【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

; Y# K2 m8 l# }
〖课程目录〗：

01 课程介绍.mp4
2 F% @* k5 O/ y6 K02 python基本知识.mp4
1 z* s# e) H( _# @0 i% C, A+ i0 n' H03 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
06 Python工作环境.mp4
! k4 R3 v( n2 k$ _2 H# j07 Python基本语法.mp4
08 Python对象.mp4
% ~0 ?2 P/ X: v, q& K& K1 p09 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
/ ]1 P0 k2 ~4 S6 G) L" s' r101 附2-Oange引导篇.mp4
102 附3-Xgboost安装篇.mp4
5 q2 M8 U% i! ~103 课程概述.mp4
104 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
6 C- G. }6 b; q2 n2 ^9 h8 K+ R106 用户RFM行为特征提取.mp4
1 L0 O* V" I) K% M, z107 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
0 A4 @7 |, i2 m7 V% Z; X" D109 连续变量特征转换（代码演示）.mp4
2 ?! K. `" M2 T/ @- _, a) ?1 V11 闭包和装饰器.mp4
4 l  j8 n/ n0 c4 Q4 I8 i; f7 k+ w110 特征转换之连续变量离散化.mp4
+ p: Z0 {! U. p7 J8 d8 a111 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
, a9 O4 Q6 m) n) m114 特征转换之缺失值处理（代码演示）.mp4
- S) ~3 @  ]6 g  d115 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
  m+ K% E# W, j$ ~118 数据降维概述.mp4
6 d; P  i6 [% X8 k119 数据降维之主成分分析（PCA）.mp4
7 Z- @& V9 m$ a9 }12 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
123 特征选择概述.mp4
1 s2 B7 V' Q* a! d% }3 C$ M124 单特征重要性评估.mp4
125 单特征重要性评估（代码演示）.mp4
& A1 I! j0 q+ k' J# a126 课程总结.mp4
127 本章引言.mp4
; a+ R5 b9 `# Y. P128 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
7 D9 `3 w4 S! T" {+ J/ k: ]* n! ~13 Python的面向对象编程2.mp4
( q$ j; A  r0 ~" \7 Y7 T* u130 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
2 l) M/ d+ j+ q) L" m132 准备一个更好的训练集.mp4
/ l4 k" {6 K( \3 r% d* s133 将多个模型的预测结果融合起来.mp4
; Z1 w" t' w' N2 R: W8 h5 D+ `134 模型优化的三个要素.mp4
4 a0 _3 u5 I$ ]. [6 A6 U- p135 本章引言.mp4
* O& h; o# I1 w( L' w5 C136 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
139 模型交叉验证方法之数据集划分.mp4
14 输入输出.mp4
- r( }4 |, b# o- Q  @4 V140 模型交叉验证方法之k折交叉验证.mp4
, ^. o: \9 e6 {$ Z2 g141 模型评估指标之准确率和召回率.mp4
5 r% C! C4 T- x% P142 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
/ F, ~1 _6 [  a/ D" R' C. Z145 本章引言.mp4
$ D* t1 o6 u0 p, P' W$ V$ @146 什么是逻辑回归.mp4
147 逻辑回归模型参数求解.mp4
0 X& k' M* p* `6 Q/ {+ o; g* e148 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
150 逻辑回归模型结果解释.mp4
# A+ F  b: A! V) |) S151 逻辑回归模型自动化调参.mp4
# A4 T' q. X; h, L4 E152 逻辑回归的多分类问题.mp4
153 类别型特征变量转换.mp4
, z% C, l5 J9 L; x' Y4 y, E) R154 连续型特征变量转换.mp4
' X8 E, r* V- ?& {! r7 C* ^155 特征变量的组合.mp4
! G# `2 _1 d8 }" G0 [0 d- H156 预测概率转换为分数.mp4
157 本章总结.mp4
: N4 {- V5 m9 h! ]' m, b158 本章引言.mp4
- S& C" C3 c9 k7 X159 什么是K近邻.mp4
16 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
$ [8 q8 [6 q2 w' B2 U% D6 Y163 K近邻参数优化.mp4
; Q" i6 A: ?: k. _3 f# u164 特征标准化和转换.mp4
165 K近邻总结.mp4
* v+ X* ~$ M' [; h166 本章引言.mp4
. g8 `$ n; t% T- |167 什么是决策树.mp4
; V+ V2 q$ w8 L- r- l/ w9 Y* }168 决策树属性分裂基本概念.mp4
* [3 A0 [" y# x169 决策树节点不纯度.mp4
17 课程介绍.mp4
170 决策树最佳分裂.mp4
! ^$ M* e4 P/ F" h8 n; `4 i171 决策树算法对比.mp4
172 决策树剪枝.mp4
. n8 B/ C# U+ j- a5 n5 `173 决策树代码演示.mp4
174 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
1 i4 w) X6 V" r& t178 支持向量机算法基本原理.mp4
% k% z6 Z' `/ G/ ?: @179 支持向量机代码演示.mp4
18 Numpy基础.mp4
4 \' [1 A; T$ |# M8 }& `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
) b: n4 f* s( l" W5 s; P183 贝叶斯公式.mp4
, u8 o# N7 n: V- ^% r  m& \184  朴素贝叶斯分类原理.mp4
& |4 e! y+ I8 c( Q185 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
$ k) x; X. h5 H' N! m188 相关和回归.mp4
' B# x0 Z9 j+ u' d8 A189 一元线性回归模型.mp4
, I, C0 _3 V, z. @1 ^0 ~4 |19 多维数组类型_ndarray.mp4
, B7 g- f2 }3 E( ^9 _: E# Q* g- h190 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 Y2 l, f* t& q# c9 r193 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
# F# e3 T+ |% O198 多元线性回归excel操作.mp4
0 \  q9 m9 C& }199 多元线性回归python操作.mp4
20 创建ndarray.mp4
8 U) R' G* g6 C6 Z6 H200 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
% D1 Q( I3 ~3 u. p  k0 v+ s& g203  回归模型常用评估指标.mp4
204 回归树（CART）基本原理.mp4
0 M8 Y" }  o: K! S6 h6 p  H205 回归树代码演示.mp4
206 课程概述.mp4
+ J" \( v5 t% V4 I207 什么是聚类分析.mp4
7 m$ ?% \8 B# s208  相似度与距离度量.mp4
9 K2 E% A, q% ]1 S2 b209 聚类之K均值算法.mp4
21 numpy中的数据类型.mp4
210 K均值算法代码演示.mp4
- G0 [3 }7 h' O4 t211 K均值算法调参.mp4
# y& S0 f# G' `* E+ i212 聚类模型评估指标.mp4
: q/ |9 J: a: U1 ]/ ^4 ]$ j0 x1 F213 聚类分析总结.mp4
% \) x/ n) r3 l: ^& `2 a214  什么是关联规则.mp4
0 n8 I$ J( C. W8 x3 f3 p% b1 ]) \% S215 关联规则Apriori算法.mp4
; |! g4 h/ E/ `2 `& T216 关联规则的lift指标.mp4
217 关联规则的理解与应用.mp4
218 关联规则代码演示.mp4
# Z$ D. ~0 @5 [/ ~. X219 关联规则总结.mp4
5 ], i2 ?7 r7 E' X9 O22 ndarray的文件IO.mp4
220 课程总结.mp4
6 K# w- Z  C, L8 E# f3 p221 什么是推荐系统.mp4
222 基于Item的协同过滤算法.mp4
8 g7 i9 g8 s+ X6 W223 基于User的协同过滤算法.mp4
4 q/ E6 U# [; O224 SVD矩阵分解算法.mp4
4 D5 e7 B3 Z5 m3 ]* x  |7 q, x225 机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型.mp4
$ ?, W2 \3 n" Y2 C! `226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别.mp4
& N: U7 a' \0 l9 P; H" K226 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
228 课程概述.mp4
; n7 w: b: z$ _$ }( x0 X% Q229 模型融合基本概念.mp4
" X  J; T. `  I; `23 操作多维数组ndarray.mp4
( U% j  X3 X# R! N2 k) x230 Voting和Averaging融合.mp4
+ o: U4 m6 E. D( j# |231 Bagging融合.mp4
232 Boosting融合.mp4
233 随机森林算法基本原理.mp4
* T1 O3 K5 t. L$ J% d# `( F234 随机森林算法（分类）代码演示.mp4
% T  G7 f, k, ]3 z5 \4 l' z9 [235 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
9 }+ l# z* V" o) c- `. x6 G$ X& u& V239 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
241 GBDT算法（回归）代码演示.mp4
242 Xgboost基本介绍.mp4
  z3 r$ N" K+ G6 q243 Xgboost算法（分类）代码演示.mp4
* H! x2 x' F: o244 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
! d: d, |$ ^+ J5 A: R* `248 TF-IDF算法.mp4
; \0 o5 o! F2 U- S7 K2 h2 u, A249 词表征方法（词向量）.mp4
25 选择ndarray的元素_索引数组.mp4
- l, {6 c$ S9 w* F, m250 神经网络与深度学习.mp4
251 卷积神经网络CNN介绍.mp4
5 V6 m" D2 H0 j$ v252  循环神经网络RNN介绍.mp4
253 深度学习的应用场景.mp4
254 背景与部分原理.mp4
2 Q- U. K9 P* B255 模型原理.mp4
256 数据.mp4
257 代码.mp4
258 总结.mp4
2 H( P* X# V& g/ h5 t! u3 d7 e- f259 项目概述.mp4
26 选择ndarray的元素_布尔数组.mp4
9 L+ m! v9 m4 G5 F4 r260 数据观察.mp4
+ w/ g, J* J6 \! d! ?8 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
* o0 U9 M5 C2 o; m1 t' A. d: w7 q264 项目概述.mp4
265 opencv的安装及使用.mp4
+ x- `# p/ Y5 i+ L( o266 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
268 对新图片进行分类预测.mp4
( r2 J0 T+ ?& v8 w269 项目概述.mp4
6 }7 M, }# a) E27 改变ndarray的形状.mp4
270 对文档进行分词.mp4
271 用TFIDF和词袋表示文档特征.mp4
' V% O; V& h% }6 K0 y" v2 C' @" _272 用word2vec词向量表示文档特征.mp4
, d# J/ J( `: V) ~7 J. t273 训练文档分类模型.mp4
. G4 p1 Y0 {) P+ u8 t. }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
278 数据清洗.mp4
  S( K7 o+ z9 l6 ?279 特征转换、衍生、组合.mp4
9 j  B3 h6 B# I2 a28 ndarray的基本运算.mp4
4 _+ [6 e2 a( d5 D) ~; c4 `  d0 p280 特征筛选.mp4
281 模型训练.mp4
) g: l  L' i% U! x0 F" h" D) ^2 p282 对新数据进行预测.mp4
9 A; N2 o9 M, \9 {& q283 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
3 B3 ~2 s) H% R: \5 ~# c% H287 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
2 ]4 F& ~* ?3 J3 ]6 y4 p5 Z$ D& D29 numpy进阶.mp4
290 图像数据的增强(augmentation).mp4
291 训练图像分割模型.mp4
" h# S% s+ L0 h! y% F' p1 x292 训练三维卷积神经网络.mp4
8 R2 a2 `6 a9 d2 d! @' a: }& H7 O293 模型串联+项目总结.mp4
4 L* Z; N- G) r& c2 p, I30 广播_不同维度数组运算.mp4
) h" }3 a5 D- ]9 ?; x. Z, R31 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
* @( J/ V; j) ~* a1 G( {2 I5 z: T) _+ C35 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
40 最小二乘法.mp4
$ Z/ d9 ?& E8 @6 y41 本章引言.mp4
" g# E5 y0 j: E% i42 Pandas安装&数据结构介绍.mp4
7 @! M7 Z) ^! H% K" l% X9 h43 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
46 Pandas数据修改与基本运算2.mp4
: k/ W0 M" z. @' R+ g& R0 o47 Pandas数据修改与基本运算3.mp4
9 ^& g! g! O9 u% `. `4 W) N! G48 Pandas数据加载.mp4
# q, h; V' o6 i2 {, \( B# `49 Pandas多层索引.mp4
% C! }* Z+ k3 r, C" d& P" z50 Pandas数据变形之关联.mp4
( T4 S! ?$ }; p+ q$ L; E51 Pandas数据变形之分组与聚合.mp4
; Y5 A) V7 x/ ^  J' S0 j% k52 Pandas数据变形之数据重塑.mp4
- c. O0 N' _/ }& T* v; l53 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
( D, Z  I. H: ]) P56 Matplotlib主要绘图参数.mp4
57 Matplotlib主要绘图装饰函数.mp4
  q: q3 D, j) L* ?7 h58 Matplotlib文字标注与注释.mp4
59 Matplotlib子图.mp4
; @- u. A( g5 d( ~8 K$ G60 本章引言.mp4
61 快速理解数据挖掘和机器学习.mp4
. H4 A" m+ Y) C; d+ Y62 数据挖掘的六大任务.mp4
, H6 Q: \. \# D: T, b9 Y63 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
' ^* L& ?: ~5 D6 l: _5 w5 P67 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
, i0 t2 I$ o/ M! _. p- Q- m8 w" p69 本章引言.mp4
70 认识数据.mp4
' E% B# R6 J* R71 描述性统计分析.mp4
7 J/ Q2 x% S0 L, l  E4 v9 g! [% @72 分类变量的分析方法.mp4
73 连续变量的分析方法.mp4
- q8 P2 r# y1 l0 H/ I. F* ~) P74 相关性分析.mp4
75 基本空间与随机事件.mp4
! i9 [* A( Q* ~: i76 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
  G  h% A9 _. F, q) e  M81 条件分布与条件期望.mp4
4 I3 a/ N* ?9 _' F82 正态分布.mp4
1 x8 U9 E. W) B6 V; S  o) |83 总体与样本.mp4
84 样本均值与方差.mp4
5 ^  |" T3 m7 r7 y2 R) j/ g: b% V85 次序统计量与分位数.mp4
86 矩法估计.mp4
87 极大似然估计.mp4
88 贝叶斯估计.mp4
89 区间估计.mp4 java8.com
6 d0 r  u2 u) A6 ], I3 R90 假设检验.mp4
$ w" W8 E0 U7 J91 多元线性回归（上）.mp4
92 多元线性回归（下）.mp4
! [) O' \* B' y) u9 s93 判别分析（上）.mp4
94 判别分析（下）.mp4
95 数据处理.mp4
96 系统聚类法.mp4
97 动态聚类法.mp4
) I4 M+ L* t  Y" Q* n7 h98 主成分分析.mp4
: Z/ S8 ^* [; C99 样本主成分及其应用.mp4
; R$ P# _- D* y. ]

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