【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
Java教程编号：【S0394】-166


+ _: q* v0 I# e: U! I- T〖课程目录〗：

01 课程介绍.mp4
# n5 d* ^  H7 K, u02 python基本知识.mp4
/ F1 l# \2 U. u03 Windows下安装Anaconda.mp4
04 虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4
  Y( N- {6 E: }# I/ S7 m9 W05 虚拟机环境的使用_认识环境.mp4
06 Python工作环境.mp4
0 }- Y; a! Z* p07 Python基本语法.mp4
08 Python对象.mp4
09 Python流程控制.mp4
10 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
6 @0 P, v& u- |9 `% D$ |8 U. b101 附2-Oange引导篇.mp4
# c1 t# R1 v8 x5 F; ]$ n102 附3-Xgboost安装篇.mp4
103 课程概述.mp4
& n) U  e& y5 m$ _1 e. k6 _! N104 特征构造的常用方法.mp4
105 用户RFM行为特征提取（代码演示）.mp4
106 用户RFM行为特征提取.mp4
, N9 \! m, o' W2 [107 特征转换之连续变量无量纲化.mp4
108 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
11 闭包和装饰器.mp4
+ d; R5 m3 z4 I1 Q% f# }110 特征转换之连续变量离散化.mp4
3 B, V# t- r& F% [9 k5 O111 类别变量编码（代码演示）.mp4
& m% W- D. r4 Z* m112 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
3 b8 D" k4 H# _6 O  n! [/ G114 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
3 L6 [. Y' y8 v0 j116 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
118 数据降维概述.mp4
. H' Z0 N& |/ F: B- g- ^119 数据降维之主成分分析（PCA）.mp4
2 }$ f" o$ Q) k9 c: P: h12 Python的面向对象编程1.mp4
, j" K5 V# L7 u/ F& Q4 \  W8 j120 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
/ I) c. I' L$ ]+ m121 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
: g" m2 M5 |7 Z! s123 特征选择概述.mp4
4 X- x5 t, o; I; e* X124 单特征重要性评估.mp4
7 U, [6 F, Z" \3 ^6 B# ]( `" `  p125 单特征重要性评估（代码演示）.mp4
5 N6 c. L  K+ b% x9 {126 课程总结.mp4
8 z( A6 v; p( t2 p. P3 R5 K127 本章引言.mp4
% V; D1 n$ m7 _3 j9 T128 构建你的第一个简单分类模型.mp4
) p( o: U; o) d/ c2 x) g$ r1 H129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示.mp4
13 Python的面向对象编程2.mp4
130 用测试集对模型进行交叉验证.mp4
3 C/ j+ [3 q, ]1 g! s; |131 尝试其他的分类算法.mp4
132 准备一个更好的训练集.mp4
, g) [$ g: A$ J' l0 ?9 l7 B- O133 将多个模型的预测结果融合起来.mp4
0 U% T" R0 `! I  A2 i134 模型优化的三个要素.mp4
! l7 o! }3 b, \  j# m, m: g135 本章引言.mp4
5 @" c0 W+ `; _, I" \136 偏差与方差_过拟合与欠拟合.mp4
# T$ U, E. b* e5 S& f% }1 g: D+ ?) Y137 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
139 模型交叉验证方法之数据集划分.mp4
' O* s) G" T. K7 B) f14 输入输出.mp4
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
( r3 m5 t3 T5 j143 模型评估指标之ROC与AUC.mp4
144 模型评估指标之KS值.mp4
1 i  P' L: j9 o: M6 z2 Q5 @145 本章引言.mp4
146 什么是逻辑回归.mp4
147 逻辑回归模型参数求解.mp4
! ]/ u% s9 }! U' f' `' v+ ^  u148 逻辑回归模型正则化方法.mp4
, M2 |! B) a% m# f7 W) l6 k2 L& r8 K149 逻辑回归代码示例.mp4
15 字符和编码.mp4
150 逻辑回归模型结果解释.mp4
151 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
4 I! K6 c4 P; }, A% e  `  @154 连续型特征变量转换.mp4
9 o( F2 v1 n6 q9 |/ d# H( j  J155 特征变量的组合.mp4
" B! i- g+ p2 Y0 A6 C# ~# F156 预测概率转换为分数.mp4
2 Y6 Y/ A4 B8 Q6 w$ T157 本章总结.mp4
158 本章引言.mp4
159 什么是K近邻.mp4
* I* Y1 v9 @# s& F; E16 正则表达式.mp4
160 K近邻之距离度量.mp4
161 K近邻算法基本原理.mp4
162 K近邻算法代码演示.mp4
6 I& o- i2 k5 ]- {5 M# R2 b& d' ^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
166 本章引言.mp4
167 什么是决策树.mp4
/ Y* q$ T3 T% f168 决策树属性分裂基本概念.mp4
6 c+ j3 b7 c( a169 决策树节点不纯度.mp4
17 课程介绍.mp4
170 决策树最佳分裂.mp4
1 ~2 @2 ^$ q2 N" I7 M# u7 I& m5 n: X171 决策树算法对比.mp4
172 决策树剪枝.mp4
/ A3 K: ?& k$ U/ ^173 决策树代码演示.mp4
174 决策树参数调优.mp4
3 t8 y1 {3 }' O0 L8 a175 决策树总结.mp4
176 本章引言.mp4
177  什么是支持向量机.mp4
3 D: H+ }# N; O# f: p" P3 X  l  D- j1 V178 支持向量机算法基本原理.mp4
2 W9 Z& _2 _" w7 W179 支持向量机代码演示.mp4
9 t: u- Z+ P3 d: m. M) J18 Numpy基础.mp4
180 支持向量机参数优化.mp4
$ Z2 m* B. Z& z( R6 @181 支持向量机总结.mp4
182 本章引言.mp4
% C' w1 N4 ~: B: R% Z183 贝叶斯公式.mp4
7 V! ^' h: _3 W1 J184  朴素贝叶斯分类原理.mp4
  b, k1 ^& S; D; a185 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
2 |$ L6 J6 ]$ n7 @. T3 \6 V190 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
193 课程总结.mp4
194 多元线性回归模型.mp4
! z) _7 n; E* v1 k; z195 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
/ R+ g' v% j& P) {' S6 R" |8 t9 ]199 多元线性回归python操作.mp4
0 o( R8 j7 E2 G, w20 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
8 O9 b: Z+ B% r7 ~( ^9 q6 [202 非线性回归在python的操作.mp4
! `# I% ?8 O/ D8 T) W* \# m# d203  回归模型常用评估指标.mp4
204 回归树（CART）基本原理.mp4
% P& X2 B0 j9 X2 a205 回归树代码演示.mp4
206 课程概述.mp4
: o+ g6 K4 T1 K207 什么是聚类分析.mp4
208  相似度与距离度量.mp4
6 w8 W& G+ C0 Y. ?2 v, g. z  u209 聚类之K均值算法.mp4
21 numpy中的数据类型.mp4
+ ^% w/ H3 d) y( h9 l4 H& j7 P210 K均值算法代码演示.mp4
211 K均值算法调参.mp4
/ h) q+ c& I$ M% V# G7 s212 聚类模型评估指标.mp4
213 聚类分析总结.mp4
5 i5 O; s9 d% F% V- k. q5 u214  什么是关联规则.mp4
215 关联规则Apriori算法.mp4
) N4 P$ w, F4 I: c216 关联规则的lift指标.mp4
217 关联规则的理解与应用.mp4
7 s/ w4 x. t; t( _1 K- h218 关联规则代码演示.mp4
" C$ E! f) a- R! G) \* g219 关联规则总结.mp4
% T0 ^7 m0 S- T) h22 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
+ t) D1 @8 ]3 w8 C9 {" [7 ~223 基于User的协同过滤算法.mp4
( J0 Q) O6 O4 B, P3 q224 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
- _* t3 e/ z+ L* N/ N226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别.mp4
226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别~1.mp4
0 x. j: }2 N% a227 机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统.mp4
; W- l" W) y: ?6 C228 课程概述.mp4
229 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
& _6 o0 B5 \' d4 u) ?& X; d233 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
6 r8 T# p; _7 ~: s; \236 Adaboost算法基本原理.mp4
8 }" W9 v+ @# R$ Z237 Adaboost算法（分类）代码演示.mp4
* H8 F! t9 @8 ~( g. w, D2 K238 Adaboost算法（回归）代码演示.mp4
239 GBDT算法基本原理.mp4
' @, K3 t  K3 P2 k2 @& H* t24 选择ndarray的元素_索引.mp4
* r- b* r# {5 J! ^+ A7 a0 ?$ Y240 GBDT算法（分类）代码演示.mp4
241 GBDT算法（回归）代码演示.mp4
3 b. n7 M  D0 L1 k% Z+ F5 J6 \242 Xgboost基本介绍.mp4
- _2 s6 t9 s8 d6 p" h243 Xgboost算法（分类）代码演示.mp4
244 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
$ {2 l5 `1 b% u% k) k4 L247 文本特征表示方法（词袋模型）.mp4
248 TF-IDF算法.mp4
249 词表征方法（词向量）.mp4
* U2 `& e% v* x1 e) m. X7 w6 Z. X25 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
% W, X4 B% J2 G252  循环神经网络RNN介绍.mp4
6 j! m% K9 U; H" }3 A2 C) X- c4 }1 G253 深度学习的应用场景.mp4
254 背景与部分原理.mp4
1 l8 Z: ]( f5 U" M! \255 模型原理.mp4
7 h0 ^; Z* ?9 O  \256 数据.mp4
257 代码.mp4
258 总结.mp4
) F1 ~. k- o* e. N$ k7 z; j259 项目概述.mp4
26 选择ndarray的元素_布尔数组.mp4
260 数据观察.mp4
# \2 ?/ h0 O- L+ x: |& W261 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
266 图像特征_颜色直方图.mp4
/ f% u, E( e; o" i0 ~: A267 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
& p6 T4 _/ n8 a& w27 改变ndarray的形状.mp4
# g; T1 o+ s6 t1 ^270 对文档进行分词.mp4
* \) X0 T% o9 t2 A9 ?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
+ i. G7 G( }& q. q5 }273 训练文档分类模型.mp4
274 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
277 数据理解和整体探索.mp4
/ p6 \7 F: O* _( F278 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
* S9 N9 ]& f8 m3 M4 \. T, H284 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
$ Z/ y  z1 d9 l/ z287 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
6 N" w% g# F/ J* ?29 numpy进阶.mp4
290 图像数据的增强(augmentation).mp4
291 训练图像分割模型.mp4
292 训练三维卷积神经网络.mp4
, _! F# Z2 e) h: X6 b1 y  p! ~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
32 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
: t: j& F( z7 t& l9 F37 线性代数基础知识_矩阵.mp4
# O5 a/ p* V, ~6 p7 T38 特征值和特征向量.mp4
39 解线性方程组.mp4
40 最小二乘法.mp4
6 z3 C& @* N+ U- B* p41 本章引言.mp4
42 Pandas安装&数据结构介绍.mp4
43 Pandas数据查看.mp4
44 Pandas数据选择.mp4
& H) j7 v: y! y45 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
3 A# k5 o+ Q: I% X48 Pandas数据加载.mp4
- e* {" r0 y; V' \# b, a6 V49 Pandas多层索引.mp4
50 Pandas数据变形之关联.mp4
5 g# L4 m# ?, ]51 Pandas数据变形之分组与聚合.mp4
52 Pandas数据变形之数据重塑.mp4
/ P, e& `  w+ k53 本章引言.mp4
54 Matplotlib主要绘图类型_上.mp4
55 Matplotlib主要绘图类型_下.mp4
! c5 V+ r0 `' h; w56 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
' X5 f4 v# A# N/ J8 L59 Matplotlib子图.mp4
60 本章引言.mp4
0 z5 C8 J' C! R' D7 y61 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
63 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
* r+ Z& ?" p! ^. Z6 e: L5 t7 S65 机器学习算法及分类.mp4
66 数据挖掘与数据仓库和OLAP.mp4
3 F5 ~9 p8 o2 S' i67 数据挖掘和机器学习的应用案例.mp4
+ P/ }0 y% D: e% T68 如何成为一名优秀的数据科学家.mp4
/ i% b/ n( F4 ]2 O1 f69 本章引言.mp4
# A( x- a" X  B( q9 H. H# S70 认识数据.mp4
71 描述性统计分析.mp4
72 分类变量的分析方法.mp4
73 连续变量的分析方法.mp4
74 相关性分析.mp4
0 {) Q- m+ A1 ?) R$ H75 基本空间与随机事件.mp4
76 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
79 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
83 总体与样本.mp4
84 样本均值与方差.mp4
% |' A3 E2 g  m. p1 U85 次序统计量与分位数.mp4
86 矩法估计.mp4
87 极大似然估计.mp4
; f; c" C- D; ?- w  m88 贝叶斯估计.mp4
89 区间估计.mp4 java8.com
90 假设检验.mp4
+ [. P9 i8 N" u3 L% ^4 d9 c91 多元线性回归（上）.mp4
92 多元线性回归（下）.mp4
# l; ~6 u# d; m& K. Y& f% q93 判别分析（上）.mp4
) T( v4 L9 A8 B" T, a5 j94 判别分析（下）.mp4
95 数据处理.mp4
& ]0 h7 i, J5 X$ A96 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
, n6 D2 z/ h, M+ x$ Q3 G

' E7 h0 ~* W7 W& C) ~& X3 ]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

, R. ]- C: N8 H+ d7 j( F& b
8 Z5 w  K. Z" v8 o, x! x4 D本资源由Java吧收集整理【www.java8.com】



5 F# B, y) y& t1 Y5 ~

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