【S0394】Ai深度学习人工智能与机器学习课程 理论视频教程

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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
Java教程编号：【S0394】-166

/ W. p  W2 s  M: F+ \
3 u4 A5 ~& q( K( \5 R〖课程目录〗：

01 课程介绍.mp4
+ D7 ^: V/ N% A# G% J+ ~02 python基本知识.mp4
1 f" {, ?  b4 H9 e& X! v( ~03 Windows下安装Anaconda.mp4
/ }6 u4 X9 \0 G  A04 虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4
7 Z' @, |* m# W, I; O05 虚拟机环境的使用_认识环境.mp4
06 Python工作环境.mp4
  u" U+ `% E* X; {07 Python基本语法.mp4
8 @% r5 K9 f% v, i* R08 Python对象.mp4
# f7 @7 U+ B- g2 t/ W& C6 ~' {4 Q09 Python流程控制.mp4
. K7 e* L9 q( Z% j8 W. _+ G& P" j10 函数的定义与使用.mp4
/ g4 q4 C: v5 `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
4 C5 u  X& G- t  d4 K102 附3-Xgboost安装篇.mp4
103 课程概述.mp4
104 特征构造的常用方法.mp4
5 U# P: S! t1 j3 l& @$ z0 l105 用户RFM行为特征提取（代码演示）.mp4
* z7 T) e5 Y0 ]3 Y8 [; Z" f, D8 `106 用户RFM行为特征提取.mp4
107 特征转换之连续变量无量纲化.mp4
" ]5 L$ R& o5 z108 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
+ u. X& K0 ]9 s7 I% A5 W5 e+ A2 U, W11 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
" g  a( }6 \2 b& m+ L$ [% A0 |/ s114 特征转换之缺失值处理（代码演示）.mp4
115 特征转换之缺失值处理.mp4
116 特征转换之特征组合（代码演示）.mp4
: V6 ~1 H. z/ @! `3 w' @4 f& @117  特征转换之特征组合.mp4
118 数据降维概述.mp4
119 数据降维之主成分分析（PCA）.mp4
, N/ a( N8 i- n7 j( 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
121 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
- S1 O; c7 R( _; m8 ~123 特征选择概述.mp4
124 单特征重要性评估.mp4
125 单特征重要性评估（代码演示）.mp4
) k6 ~1 x! W- v: O  ?126 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
1 b. K9 X: a* L6 R& h& s7 u: Q, }& @129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示.mp4
& t+ \- m0 w0 I5 C# s13 Python的面向对象编程2.mp4
) j7 u; I( {$ v130 用测试集对模型进行交叉验证.mp4
' m1 d( X$ g$ R- [2 y: i" {131 尝试其他的分类算法.mp4
132 准备一个更好的训练集.mp4
' b4 X6 I* u5 x; s! v133 将多个模型的预测结果融合起来.mp4
$ V; M; `" K. C- b$ Q. o0 M. F134 模型优化的三个要素.mp4
8 o5 A" z1 T7 G/ \135 本章引言.mp4
2 t* M# I- h/ p* Q9 ^( f136 偏差与方差_过拟合与欠拟合.mp4
# O. w3 e. l3 Q; Q0 H+ @" q137 通过学习曲线诊断偏差和方差.mp4
2 ~% ]" z! [9 K+ w# \( X( Z( f1 R138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合.mp4
7 S# c3 R- M# `1 O7 N& E( p/ h139 模型交叉验证方法之数据集划分.mp4
; x1 J+ q4 P/ K2 w; m2 w) v14 输入输出.mp4
, @% k6 ^; b* A+ a& ], G140 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
2 j9 S  @8 ?: [( Y1 }143 模型评估指标之ROC与AUC.mp4
) J& J+ X1 C, ]2 ]# @$ ]& O& m144 模型评估指标之KS值.mp4
145 本章引言.mp4
146 什么是逻辑回归.mp4
' [' o7 o4 Q$ m  H+ \* w147 逻辑回归模型参数求解.mp4
5 R0 D9 [/ L9 O148 逻辑回归模型正则化方法.mp4
149 逻辑回归代码示例.mp4
- d  j% }7 I- S. M, [7 b15 字符和编码.mp4
150 逻辑回归模型结果解释.mp4
: c" X3 |8 s) R1 k3 r/ t151 逻辑回归模型自动化调参.mp4
152 逻辑回归的多分类问题.mp4
153 类别型特征变量转换.mp4
154 连续型特征变量转换.mp4
- z. H% z2 X- K( L4 N  c155 特征变量的组合.mp4
156 预测概率转换为分数.mp4
157 本章总结.mp4
9 p0 V: f; e8 g  u3 g1 U$ }158 本章引言.mp4
159 什么是K近邻.mp4
16 正则表达式.mp4
160 K近邻之距离度量.mp4
* K% E( u) \+ D/ Q$ f3 V161 K近邻算法基本原理.mp4
162 K近邻算法代码演示.mp4
163 K近邻参数优化.mp4
164 特征标准化和转换.mp4
165 K近邻总结.mp4
3 J- s/ O  y+ C( l, C166 本章引言.mp4
" L2 w2 v9 M3 l3 G/ z; |+ j167 什么是决策树.mp4
/ ~* X( ~9 S# `" W+ A0 z/ p3 [7 c, P2 F168 决策树属性分裂基本概念.mp4
169 决策树节点不纯度.mp4
17 课程介绍.mp4
6 S6 m& v. i0 x170 决策树最佳分裂.mp4
171 决策树算法对比.mp4
172 决策树剪枝.mp4
/ P3 z% G& M/ G) k; q, I3 G173 决策树代码演示.mp4
174 决策树参数调优.mp4
8 P& H. G" I  B9 K* e, j175 决策树总结.mp4
0 Q( `! t% X, G9 i! T176 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
, }" e" F7 R% {9 ^6 W179 支持向量机代码演示.mp4
18 Numpy基础.mp4
180 支持向量机参数优化.mp4
181 支持向量机总结.mp4
/ [. }. H: r8 T2 k% i; Z182 本章引言.mp4
183 贝叶斯公式.mp4
, e; m& Y8 W0 h) C% {$ e184  朴素贝叶斯分类原理.mp4
% t( i+ ]% C. O* a3 x% |7 z. M185 朴素贝叶斯代码演示.mp4
186 朴素贝叶斯总结.mp4
" c: y( L/ h5 v187 课程概述.mp4
188 相关和回归.mp4
0 I* L2 S! w" w2 n  {$ U; s189 一元线性回归模型.mp4
19 多维数组类型_ndarray.mp4
0 a# L# R) F# L! c& C8 e190 最小二乘法.mp4
191 一元线性回归excel操作.mp4
192 一元线性回归python操作.mp4
4 g0 j! b8 a" t3 q193 课程总结.mp4
1 P7 x" Y8 \/ q( d0 X0 E* m194 多元线性回归模型.mp4
195 多重共线性概念.mp4
7 Y  h% X0 |& t196 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
9 W' ]5 y+ |6 M9 r( N- s20 创建ndarray.mp4
% S; ^8 ?1 w2 g200 非线性回归简介.mp4
8 J& W' _  [' B2 _6 e8 g% `- X201 非线性回归在Excel中的操作.mp4
202 非线性回归在python的操作.mp4
203  回归模型常用评估指标.mp4
, T& ~8 d" m) E1 F. l204 回归树（CART）基本原理.mp4
4 A/ s8 F8 B, \% t3 T) p205 回归树代码演示.mp4
206 课程概述.mp4
207 什么是聚类分析.mp4
) ]6 E7 U4 m, q/ h# \( R: p208  相似度与距离度量.mp4
  {+ n$ u+ _' n+ r4 f8 E- K' V209 聚类之K均值算法.mp4
0 o9 R# M  L$ L; c1 ~  {21 numpy中的数据类型.mp4
210 K均值算法代码演示.mp4
+ `+ p( }  c4 i( A4 @' ]211 K均值算法调参.mp4
7 P' C5 P4 E5 l- B212 聚类模型评估指标.mp4
) u& p$ t( D  |213 聚类分析总结.mp4
- R$ k" f$ ?# L& a214  什么是关联规则.mp4
215 关联规则Apriori算法.mp4
216 关联规则的lift指标.mp4
217 关联规则的理解与应用.mp4
2 b& r$ O# b! j& s% ?- R218 关联规则代码演示.mp4
  ^6 N4 M) X$ ~; t% |9 F219 关联规则总结.mp4
22 ndarray的文件IO.mp4
220 课程总结.mp4
221 什么是推荐系统.mp4
222 基于Item的协同过滤算法.mp4
223 基于User的协同过滤算法.mp4
224 SVD矩阵分解算法.mp4
# F  H& D. P& K* R1 Z225 机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型.mp4
5 \) s- r! _# t9 l5 S- _226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别.mp4
8 z7 W2 L( M3 q) o* L  a226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别~1.mp4
227 机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统.mp4
: A# a  D" n9 \3 y% i2 @228 课程概述.mp4
229 模型融合基本概念.mp4
. B  O% l' g$ ^23 操作多维数组ndarray.mp4
230 Voting和Averaging融合.mp4
231 Bagging融合.mp4
" }5 t& J( _& E# b/ W4 g232 Boosting融合.mp4
233 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
235 随机森林算法（回归）代码演示.mp4
236 Adaboost算法基本原理.mp4
$ H3 Q. n- ~/ q/ I2 F0 |237 Adaboost算法（分类）代码演示.mp4
8 @# v. L5 J0 C7 ~238 Adaboost算法（回归）代码演示.mp4
; c4 N( D" l3 L0 a4 K; G: c; Q239 GBDT算法基本原理.mp4
  ~% a% }0 B" f7 a; j24 选择ndarray的元素_索引.mp4
240 GBDT算法（分类）代码演示.mp4
241 GBDT算法（回归）代码演示.mp4
  x. j) j# G2 H. J242 Xgboost基本介绍.mp4
# \, A0 N- a+ c/ G$ F243 Xgboost算法（分类）代码演示.mp4
' ]4 b  ]# B  t- Z244 Xgboost算法（回归）代码演示.mp4
: ^0 _+ W3 `, v0 [9 z% K' k245 课程总结.mp4
6 _2 F8 V" G& Y! k9 K" _246 文本分析的基本概念.mp4
. t& s5 E, z' i* Q6 }247 文本特征表示方法（词袋模型）.mp4
1 E2 J$ q/ m" v' w2 Y248 TF-IDF算法.mp4
0 v1 |! i9 K/ S- ~, P249 词表征方法（词向量）.mp4
25 选择ndarray的元素_索引数组.mp4
5 ?" l: V7 _7 X7 g* s; R  D* g250 神经网络与深度学习.mp4
251 卷积神经网络CNN介绍.mp4
# @4 ?0 Y# H. x8 i5 Y! h# p, C+ ^# {252  循环神经网络RNN介绍.mp4
253 深度学习的应用场景.mp4
4 M* s0 u& ?" M. I( S7 u254 背景与部分原理.mp4
255 模型原理.mp4
256 数据.mp4
, I0 h% k4 l0 k6 N4 J6 h+ e257 代码.mp4
258 总结.mp4
259 项目概述.mp4
26 选择ndarray的元素_布尔数组.mp4
& U. _6 W' `3 I4 Q260 数据观察.mp4
- B2 y1 q) q; m( a261 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
264 项目概述.mp4
265 opencv的安装及使用.mp4
, s' H/ e) ^$ e, D266 图像特征_颜色直方图.mp4
267 用随机森林构建图像分类模型.mp4
; A4 ]$ C/ q0 T' n! l5 }- K% m  Z268 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
0 @4 b' D4 M9 v( n1 m270 对文档进行分词.mp4
271 用TFIDF和词袋表示文档特征.mp4
272 用word2vec词向量表示文档特征.mp4
273 训练文档分类模型.mp4
2 q9 d% E. N3 s# d: s5 Y274 模型效果的评估.mp4
275 对新文档进行分类预测.mp4
276 预测房价项目概述.mp4
& z( @2 e7 T2 L/ c' C7 \0 f277 数据理解和整体探索.mp4
4 B% H3 \# c) b) @3 d, Z278 数据清洗.mp4
279 特征转换、衍生、组合.mp4
28 ndarray的基本运算.mp4
280 特征筛选.mp4
281 模型训练.mp4
282 对新数据进行预测.mp4
283 项目概述.mp4
284 从交易数据中提取RFM特征.mp4
285 客户RFM分析.mp4
286 响应预测模型训练和选择.mp4
287 模型部署和应用.mp4
  Y. j% ^* y5 x$ }) i8 n: J- t288 项目概述.mp4
" f/ P- J0 m: B( A289 CT图像的预处理技术.mp4
* X4 ?. Q+ j: T, g# X) }29 numpy进阶.mp4
8 t( V8 ~, M' j. [6 F% f290 图像数据的增强(augmentation).mp4
+ P% b: M3 l# g  B291 训练图像分割模型.mp4
292 训练三维卷积神经网络.mp4
293 模型串联+项目总结.mp4
30 广播_不同维度数组运算.mp4
31 复制和视图.mp4
4 j) E  g0 q+ ~7 b. l32 附1_Windows下安装Anaconda.mp4
33 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
36 线性代数基础知识_向量.mp4
/ |( x9 x" r2 j* N37 线性代数基础知识_矩阵.mp4
+ c$ \9 U' D6 a2 I' g38 特征值和特征向量.mp4
2 z/ X, ~: N8 Z) Q# P( B/ H39 解线性方程组.mp4
40 最小二乘法.mp4
7 \7 Q" w4 C5 v% ^41 本章引言.mp4
42 Pandas安装&数据结构介绍.mp4
- |! V. p; c6 Y$ O43 Pandas数据查看.mp4
' @9 i( ^/ n. \9 a/ j: i44 Pandas数据选择.mp4
8 h1 a9 ?- f" A/ n: O( `9 i/ s45 Pandas数据修改与基本运算1.mp4
46 Pandas数据修改与基本运算2.mp4
47 Pandas数据修改与基本运算3.mp4
48 Pandas数据加载.mp4
49 Pandas多层索引.mp4
) O' Y8 i7 T6 @- p% u, {$ Y$ J! U50 Pandas数据变形之关联.mp4
* Z1 i8 `0 g: i) o51 Pandas数据变形之分组与聚合.mp4
52 Pandas数据变形之数据重塑.mp4
" t5 Y7 K% b! N- @$ X5 h53 本章引言.mp4
54 Matplotlib主要绘图类型_上.mp4
" C7 ?  Q' F5 K( k$ I55 Matplotlib主要绘图类型_下.mp4
+ O- [7 W/ V5 v0 D6 J56 Matplotlib主要绘图参数.mp4
, `6 S0 z+ S  X57 Matplotlib主要绘图装饰函数.mp4
" a" i8 \% l% E0 G0 C6 Z58 Matplotlib文字标注与注释.mp4
59 Matplotlib子图.mp4
60 本章引言.mp4
61 快速理解数据挖掘和机器学习.mp4
62 数据挖掘的六大任务.mp4
$ [$ u% W2 }# [  b63 数据挖掘的方法论（CRISP-DM）.mp4
64 预测模型的构建和应用流程.mp4
65 机器学习算法及分类.mp4
66 数据挖掘与数据仓库和OLAP.mp4
" v( l! n$ Y. N* j% H67 数据挖掘和机器学习的应用案例.mp4
68 如何成为一名优秀的数据科学家.mp4
69 本章引言.mp4
70 认识数据.mp4
71 描述性统计分析.mp4
1 U7 ?$ j: H/ e; r9 F72 分类变量的分析方法.mp4
  M. L: k" ~8 v/ k73 连续变量的分析方法.mp4
1 d) t6 T8 T+ F: K74 相关性分析.mp4
: B8 L- F# a5 m" H0 ]( ~: j75 基本空间与随机事件.mp4
) K+ B1 g  H6 x0 _; m& ?7 s' Q+ s76 事件的关系与运算.mp4
77 事件的概率.mp4
78 随机变量的分布.mp4
4 E! r* ^: W: h+ D8 y! v9 X79 期望与方差.mp4
80 联合分布.mp4
81 条件分布与条件期望.mp4
82 正态分布.mp4
, v7 g' {% L. w8 f83 总体与样本.mp4
1 \- Q  x2 y, l3 d3 f6 L+ I84 样本均值与方差.mp4
85 次序统计量与分位数.mp4
86 矩法估计.mp4
87 极大似然估计.mp4
4 N/ Q: l% ^5 W88 贝叶斯估计.mp4
89 区间估计.mp4 java8.com
90 假设检验.mp4
91 多元线性回归（上）.mp4
5 U( R+ K) u  G1 w+ ]92 多元线性回归（下）.mp4
93 判别分析（上）.mp4
94 判别分析（下）.mp4
0 [- H0 J5 S0 U$ l; ]95 数据处理.mp4
96 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
/ ~5 k* W. w6 P& [" }9 i! Y
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