【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
! E1 b/ _3 Z; D. V0 h3 aJava教程编号：【S0394】-166
& B# f( C$ S/ t0 Q7 ^) X$ Z9 |

〖课程目录〗：
  E3 j# r9 |; d; [! r$ T3 ?

01 课程介绍.mp4
/ C3 |: @0 p5 u' ]" \' d5 u' {4 \02 python基本知识.mp4
8 B$ p4 I' B& Y3 X03 Windows下安装Anaconda.mp4
04 虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4
# R4 x; C2 l" l/ W5 y; O+ \05 虚拟机环境的使用_认识环境.mp4
7 ~: H1 y3 K/ n2 S- a06 Python工作环境.mp4
+ P8 `7 R, `# J' B: N07 Python基本语法.mp4
08 Python对象.mp4
" Y' z, s* ^; r6 g; w5 V09 Python流程控制.mp4
/ I7 ~! G* h: V' S10 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
3 n% U5 z9 B% f101 附2-Oange引导篇.mp4
0 [) i2 |) |) B102 附3-Xgboost安装篇.mp4
5 U& g2 F$ K# K, a6 L0 I( V103 课程概述.mp4
4 V1 A. A& Q) }4 b1 C& Q: E104 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
/ O. x/ V# i. a  H  g107 特征转换之连续变量无量纲化.mp4
# O8 M2 @. h$ o$ k. s  w108 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
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
" y$ i  R2 y! m* Y112 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
114 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
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
12 Python的面向对象编程1.mp4
3 o  t% l1 D% ?2 C  _7 ?1 h120 数据降维之主成分分析（PCA代码演示）.mp4
! v) X  J, B$ C, S+ i' g  S: G% ?0 S5 y121 数据降维之线性判别分析法（LDA）.mp4
/ A' H' ~$ l9 I) @/ |, a; J  X; B121 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
3 o2 h) ?' C6 P  S' O123 特征选择概述.mp4
! d3 `$ n  h: ~% M124 单特征重要性评估.mp4
125 单特征重要性评估（代码演示）.mp4
126 课程总结.mp4
! ]8 a" S0 \+ \' ]127 本章引言.mp4
4 [8 Z4 P" Y* x6 |2 V+ E% y5 u6 Y128 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
; X' W+ N  B+ m0 J% |/ q13 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
131 尝试其他的分类算法.mp4
132 准备一个更好的训练集.mp4
133 将多个模型的预测结果融合起来.mp4
, D- f( H2 P8 T  N8 a* w134 模型优化的三个要素.mp4
  G! X2 c) h5 a" {  S0 N135 本章引言.mp4
% A- M! n, U# [1 S" i136 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
/ O, A6 \9 ]) ]8 d138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合.mp4
% G* t+ r6 Z5 b* u/ q2 u139 模型交叉验证方法之数据集划分.mp4
# D8 J& r: y9 Y  O) _14 输入输出.mp4
$ _3 B2 x' k. z8 }! U5 X140 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
" ]  m0 L; Y4 Z  }3 E4 G! X0 A) `. \- u142 模型评估指标之收益曲线.mp4
$ R* v/ b2 H6 }5 V143 模型评估指标之ROC与AUC.mp4
144 模型评估指标之KS值.mp4
4 N3 \9 w  ?  a6 L) }145 本章引言.mp4
146 什么是逻辑回归.mp4
) u+ P# o1 Q# C- G/ k# Z: G3 E147 逻辑回归模型参数求解.mp4
148 逻辑回归模型正则化方法.mp4
149 逻辑回归代码示例.mp4
3 z7 }6 f; }/ r: I* Q4 L15 字符和编码.mp4
% A- p: c: E7 |6 f# \  M4 B+ ^8 a+ ~150 逻辑回归模型结果解释.mp4
( L' C2 Z: K% k$ R. b/ y9 M  e151 逻辑回归模型自动化调参.mp4
152 逻辑回归的多分类问题.mp4
! {% Z! [& ?1 N! `" U153 类别型特征变量转换.mp4
154 连续型特征变量转换.mp4
155 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
4 Q/ r7 M+ P( m0 ]158 本章引言.mp4
& c/ n; e% x) }4 {3 R159 什么是K近邻.mp4
16 正则表达式.mp4
0 j. h9 Z/ s* m( d160 K近邻之距离度量.mp4
6 [& t5 k0 `% X161 K近邻算法基本原理.mp4
162 K近邻算法代码演示.mp4
- [: C( M5 G: Y! n. L4 _4 c163 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
& D4 f  Z- ~- Z6 H166 本章引言.mp4
167 什么是决策树.mp4
' \' O" r# V0 {4 z. ^168 决策树属性分裂基本概念.mp4
169 决策树节点不纯度.mp4
! t# d& ?8 j& F' ^# N2 k17 课程介绍.mp4
1 [( ^! k& `/ T. U7 C+ a1 ?) }170 决策树最佳分裂.mp4
171 决策树算法对比.mp4
8 d8 K6 g& h7 A" M172 决策树剪枝.mp4
173 决策树代码演示.mp4
" }7 K. ^+ Y4 K% r2 m2 A0 K( |174 决策树参数调优.mp4
175 决策树总结.mp4
1 s3 p" _2 k  ]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
180 支持向量机参数优化.mp4
181 支持向量机总结.mp4
182 本章引言.mp4
183 贝叶斯公式.mp4
184  朴素贝叶斯分类原理.mp4
$ o+ c4 f1 D. s- L6 m( I185 朴素贝叶斯代码演示.mp4
186 朴素贝叶斯总结.mp4
1 i# s* U7 _# w187 课程概述.mp4
- O4 Q' {5 w9 \0 r188 相关和回归.mp4
189 一元线性回归模型.mp4
& M- I: {* T# A! Z5 v* ]19 多维数组类型_ndarray.mp4
! Z. n3 R# I% c- J190 最小二乘法.mp4
191 一元线性回归excel操作.mp4
/ H. x: |: m6 K' ^! a3 X192 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
195 多重共线性概念.mp4
196 逐步回归方法.mp4
% c. J% h7 l5 G" y0 L4 [0 c197 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
# |5 o% y; u2 R' e) u( [- [, d3 ]20 创建ndarray.mp4
, W1 n$ \. I4 ]* k5 l$ V3 S200 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
' w4 G) J* w; J5 G203  回归模型常用评估指标.mp4
204 回归树（CART）基本原理.mp4
% j3 Y; W, G# K* g/ y: P/ t205 回归树代码演示.mp4
# p7 ^; k7 \& [6 M& H6 z+ h206 课程概述.mp4
207 什么是聚类分析.mp4
9 L" F/ c6 B! ~# F; z4 `6 ^- b) N208  相似度与距离度量.mp4
209 聚类之K均值算法.mp4
$ w8 t0 I4 b8 {+ L. }( h21 numpy中的数据类型.mp4
, k. ]4 B0 J. e# s210 K均值算法代码演示.mp4
" \9 E( p/ X* V211 K均值算法调参.mp4
4 w% g3 N0 _7 c, m. |" y4 x7 r& \212 聚类模型评估指标.mp4
213 聚类分析总结.mp4
: q6 p- I6 q" Y214  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
+ `/ ~+ Z  ?4 a+ B6 U9 U2 p! V217 关联规则的理解与应用.mp4
218 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
4 g4 w" _* Y/ T1 h- [# X$ t221 什么是推荐系统.mp4
( F  m' y9 T" @! s222 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
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
226 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# d  n& X# D  w! Z4 t# N228 课程概述.mp4
9 ^+ r' u' H; `& X! Q1 d7 e5 k229 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
- G1 X8 \$ ^+ ~$ `. s, i231 Bagging融合.mp4
- i, Z7 s# a# J: x7 `* I+ B: i+ @232 Boosting融合.mp4
. w9 f' Q' A# K3 l& ~8 y233 随机森林算法基本原理.mp4
6 G1 m# J9 F( u234 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
; Z* h% f4 M! _: S7 [0 Y237 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
! Z; S5 x3 a% _. y" }8 J* \" u5 F240 GBDT算法（分类）代码演示.mp4
241 GBDT算法（回归）代码演示.mp4
$ x4 m& L6 e! X* `8 D242 Xgboost基本介绍.mp4
8 y- @. F' K$ n# t243 Xgboost算法（分类）代码演示.mp4
/ f* Q$ ?# a7 T6 b# ~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
247 文本特征表示方法（词袋模型）.mp4
; |: m: C) n3 G* f7 I+ n248 TF-IDF算法.mp4
5 w" s$ D& R* \/ }, j1 }; C249 词表征方法（词向量）.mp4
25 选择ndarray的元素_索引数组.mp4
250 神经网络与深度学习.mp4
* e8 I0 w" R5 P) H+ _251 卷积神经网络CNN介绍.mp4
( Q& N# h# s0 w3 T  ]252  循环神经网络RNN介绍.mp4
8 [, {0 v* d* B  B253 深度学习的应用场景.mp4
254 背景与部分原理.mp4
& ^  w( N: M# J. V255 模型原理.mp4
256 数据.mp4
# Q$ f+ ~# o/ ]257 代码.mp4
258 总结.mp4
8 r1 b7 c; A' U259 项目概述.mp4
% }2 |8 V* S. Y! v- Q26 选择ndarray的元素_布尔数组.mp4
, V: g8 D. @6 g9 E, h8 u6 w; |260 数据观察.mp4
261 基于item的协同过滤推荐.mp4
262 基于user的协同过滤推荐.mp4
5 E' f# M3 J; A! i! t263 基于SVD的协同过滤推荐.mp4
( j. U$ \% Y: r. p/ ?# X2 W264 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
$ p% y& j9 F: l267 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
$ e2 @% v% O  O9 ^: n6 t27 改变ndarray的形状.mp4
# S0 d* ^# d. s% [$ S9 c270 对文档进行分词.mp4
1 W( j6 u4 i- ^% M+ T* P* x271 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
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
$ A3 s  k2 v" Y. |  w- 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
3 F5 X0 u$ e0 r. b$ S, y, Y281 模型训练.mp4
282 对新数据进行预测.mp4
. x) W/ `) i6 O  L283 项目概述.mp4
! M+ D  d( Q5 v' Z284 从交易数据中提取RFM特征.mp4
7 a$ P+ o# Q, N! e' m9 A. s. z" n285 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
* H* ?! y$ G0 B, a288 项目概述.mp4
289 CT图像的预处理技术.mp4
29 numpy进阶.mp4
! \; T% ]1 K, @. n% g290 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
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
) P8 k& E0 M2 ^& H32 附1_Windows下安装Anaconda.mp4
: C' h+ @3 i' p0 @5 M33 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
37 线性代数基础知识_矩阵.mp4
38 特征值和特征向量.mp4
39 解线性方程组.mp4
1 i. d6 y% D4 C8 N40 最小二乘法.mp4
# V! K1 ^: z6 i/ c) M$ I41 本章引言.mp4
" X' R: \* {5 R% @; ^3 L# [42 Pandas安装&数据结构介绍.mp4
% G2 n/ o7 @* z% c' {43 Pandas数据查看.mp4
! _, m0 F+ p0 E7 V' c3 N9 l% T' I44 Pandas数据选择.mp4
45 Pandas数据修改与基本运算1.mp4
" M! `) c, V, ~. H/ |46 Pandas数据修改与基本运算2.mp4
2 x  L1 U/ N/ b. t47 Pandas数据修改与基本运算3.mp4
48 Pandas数据加载.mp4
8 x& P' B4 b# g+ T" Y- y49 Pandas多层索引.mp4
- u4 D% [8 q$ u9 r. I50 Pandas数据变形之关联.mp4
" R5 |# [6 P4 |" w* _2 O51 Pandas数据变形之分组与聚合.mp4
0 M9 o. Z; [6 Q4 g0 ?5 T+ K52 Pandas数据变形之数据重塑.mp4
# j- |1 F2 R( X* o+ Y53 本章引言.mp4
. e/ \. m8 C0 Z" P2 F4 u54 Matplotlib主要绘图类型_上.mp4
0 p$ N. e0 [. ^- x. x55 Matplotlib主要绘图类型_下.mp4
56 Matplotlib主要绘图参数.mp4
8 m( l7 ^3 a* i. q57 Matplotlib主要绘图装饰函数.mp4
: n5 S- U: W: i  @( P58 Matplotlib文字标注与注释.mp4
59 Matplotlib子图.mp4
60 本章引言.mp4
2 {3 X5 n. |* L2 p# L61 快速理解数据挖掘和机器学习.mp4
% c: p/ `1 u1 W9 M62 数据挖掘的六大任务.mp4
63 数据挖掘的方法论（CRISP-DM）.mp4
* Q7 l0 L* ^. |2 n$ \) }64 预测模型的构建和应用流程.mp4
' G' l* U. f+ S% c; @5 f& [+ M65 机器学习算法及分类.mp4
# i) T0 e( h" L) T66 数据挖掘与数据仓库和OLAP.mp4
3 z9 \7 T) o3 W67 数据挖掘和机器学习的应用案例.mp4
: Z$ @5 N- ?" ^" `% [6 t68 如何成为一名优秀的数据科学家.mp4
* i! |) C* D3 t! U1 E% j; F. P9 I69 本章引言.mp4
5 C$ H, k* A; w: J3 P. p' H70 认识数据.mp4
) h/ ~. W5 p1 ]/ r3 k2 U71 描述性统计分析.mp4
$ ^9 Q" A- g/ y/ j& F72 分类变量的分析方法.mp4
5 D. r) P9 P. ~4 V7 r7 N73 连续变量的分析方法.mp4
74 相关性分析.mp4
75 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
. h; D3 y$ e6 z* k, w* K1 p78 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
8 |. x2 G/ ?  k* o1 Z+ N84 样本均值与方差.mp4
2 j) L$ _# p$ n; o) o* W* v7 @4 e. l85 次序统计量与分位数.mp4
: p. J' @7 B% v7 A2 K) g/ a  L86 矩法估计.mp4
87 极大似然估计.mp4
$ |/ `& n4 q  G1 i5 c' F/ L88 贝叶斯估计.mp4
6 M, v- B9 A& z89 区间估计.mp4 java8.com
# E" L  G6 D( \" t  ]: V. G7 @90 假设检验.mp4
91 多元线性回归（上）.mp4
92 多元线性回归（下）.mp4
' Z) v: ~9 r0 Q93 判别分析（上）.mp4
94 判别分析（下）.mp4
# z3 Y+ n  b) n. Q95 数据处理.mp4
96 系统聚类法.mp4
97 动态聚类法.mp4
) \* @+ ^! I) f9 S5 z3 {; Z: P98 主成分分析.mp4
99 样本主成分及其应用.mp4

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