mp4
7 z$ c0 \* A' Z1 } O├─43、课程:线性代数与数值分析.9、特殊类型的矩阵和向量(一).mp4
1 K! [! u" d( i2 p: E├─44、课程:词嵌入表示.1、N-元模型回顾.mp4
# w! P' m/ L& R: L, @( z- v├─44、课程:词嵌入表示.2、神经语言模型.mp4
8 U/ B8 ?& b0 z+ b) z) z8 b+ Q├─44、课程:词嵌入表示.3、递归神经网络语言模型.mp44 B. k+ g: m% y( e; v
├─44、课程:词嵌入表示.4、词嵌入.mp47 B0 ~* |( x0 T0 n8 q
├─44、课程:词嵌入表示.5、哈夫曼树.mp4; J& L: R3 ?+ S: W0 j" i& w4 k
├─44、课程:词嵌入表示.6、连续词袋模型—分层Softmax.mp4
9 n h. m0 A3 M8 S# D├─44、课程:词嵌入表示.7、Skip-gram:分层Softmax.mp43 a% Y. A5 j- z2 R" S1 L
├─44、课程:词嵌入表示.8、连续词袋模型:负采样.mp48 S* F) {3 i0 n5 z# w
├─44、课程:词嵌入表示.9、词向量:可视化.mp4
& Q* C9 E2 t! H' u├─45、课程:递归神经网络的应用.10、词嵌入表示—RNN for POS tagging(二).mp4
" r6 n9 ? l! u6 E├─45、课程:递归神经网络的应用.1、文本生成和情绪分析.mp4
- H/ D- C4 @' x! }6 c( h1 {# k$ a; H├─45、课程:递归神经网络的应用.2、语音识别.mp4
- T2 j, t. A/ _3 J├─45、课程:递归神经网络的应用.3、机器翻译(一).mp4
$ M9 I1 g" j" X+ i├─45、课程:递归神经网络的应用.4、机器翻译(二).mp4
$ _1 r6 P$ e2 S) T├─45、课程:递归神经网络的应用.5、视觉注意力机制.mp4
/ o1 P4 r3 ?+ i4 N$ G4 R├─45、课程:递归神经网络的应用.6、词嵌入表示—Word2Vec.mp45 M! v9 p/ e) t' ~8 ], j
├─45、课程:递归神经网络的应用.7、词嵌入表示—RNN语言模型(一).mp47 \/ O3 c3 U; z2 ]" K# J3 A
├─45、课程:递归神经网络的应用.8、词嵌入表示—RNN语言模型(二).mp4' [" |/ l! f9 ~( m1 W% L
├─45、课程:递归神经网络的应用.9、词嵌入表示—RNN for POS tagging(一).mp4
8 |$ O7 [% p! Q3 d1 n% g! m├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.1、复习监督学习.mp41 Q2 u" h; T0 z% g: U- ?
├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.2、强化学习基本概念(一).mp4 X3 z7 u3 w6 W# J; q7 K2 A( J
├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.3、强化学习基本概念(二).mp4# I! q$ w! q6 l* a" F. `3 L
├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.4、策略与总价值(一).mp4
# A. K9 A3 v& |) x+ G; l* A├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.5、策略与总价值(二).mp4% \+ U" {( x/ d: c7 L8 {5 h
├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.6、强化学习系列方法总览(一).mp4
1 H' f# r- W! ~! I/ \5 G├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.7、强化学习系列方法总览(二).mp4' |2 y4 i# s" W' }6 }, x$ T
├─46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.8、强化学习系列方法总览(三).mp4
3 `1 y, v/ i8 I& |9 Q$ e: u├─47、课程:马尔可夫决策过程.1、马尔可夫决策过程:Markov状态转移矩阵.mp4
$ n5 J% T$ R( ]+ @! C( Y C& V├─47、课程:马尔可夫决策过程.2、Markov Rewards Process.mp4
; m4 `6 B% K* e! }0 j├─47、课程:马尔可夫决策过程.3、状态价值state value.mp48 W7 Z: m8 c& G6 M. X1 K4 p a
├─47、课程:马尔可夫决策过程.4、Bellman方程(一).mp4
8 A1 ^6 s _& j' [6 k( s9 V- ?' G! ?├─47、课程:马尔可夫决策过程.5、Bellman方程(二).mp4$ k6 h$ a* C7 s( o! P
├─47、课程:马尔可夫决策过程.6、Bellman方程(三).mp4" W4 \7 T. M3 r. R& u- P+ k; o
(5)\PART5;目录中文件数:66个
- P" C7 x0 k8 T9 H& \├─200T史上最全的思科+华为+H3C+Juniper+Linux+Oracle等视频课程 .url
6 V6 y6 C" x0 c├─200T史上最全的编程开发+JAVA+C+安卓+IOS开发等各类编程教程.url& Z6 D/ L0 N/ e- g
├─47、课程:马尔可夫决策过程.10、最优总价值与最优动作价值(一).mp4
4 |3 ]! L" J4 i1 A/ h3 q├─47、课程:马尔可夫决策过程.11、最优总价值与最优动作价值(二).mp4
+ y/ ?# L) N1 J8 e/ Q├─47、课程:马尔可夫决策过程.12、Flappy bird的简单解决方法(一).mp4" k% g6 {6 W/ J, q4 |
├─47、课程:马尔可夫决策过程.13、Flappy bird的简单解决方法(二).mp4
. F! _ c) B1 D9 j9 g2 S' K├─47、课程:马尔可夫决策过程.7、Bellman方程(四).mp4
; _3 k5 E3 D; R├─47、课程:马尔可夫决策过程.8、状态价值函数 v.s 动作价值函数(一).mp41 u) r9 K, {# C$ B
├─47、课程:马尔可夫决策过程.9、状态价值函数 v.s 动作价值函数(二).mp4) }! z) e) q( y6 J4 H7 E
├─48、课程:强化学习:迭代法.10、迭代法求策略估值(三).mp4. _* e, _7 N( k! e" C
├─48、课程:强化学习:迭代法.11、迭代法更新最佳策略(一).mp48 J2 c' w, g* U
├─48、课程:强化学习:迭代法.12、迭代法更新最佳策略(二).mp47 N1 C- x' l( z
├─48、课程:强化学习:迭代法.14、最长递增序列(一).mp4, p) K0 Y- A0 R1 U+ \/ H6 r5 Q
├─48、课程:强化学习:迭代法.15、最长递增序列(二).mp4( b' I/ W+ H7 g& O9 ]4 {
├─48、课程:强化学习:迭代法.1、动态规划(一).mp4/ o w7 F9 c. s7 e2 i7 S% w
├─48、课程:强化学习:迭代法.2、动态规划(二).mp40 r) l7 a. g) h, l. d2 ~) O4 M1 L: m
├─48、课程:强化学习:迭代法.3、迭代法(一).mp46 M3 s# P9 |! Z4 g
├─48、课程:强化学习:迭代法.4、迭代法(二).mp4
* ~4 v$ a B+ g7 ~├─48、课程:强化学习:迭代法.5、复习+Jacob方法(一).mp4
; r) l; K$ P g5 e, n├─48、课程:强化学习:迭代法.6、复习+Jacob方法(二).mp4
6 J, h$ E. f6 l% U) \* P├─48、课程:强化学习:迭代法.7、Gauss-Seidel迭代法.mp4
+ W& n4 N) U. Z; x# C* l├─48、课程:强化学习:迭代法.8、迭代法求策略估值(一).mp4. u' V$ W1 y9 X+ _* v/ ~/ T
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径(二).mp4. i( K8 M1 |6 x; [$ b8 s. }! i
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径(三).mp40 Q! T2 }/ _7 `4 r/ ^
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径(四).mp4# o# l/ w$ F+ }6 W: t5 R1 m8 m6 }. u
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.13、答疑.mp4
) U% _; E9 g9 ~% z1 S├─49、课程:简单的蒙特卡洛.1、蒙特卡洛模拟方法介绍.mp4* u( T3 x4 j: y
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型(一).mp4
$ P& [4 C+ A) G5 r├─49、课程:简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型(二).mp4
; a+ Y$ p- g- q├─49、课程:简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型(三).mp4
/ ]4 ]: i& i4 b) [├─49、课程:简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数.mp48 t% V+ |: S( b! U1 x% Q5 m
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态.mp4
; R; V/ w6 }/ c├─49、课程:简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作.mp4( B4 M0 t! V, f7 g3 w/ O
├─49、课程:简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数.mp4
5 Q3 F. m5 P' C5 L├─49、课程:简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径(一).mp4
' ^: X. C0 |$ Q6 |& e├─50、课程:云,计算,数据.10、阿里云介绍(二).mp4
$ C9 b4 F7 N) l├─50、课程:云,计算,数据.11、实例创建(一).mp4& M& S1 y, d9 {# Q
├─50、课程:云,计算,数据.12、实例创建(二).mp4
0 D5 }# C( @1 u( N: O9 C├─50、课程:云,计算,数据.13、实例创建(三).mp4
( G8 k+ ]0 A- v& ^├─50、课程:云,计算,数据.14、Logging模块的简单应用(一).mp45 D# y: e7 N. F7 r/ _1 q
├─50、课程:云,计算,数据.15、Logging模块的简单应用(二).mp4; h6 L* A, n$ `8 m, _0 x w
├─50、课程:云,计算,数据.16、Logging模块的简单应用(三).mp4' r/ h8 l: Q3 v N/ u
├─50、课程:云,计算,数据.1、云计算的定义.mp4* ^$ e& {& S4 E1 W
├─50、课程:云,计算,数据.2、NIST、云计算市场的发展条件.mp4
" E/ j* Q6 c M) b! d: Q4 I├─50、课程:云,计算,数据.3、芯片设计的取舍、并行化.mp4
$ V p6 W5 _7 Z. p├─50、课程:云,计算,数据.4、WSC(新型数据中心)的形成、概念、优点.mp4
. A' p; W$ y) _9 S- v# D; r├─50、课程:云,计算,数据.5、虚拟化(一).mp4
, Q' K( k) b' L, {. b8 |- |" F├─50、课程:云,计算,数据.6、虚拟化(二).mp40 r+ u% S2 t8 {! H( ~3 g
├─50、课程:云,计算,数据.7、云计算的商业模式.mp4
. M9 R# q. ^9 B$ r% l0 g├─50、课程:云,计算,数据.8、层级分类.mp4% a+ s" n! Y; z
├─50、课程:云,计算,数据.9、阿里云介绍(一).mp4
5 G z4 Y3 I* c" |+ |! ]. w1 l├─51、课程:机器学习(上).10、Model-Free Control(一).mp4, {0 ^" E+ Y# }( z, h
├─51、课程:机器学习(上).11、Model-Free Control(二).mp4
* \! j# r) c5 i8 j# ^4 a$ R├─51、课程:机器学习(上).1、时间差分法公式.mp4
% V' K9 V" S! J" y5 L; b- `8 Q├─51、课程:机器学习(上).3、蒙特卡洛法(二).mp4# A' `: @* e% S% D$ A" X& |
├─51、课程:机器学习(上).4、TD(时间差分)的特点.mp4
; }, s( E0 B! k├─51、课程:机器学习(上).5、课间答疑.mp4; i+ p; j" E' {- N; d
├─51、课程:机器学习(上).6、MC与TD对比.mp4
?* V: y0 a5 z* e: ^├─51、课程:机器学习(上).7、无偏估计.mp4, o" p, n0 Z9 g q, A# V, f
├─51、课程:机器学习(上).8、收敛性质.mp4+ \: T0 O0 {" p; s
├─51、课程:机器学习(上).9、MC与TD收敛差异.mp4! }# e+ C5 q0 Y' e! g$ w7 W9 H1 y/ z
(6)\PART6;目录中文件数:54个
3 G+ Y' y; Q) y* Y' o├─200T史上最全的思科+华为+H3C+Juniper+Linux+Oracle等视频课程 .url
9 R9 E* {; C. S/ B6 i8 d0 L5 X2 r├─200T史上最全的编程开发+JAVA+C+安卓+IOS开发等各类编程教程.url
& ^9 r" R9 z% j; t├─51、课程:机器学习(上).12、Model-Free Control(三).mp4* e5 e. \ H9 c- V+ }8 k! A$ l0 `
├─51、课程:机器学习(上).13、Model-Free Control(四).mp4. q" b- h: L6 a- d9 L4 ]
├─51、课程:机器学习(上).14、Model-Free Control(五).mp4
% E# n1 K# L0 x├─52、课程:机器学习(下).11、Flappy bird(六).mp4, M8 q9 J7 M7 R Y' w
├─52、课程:机器学习(下).12、Flappy bird(七).mp4
# }, z1 E! J, E# V* v├─52、课程:机器学习(下).13、Flappy bird(八).mp4
9 t6 d# I3 y7 Q3 N├─52、课程:机器学习(下).1、函数的近似方法(一).mp4
! L& @" B E2 X# O├─52、课程:机器学习(下).2、函数的近似方法(二).mp4- t T* }* b* K- N
├─52、课程:机器学习(下).3、函数的近似方法(三).mp4
# M4 Z# m$ |% m D0 C8 v ]! k├─52、课程:机器学习(下).4、DQN(一).mp4
+ D, V' m+ L- v) d├─52、课程:机器学习(下).5、DQN(二).mp4
) e: H8 Y) D) x' z├─52、课程:机器学习(下).6、Flappy bird(一).mp4
, \$ y! K" L `# {1 B% S3 j/ V├─52、课程:机器学习(下).7、Flappy bird(二).mp43 d! f3 h3 Q- C9 ^8 [8 @% P. e
├─52、课程:机器学习(下).8、Flappy bird(三).mp4) _0 b; M! |: E( `* a
├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.1、自我介绍及课程介绍.mp4; Z1 j' i) K" U2 ?2 Y' w
├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.2、Career Path Insight.mp4
0 T r3 o4 e0 s7 U- A├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.3、软件工程师之基础课程.mp4
% f! ?8 t$ ~. J' b3 `├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.4、软件工程师之面试准备与技巧.mp4. J; r& }+ ^( Z3 t! L
├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.5、大数据之协同合作(一).mp4
9 s- G# S/ f9 p' |/ R6 ^* l4 _├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.6、大数据之协同合作(二).mp4& \& L2 }2 z& {$ i
├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.7、数据工程师和数据科学家.mp4
4 d( J N7 p( j$ r$ O├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.8、答疑(一).mp4
3 H: T# \7 S2 B" r9 b9 @├─53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.9、答疑(二).mp4
2 I1 x2 z0 \/ S: G# j' e+ v5 v├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.1、金融行业不同岗位对人才的需求.mp4# j8 `- h7 w6 ^- E! Y
├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.2、金融科技用到的数据科学.mp4% _ }& A, \0 [2 @' n6 i. S
├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.3、职位和机会.mp4
$ |# s) _4 _/ d4 c├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.4、数字化财富管理行业.mp4! p" c' u5 q5 B* E6 E) `
├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.5、智能投顾创业公司的数据分析.mp49 Z" f% M* u5 f- W9 ^
├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.6、答疑(一).mp4/ E, M4 f+ a; S. O" v( K
├─54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.7、答疑(二).mp49 _8 h; p% Y% U, X- _
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.10、AlexNet.mp4
+ ?* \9 ^. G, |: X├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.11、VGG.mp43 ~( r( \; O; A/ Z: O; ]
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.12、GoogleNet(一).mp4' a( L5 n. m4 X& Q5 h p6 u& b
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.13、GoogleNet(二).mp41 [# ]; E+ {$ b$ I1 y. e& w( {
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.14、ResNet.mp4
% n7 } \# A8 z/ |├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.15、经典网络简单比较、网络设计考虑.mp4! C$ |4 }( S/ Q1 ~0 ^6 V% X
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.16、答疑(一).mp4$ C/ Q! W2 w% b/ O
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.17、答疑(二).mp4) T% q7 _) E m: ^: u3 n9 m
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.1、课程安排.mp4
+ G. E, P2 g( N9 y2 a7 F- o9 o2 J├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.2、深度学习的两大基本问题.mp4
1 {) J8 j: g' G$ f. @├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.3、反向传播算法简介.mp4
5 u* X7 v2 }$ I- K2 I4 I" F+ X, W├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.4、深度学习网络模型回顾.mp4
; b. k0 R# n# R& E* c├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.5、CNN架构发展简要流程.mp4( l4 t( p. o! h2 U; T( z% ]
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.6、LeNet.mp4
6 t8 }( [2 C1 N! M" D% c, U& f├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.7、答疑—人脸识别.mp4! l& o0 m% U# ^1 ]# |
├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.8、答疑—通用检测.mp4
" Y2 s. Q; t( d1 ^9 |├─55、课程:深度学习经典网络分析基础.9、答疑—语音识别.mp4
3 j( s0 P0 b- f0 m4 |3 t
4 ~ _! e: n! ~' J4 g链接: https://pan.baidu.com/s/1NXyPuGPEopGZ4WQPZWIxSQ 提取码: 4r6i
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