【S0394】Ai深度学习人工智能与机器学习课程 理论视频教程

java8

Java吧 视频教程： Ai深度学习人工智能与机器学习课程 理论视频教程
- k+ I( o; [2 P) ], ZJava教程编号：【S0394】-166
8 p: J# ~0 `* k5 A: Y# p
' [; I0 q- G2 o+ }$ c3 ~, I
〖课程目录〗：
9 A4 K& t5 O8 \/ R1 r

01 课程介绍.mp4
& ?- A/ y4 t2 L+ n7 q02 python基本知识.mp4
03 Windows下安装Anaconda.mp4
04 虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4
05 虚拟机环境的使用_认识环境.mp4
1 `' H" \# d; c6 A: x4 ~' e2 v4 y06 Python工作环境.mp4
2 |: I; M- {( z07 Python基本语法.mp4
08 Python对象.mp4
09 Python流程控制.mp4
, U8 H2 Q2 z* T, G! L) j) l10 函数的定义与使用.mp4
10 函数的定义与使用.mp4
100 附1-sclklt-learn引导篇.mp4
101 附2-Oange引导篇.mp4
102 附3-Xgboost安装篇.mp4
. `" H2 A7 }) P. l  Y103 课程概述.mp4
/ Q* H+ w+ R* ^104 特征构造的常用方法.mp4
- @& J  L* d/ Y. _  l% Y105 用户RFM行为特征提取（代码演示）.mp4
2 \2 G* c7 P  {  x; z0 \* P106 用户RFM行为特征提取.mp4
; l$ i6 c* ]2 W8 u& J6 h; r: _107 特征转换之连续变量无量纲化.mp4
8 ^; U( y2 {  k; M108 特征转换之连续变量数据变换.mp4
109 连续变量特征转换（代码演示）.mp4
* Z3 B8 m7 P7 H7 l( |% d11 闭包和装饰器.mp4
110 特征转换之连续变量离散化.mp4
111 类别变量编码（代码演示）.mp4
112 特征转换之类别变量编码.mp4
113 日期型变量处理（代码演示）.mp4
9 S3 P' \* h6 O) S* n114 特征转换之缺失值处理（代码演示）.mp4
1 ~) P! g7 Y# w. J0 u3 [6 K2 n115 特征转换之缺失值处理.mp4
" V3 @( S% K6 p! b* m, \116 特征转换之特征组合（代码演示）.mp4
117  特征转换之特征组合.mp4
0 \5 @7 U1 {& ~0 F' ^, _118 数据降维概述.mp4
119 数据降维之主成分分析（PCA）.mp4
* A5 f: T, a' b) C" N5 z12 Python的面向对象编程1.mp4
120 数据降维之主成分分析（PCA代码演示）.mp4
121 数据降维之线性判别分析法（LDA）.mp4
* Y, t5 [, d* z6 q121 数据降维之线性判别分析法（LDA）~1.mp4
122 数据降维之线性判别分析法（LDA代码演示）.mp4
; ~5 j3 |/ T: e# F3 G123 特征选择概述.mp4
; [( K# [* k) j/ J, R' }( H124 单特征重要性评估.mp4
125 单特征重要性评估（代码演示）.mp4
  M; {9 ^& {* |0 O126 课程总结.mp4
127 本章引言.mp4
128 构建你的第一个简单分类模型.mp4
129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示.mp4
; B6 G, g4 _1 g13 Python的面向对象编程2.mp4
% k* I2 p5 c' ?! J5 A$ M) A130 用测试集对模型进行交叉验证.mp4
131 尝试其他的分类算法.mp4
9 q. l9 \8 \! n132 准备一个更好的训练集.mp4
3 `1 [- A0 b0 i* H/ V133 将多个模型的预测结果融合起来.mp4
134 模型优化的三个要素.mp4
135 本章引言.mp4
136 偏差与方差_过拟合与欠拟合.mp4
137 通过学习曲线诊断偏差和方差.mp4
138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合.mp4
: N& W- F9 t+ y: P0 y139 模型交叉验证方法之数据集划分.mp4
14 输入输出.mp4
% T! h* b2 ?  k! l  X, [140 模型交叉验证方法之k折交叉验证.mp4
141 模型评估指标之准确率和召回率.mp4
142 模型评估指标之收益曲线.mp4
143 模型评估指标之ROC与AUC.mp4
144 模型评估指标之KS值.mp4
145 本章引言.mp4
6 o( r9 C- s2 B  i$ _: i) T' h6 Y146 什么是逻辑回归.mp4
147 逻辑回归模型参数求解.mp4
* t1 B1 g' s8 U148 逻辑回归模型正则化方法.mp4
149 逻辑回归代码示例.mp4
15 字符和编码.mp4
6 _+ B0 F. \/ F0 D; w4 z2 z150 逻辑回归模型结果解释.mp4
" m# b6 {! A0 ]5 J0 U$ R7 T6 D151 逻辑回归模型自动化调参.mp4
, q+ j9 c  @+ W152 逻辑回归的多分类问题.mp4
153 类别型特征变量转换.mp4
$ P9 \1 }9 f5 c6 j2 K, b154 连续型特征变量转换.mp4
  T9 a2 P4 q( ]0 T1 ~& N155 特征变量的组合.mp4
156 预测概率转换为分数.mp4
$ h) }! ]! ^7 r( J157 本章总结.mp4
158 本章引言.mp4
1 ~7 U% {; w! J7 l% W159 什么是K近邻.mp4
9 L* _" {$ r# ~16 正则表达式.mp4
: E" m8 C# O4 U0 r2 z/ h1 ~160 K近邻之距离度量.mp4
+ b3 n# _7 b* r8 i1 ]161 K近邻算法基本原理.mp4
' @! h. U8 K5 L3 }2 k9 I  s162 K近邻算法代码演示.mp4
: ^, R9 v* _. ~% f% P163 K近邻参数优化.mp4
164 特征标准化和转换.mp4
  e; ~% b: Y& j4 h9 O; ]9 g. Q4 M4 `% y; G165 K近邻总结.mp4
7 @! A  o  T, N& I" g& L" g: a166 本章引言.mp4
8 p3 d$ U* h( V* L8 b167 什么是决策树.mp4
168 决策树属性分裂基本概念.mp4
  x3 X; s1 F5 @6 q0 D: \169 决策树节点不纯度.mp4
  \, v' U2 {3 @+ B+ ]. q8 s+ u17 课程介绍.mp4
170 决策树最佳分裂.mp4
171 决策树算法对比.mp4
( Q) a0 H" |. q0 @( r2 w+ p, W+ l172 决策树剪枝.mp4
173 决策树代码演示.mp4
' i# O; d8 g+ E. Q+ J0 q174 决策树参数调优.mp4
175 决策树总结.mp4
176 本章引言.mp4
177  什么是支持向量机.mp4
178 支持向量机算法基本原理.mp4
179 支持向量机代码演示.mp4
18 Numpy基础.mp4
0 h! P0 e9 C$ _' K" j. s; J180 支持向量机参数优化.mp4
181 支持向量机总结.mp4
/ V- F/ N+ g+ X6 o( R8 t  a182 本章引言.mp4
3 b( \! M$ ~( x$ _# W183 贝叶斯公式.mp4
184  朴素贝叶斯分类原理.mp4
+ s7 C# U! j+ u8 V! y8 D185 朴素贝叶斯代码演示.mp4
186 朴素贝叶斯总结.mp4
187 课程概述.mp4
188 相关和回归.mp4
189 一元线性回归模型.mp4
19 多维数组类型_ndarray.mp4
7 s3 g. f4 Z4 X! L' |; ^190 最小二乘法.mp4
) ]% h8 J: g8 {! H191 一元线性回归excel操作.mp4
192 一元线性回归python操作.mp4
! A+ J7 n3 a( T1 {# K& _) @193 课程总结.mp4
194 多元线性回归模型.mp4
195 多重共线性概念.mp4
196 逐步回归方法.mp4
197 过拟合与正则化.mp4
198 多元线性回归excel操作.mp4
199 多元线性回归python操作.mp4
! Y0 O5 c% u) ~1 }! f5 r5 E20 创建ndarray.mp4
200 非线性回归简介.mp4
201 非线性回归在Excel中的操作.mp4
202 非线性回归在python的操作.mp4
  L/ X# g' h, t# H$ X203  回归模型常用评估指标.mp4
0 r( _) I2 Y) [4 e# y* G; y% I$ H204 回归树（CART）基本原理.mp4
6 Q: l+ s2 M; T- [205 回归树代码演示.mp4
  m$ G  M8 j9 f2 k206 课程概述.mp4
207 什么是聚类分析.mp4
' ]/ t0 m5 {) E( x7 H+ I) U208  相似度与距离度量.mp4
209 聚类之K均值算法.mp4
21 numpy中的数据类型.mp4
/ K, s& b9 c5 ?' z+ t5 R, T210 K均值算法代码演示.mp4
. A1 \5 p$ d0 n( b5 p211 K均值算法调参.mp4
2 Y8 Y; E. e0 @$ ?6 w0 |( \212 聚类模型评估指标.mp4
213 聚类分析总结.mp4
# x8 m/ M- p+ O" Q* B214  什么是关联规则.mp4
6 A  ]3 r& M3 d( [# n3 `215 关联规则Apriori算法.mp4
8 y6 T1 C7 s( u- n! ]7 e216 关联规则的lift指标.mp4
217 关联规则的理解与应用.mp4
& W$ p( O: @& x7 k218 关联规则代码演示.mp4
219 关联规则总结.mp4
22 ndarray的文件IO.mp4
220 课程总结.mp4
; |7 z* z8 S, b3 x7 N221 什么是推荐系统.mp4
, K8 [% m$ C) {; a222 基于Item的协同过滤算法.mp4
/ {6 V( ~6 h  c7 S) `+ ^# y: ]6 V223 基于User的协同过滤算法.mp4
# L/ g2 R) f5 W: f) e224 SVD矩阵分解算法.mp4
225 机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型.mp4
226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别.mp4
( s; p- i) J8 R) k226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别~1.mp4
( R! H) Z5 n6 h227 机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统.mp4
1 A2 E% I2 b. D) ?; t0 M228 课程概述.mp4
9 S: u9 s/ t. f. S3 f229 模型融合基本概念.mp4
23 操作多维数组ndarray.mp4
230 Voting和Averaging融合.mp4
231 Bagging融合.mp4
232 Boosting融合.mp4
1 A: l9 `- E1 e( {5 R233 随机森林算法基本原理.mp4
234 随机森林算法（分类）代码演示.mp4
5 B0 u8 g3 s% X4 F  @! r$ l5 e235 随机森林算法（回归）代码演示.mp4
236 Adaboost算法基本原理.mp4
237 Adaboost算法（分类）代码演示.mp4
238 Adaboost算法（回归）代码演示.mp4
239 GBDT算法基本原理.mp4
24 选择ndarray的元素_索引.mp4
240 GBDT算法（分类）代码演示.mp4
8 [+ u8 s  `  T- V( O) L! d% P7 a9 I241 GBDT算法（回归）代码演示.mp4
242 Xgboost基本介绍.mp4
( c' P! ~; L0 V) h# f( v2 R243 Xgboost算法（分类）代码演示.mp4
% n  Y9 h; Q/ C8 T$ m244 Xgboost算法（回归）代码演示.mp4
245 课程总结.mp4
246 文本分析的基本概念.mp4
- K6 w( h6 O7 t3 ^# l& G- S0 ?247 文本特征表示方法（词袋模型）.mp4
248 TF-IDF算法.mp4
. @  n0 l; J4 p- {! E249 词表征方法（词向量）.mp4
3 v! m' W8 s: b2 W: I25 选择ndarray的元素_索引数组.mp4
250 神经网络与深度学习.mp4
251 卷积神经网络CNN介绍.mp4
252  循环神经网络RNN介绍.mp4
253 深度学习的应用场景.mp4
9 N0 {* \0 I1 S( s% k254 背景与部分原理.mp4
# F" v8 b2 U3 s* C& p& w) f8 \255 模型原理.mp4
& ~# R& |1 W+ \- `7 e8 a- I256 数据.mp4
$ L' h& p% i# j5 ?- K& m3 ?% |257 代码.mp4
' u2 p: m  H' a3 N0 j258 总结.mp4
259 项目概述.mp4
26 选择ndarray的元素_布尔数组.mp4
3 a5 j$ U9 l. z( p/ n, A( |260 数据观察.mp4
9 q. f1 O( ]# p) A: p5 S261 基于item的协同过滤推荐.mp4
262 基于user的协同过滤推荐.mp4
263 基于SVD的协同过滤推荐.mp4
- ]2 O" g) o2 f5 L) n264 项目概述.mp4
265 opencv的安装及使用.mp4
/ {0 E; X! v% q) _: }, I2 W' N266 图像特征_颜色直方图.mp4
" W7 W6 `- h2 A* s1 o267 用随机森林构建图像分类模型.mp4
268 对新图片进行分类预测.mp4
269 项目概述.mp4
27 改变ndarray的形状.mp4
270 对文档进行分词.mp4
( A8 F: n- |" _, k4 T271 用TFIDF和词袋表示文档特征.mp4
! B1 z; K0 h# m9 M: O( k# z7 l' T272 用word2vec词向量表示文档特征.mp4
273 训练文档分类模型.mp4
274 模型效果的评估.mp4
0 }. Y' t3 e* ~6 A275 对新文档进行分类预测.mp4
276 预测房价项目概述.mp4
277 数据理解和整体探索.mp4
" G- W+ v" `8 m278 数据清洗.mp4
279 特征转换、衍生、组合.mp4
* _) i* Y. R( U: J28 ndarray的基本运算.mp4
. O; B* l- F0 T' z9 l  m280 特征筛选.mp4
/ x* u+ E* Q* E* Z: s1 }; j281 模型训练.mp4
$ r; M) i4 m  N% _( l282 对新数据进行预测.mp4
4 Y, g% I- U# g283 项目概述.mp4
. V  G0 _# g+ W! u2 X* Y! H284 从交易数据中提取RFM特征.mp4
* _/ |6 z9 E1 X- D3 ~- s285 客户RFM分析.mp4
286 响应预测模型训练和选择.mp4
: h* M2 u1 _7 z0 q287 模型部署和应用.mp4
288 项目概述.mp4
289 CT图像的预处理技术.mp4
8 Q( e8 h+ P3 o) a; _0 t29 numpy进阶.mp4
290 图像数据的增强(augmentation).mp4
7 O4 W6 K0 r* J5 V4 g6 F, W' O291 训练图像分割模型.mp4
292 训练三维卷积神经网络.mp4
6 ~. ]) U, W1 A& @293 模型串联+项目总结.mp4
# ]  y' S8 a/ F; \$ U+ k8 ]2 a  S30 广播_不同维度数组运算.mp4
31 复制和视图.mp4
32 附1_Windows下安装Anaconda.mp4
- l! E" E1 O  |) \5 t, v33 附2_虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4
34 附3_虚拟机环境的使用_认识环境.mp4
35 scipy简介.mp4
7 g# X: V+ z, c1 l$ R% J& _2 ?: i36 线性代数基础知识_向量.mp4
37 线性代数基础知识_矩阵.mp4
38 特征值和特征向量.mp4
9 w. \5 @/ g4 t4 y3 n- [1 t5 {39 解线性方程组.mp4
40 最小二乘法.mp4
5 `* X6 u2 T) l3 R41 本章引言.mp4
42 Pandas安装&数据结构介绍.mp4
1 f$ r1 `7 S  J  H. K43 Pandas数据查看.mp4
44 Pandas数据选择.mp4
45 Pandas数据修改与基本运算1.mp4
3 r! J( {- V4 N8 M4 e$ v46 Pandas数据修改与基本运算2.mp4
1 D) s. X3 G9 |' ]6 Y47 Pandas数据修改与基本运算3.mp4
( b) [' Z! a" R4 e48 Pandas数据加载.mp4
; O. v$ H% K7 T( m+ F2 V5 }49 Pandas多层索引.mp4
50 Pandas数据变形之关联.mp4
0 B' c9 J6 U, Z& Q  L51 Pandas数据变形之分组与聚合.mp4
1 C* A: I4 T/ d) m, d" k0 N/ r52 Pandas数据变形之数据重塑.mp4
53 本章引言.mp4
8 J& c7 r# I. z0 A1 Q54 Matplotlib主要绘图类型_上.mp4
) K! W. |2 G8 U. l' G- Y# y- i55 Matplotlib主要绘图类型_下.mp4
. ]: b& Y, \8 r56 Matplotlib主要绘图参数.mp4
57 Matplotlib主要绘图装饰函数.mp4
58 Matplotlib文字标注与注释.mp4
59 Matplotlib子图.mp4
% t9 G# I6 W# V+ b60 本章引言.mp4
6 s! }7 q6 v( m( l7 O  \4 Q61 快速理解数据挖掘和机器学习.mp4
4 B0 m2 |9 g6 D* \9 W3 R62 数据挖掘的六大任务.mp4
% T  R7 G% j4 ~  t' [9 V63 数据挖掘的方法论（CRISP-DM）.mp4
4 s5 p5 p8 |) r2 G' Z* E2 W7 Q64 预测模型的构建和应用流程.mp4
65 机器学习算法及分类.mp4
( |+ i  \- B; G9 p3 d5 P66 数据挖掘与数据仓库和OLAP.mp4
67 数据挖掘和机器学习的应用案例.mp4
5 C& H0 C; ^' M3 i, v6 F* H! L: I68 如何成为一名优秀的数据科学家.mp4
8 J3 N+ S; p. ?' c8 H69 本章引言.mp4
9 y; R/ L0 n9 ^& G" \70 认识数据.mp4
71 描述性统计分析.mp4
5 o5 i0 j$ I" a2 _72 分类变量的分析方法.mp4
73 连续变量的分析方法.mp4
8 s8 d2 |: f5 t2 d0 h; a! L5 B8 x74 相关性分析.mp4
: Q- D2 R. l0 B6 f75 基本空间与随机事件.mp4
76 事件的关系与运算.mp4
  O" _% q8 M( x6 N2 [" r77 事件的概率.mp4
78 随机变量的分布.mp4
79 期望与方差.mp4
80 联合分布.mp4
3 _5 A' [2 j9 Q, u0 N81 条件分布与条件期望.mp4
82 正态分布.mp4
83 总体与样本.mp4
84 样本均值与方差.mp4
" z, M- I! a; F# s# l6 V, e! t85 次序统计量与分位数.mp4
86 矩法估计.mp4
$ R5 m! q; P8 [& }; \! S5 [, x87 极大似然估计.mp4
88 贝叶斯估计.mp4
# W/ F2 k- [: T6 H. ]! K89 区间估计.mp4 java8.com
90 假设检验.mp4
91 多元线性回归（上）.mp4
92 多元线性回归（下）.mp4
93 判别分析（上）.mp4
% F) l3 p( j4 C+ I" X0 y94 判别分析（下）.mp4
95 数据处理.mp4
- h7 V0 }# }: q3 I2 G8 n6 G96 系统聚类法.mp4
97 动态聚类法.mp4
98 主成分分析.mp4
99 样本主成分及其应用.mp4

2 [: a6 N, f$ L# d4 `& H

  Z  T! b! S" a9 X百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

! D6 D, Q) c& O9 y1 E- L5 E
本资源由Java吧收集整理【www.java8.com】
* T+ X% f. Y* W' }

风里有沙

学习java，就选java吧了

库里历史第一人

免费资源 真的无套路

夏米心

真心不错 收下下

renshuliang

加油努力

nebloomy

感谢分享！！！

老外婆

良心网站，力挺

梅鼠

给力，真免费

山海大观

真的无套路，大赞

不爱鱼干的喵

真的无套路，大赞