【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
% z- J) N( {8 e( i; DJava教程编号：【S0394】-166


〖课程目录〗：
9 @0 j: i0 N+ Z5 a* G

01 课程介绍.mp4
02 python基本知识.mp4
03 Windows下安装Anaconda.mp4
  D/ e8 d3 ~* o. |3 Y04 虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4
% y8 Z1 P3 a5 \4 T: Q* B! C05 虚拟机环境的使用_认识环境.mp4
06 Python工作环境.mp4
2 V$ h& y7 m, a1 H: j07 Python基本语法.mp4
08 Python对象.mp4
1 c  d, G" I2 n6 E0 E09 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
" n$ S3 ^' q% I% v# H' T100 附1-sclklt-learn引导篇.mp4
101 附2-Oange引导篇.mp4
102 附3-Xgboost安装篇.mp4
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
0 c4 e4 @8 ~9 W106 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
6 Y9 E4 Z' `9 |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
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
: f+ @1 O/ Z: O7 ?3 u8 ^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
  U1 p/ v# R  y, S115 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
' @- w- ~6 ^- A- |" u! l/ f& u* h117  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
* p; Z0 Q9 Z8 k& B  J120 数据降维之主成分分析（PCA代码演示）.mp4
2 @/ s$ i! Z* |8 S121 数据降维之线性判别分析法（LDA）.mp4
. ?* }' ^+ L: g# h121 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 ]4 D6 b, m/ |" @7 q/ s( X% e123 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
0 m0 A# o* R) P6 X1 |0 i& S) a+ v126 课程总结.mp4
127 本章引言.mp4
5 z1 j: \" D3 g$ l128 构建你的第一个简单分类模型.mp4
5 n$ H4 F  Y6 e  |7 H6 |7 E" `% I  C129 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
) H& F( ^2 h5 U130 用测试集对模型进行交叉验证.mp4
3 ~# V- H- r& q* K; g$ O* U131 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
134 模型优化的三个要素.mp4
135 本章引言.mp4
9 j; ~$ h$ o: M5 W+ ?136 偏差与方差_过拟合与欠拟合.mp4
+ ~) \: M* ^' z137 通过学习曲线诊断偏差和方差.mp4
0 `8 g* P$ T. X* ~138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合.mp4
% V* Y6 O! k& W! J% s139 模型交叉验证方法之数据集划分.mp4
2 A; W! d1 U/ I0 u! n14 输入输出.mp4
2 M' C0 G" j8 |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
' D) q& v  V% N- g; Q142 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
" f1 H% V: o1 \4 C  a; w& |146 什么是逻辑回归.mp4
147 逻辑回归模型参数求解.mp4
! J4 |2 J) c* L! ]0 v148 逻辑回归模型正则化方法.mp4
4 e7 O  d- s& z149 逻辑回归代码示例.mp4
15 字符和编码.mp4
* t' r1 U$ \. e2 H150 逻辑回归模型结果解释.mp4
2 ^) t- d. Z  t/ k4 ]5 j+ Y/ y151 逻辑回归模型自动化调参.mp4
152 逻辑回归的多分类问题.mp4
1 b; P" F# k: b$ v6 o6 J153 类别型特征变量转换.mp4
154 连续型特征变量转换.mp4
/ n' v6 j7 H7 f6 r155 特征变量的组合.mp4
156 预测概率转换为分数.mp4
, Y6 Q& k* [+ H( J1 e157 本章总结.mp4
158 本章引言.mp4
0 w- ~5 O8 a) C/ j' n9 q1 n- V* c159 什么是K近邻.mp4
16 正则表达式.mp4
160 K近邻之距离度量.mp4
) e% d2 E" E. d% p, S% D! K161 K近邻算法基本原理.mp4
162 K近邻算法代码演示.mp4
) w/ j# c2 [; ?, e# }/ e0 A163 K近邻参数优化.mp4
; h4 ?! A. o; ~4 w7 E! d- Q- ]164 特征标准化和转换.mp4
165 K近邻总结.mp4
  K6 |. J0 a) z% n8 A166 本章引言.mp4
167 什么是决策树.mp4
4 H0 x* O) w9 e7 i% x" v; `" }168 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
170 决策树最佳分裂.mp4
8 c6 B0 p9 M) a5 [171 决策树算法对比.mp4
4 g4 H; p. V- H172 决策树剪枝.mp4
5 b" _! R. l: X' @- V9 O- H173 决策树代码演示.mp4
174 决策树参数调优.mp4
175 决策树总结.mp4
0 o. x. w1 C5 {' z+ Q2 A' B$ B176 本章引言.mp4
1 u# a; {6 C9 m( K" \177  什么是支持向量机.mp4
6 t& c* Q* D5 e3 O. o! o+ J* d178 支持向量机算法基本原理.mp4
$ x9 m2 I2 }6 |1 f179 支持向量机代码演示.mp4
2 ]& k% r* j$ [2 P) c/ N/ x8 b18 Numpy基础.mp4
180 支持向量机参数优化.mp4
% Z# O* \3 ^& S* t2 Y181 支持向量机总结.mp4
6 s* R8 E6 T8 T9 q8 X0 H; [182 本章引言.mp4
' }) f2 `0 U1 h; Y7 E183 贝叶斯公式.mp4
! t) n* u" d9 D6 A; g. P( `184  朴素贝叶斯分类原理.mp4
185 朴素贝叶斯代码演示.mp4
% N" |% q2 u; Q4 `# n/ y  m186 朴素贝叶斯总结.mp4
6 Z1 w$ Q, H1 j1 S" P: S1 L: _187 课程概述.mp4
188 相关和回归.mp4
4 q8 m6 a! n& J, R7 W* G! M% I! Q189 一元线性回归模型.mp4
19 多维数组类型_ndarray.mp4
  v/ Z/ ]5 w8 [1 E$ i190 最小二乘法.mp4
191 一元线性回归excel操作.mp4
" t/ G: O3 P2 z% j6 S192 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
197 过拟合与正则化.mp4
198 多元线性回归excel操作.mp4
8 R* g# n) f8 m' Z199 多元线性回归python操作.mp4
20 创建ndarray.mp4
) P0 x! r' t; T, A4 |, 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
203  回归模型常用评估指标.mp4
; r1 E* L& [6 c- _$ |$ H7 g204 回归树（CART）基本原理.mp4
205 回归树代码演示.mp4
206 课程概述.mp4
207 什么是聚类分析.mp4
208  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
3 [2 {/ F- A  i, Q& A/ V210 K均值算法代码演示.mp4
211 K均值算法调参.mp4
# D* ^8 f' U! |212 聚类模型评估指标.mp4
213 聚类分析总结.mp4
214  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
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
; {5 A: X5 f  W220 课程总结.mp4
221 什么是推荐系统.mp4
1 g) e* ?8 |+ @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
, C2 ]) j8 t8 c5 P225 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
7 W; J7 z) q* U4 ?226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别~1.mp4
1 q" c! o( V% ]( {( w$ l227 机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统.mp4
228 课程概述.mp4
# v( u$ e: t7 X2 P9 u8 K229 模型融合基本概念.mp4
4 i$ x2 U5 I3 i; ~6 x9 N' y23 操作多维数组ndarray.mp4
230 Voting和Averaging融合.mp4
6 ~# H; C' B# Z/ m* w231 Bagging融合.mp4
% p( \8 H8 r6 h232 Boosting融合.mp4
7 {2 U" x2 O: ]& A$ C2 W233 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
5 ]6 f% L) G0 ]2 P; T: M8 K236 Adaboost算法基本原理.mp4
/ @' F# \6 V6 a9 h) ]) ^237 Adaboost算法（分类）代码演示.mp4
238 Adaboost算法（回归）代码演示.mp4
: r! H4 O) G% K5 s" r, s239 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
- m$ _) J! J/ M- w- h+ \0 s241 GBDT算法（回归）代码演示.mp4
3 }" W5 m3 m) [# t" S242 Xgboost基本介绍.mp4
243 Xgboost算法（分类）代码演示.mp4
4 M4 x: z, J! _; D244 Xgboost算法（回归）代码演示.mp4
- S* Z) a; Y- }) u  X. k245 课程总结.mp4
$ H' k2 O, Y7 ^% C1 \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
248 TF-IDF算法.mp4
249 词表征方法（词向量）.mp4
25 选择ndarray的元素_索引数组.mp4
/ |. w! }* R7 x7 G# o/ J) Q* {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
. n" \) n+ F2 `253 深度学习的应用场景.mp4
7 R0 U) O0 E' n; i254 背景与部分原理.mp4
: R5 C& A2 v* `255 模型原理.mp4
+ p% H$ y8 J0 C' L* E256 数据.mp4
257 代码.mp4
+ a* X3 E3 y" |" z258 总结.mp4
259 项目概述.mp4
5 D! W% |  P; ^' ], V8 {5 j+ A26 选择ndarray的元素_布尔数组.mp4
260 数据观察.mp4
& X) }' x+ m( ~0 g261 基于item的协同过滤推荐.mp4
262 基于user的协同过滤推荐.mp4
3 C, e7 Z" z- f$ G7 h4 V263 基于SVD的协同过滤推荐.mp4
' }6 F$ C, F# @: }8 h4 q* i! N264 项目概述.mp4
265 opencv的安装及使用.mp4
* H7 e: ?/ E- s9 B7 r266 图像特征_颜色直方图.mp4
1 Y. F, H5 N) @* h3 W& i$ w% |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
269 项目概述.mp4
$ G3 D- U- |2 w* `27 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
272 用word2vec词向量表示文档特征.mp4
. ]9 O' H1 A1 x2 ^# e% p# N5 F273 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
4 |) c; u2 b) s# Q7 c6 v9 o278 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
: M& v* b2 G7 p6 f281 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
" }. a) }2 J: t4 {0 R6 j$ ]287 模型部署和应用.mp4
288 项目概述.mp4
4 C4 \' }  z  g) p6 L6 ?! \4 x289 CT图像的预处理技术.mp4
5 K% S! H6 J7 Q# P9 u) D8 E3 m. A29 numpy进阶.mp4
, {" @) @$ n8 O290 图像数据的增强(augmentation).mp4
; A- V& C  G7 m2 E% H4 S291 训练图像分割模型.mp4
292 训练三维卷积神经网络.mp4
3 b+ Z% A& ~' H6 q& ]4 h293 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
! {3 C% K9 m+ ^; L3 [% Z2 n* C32 附1_Windows下安装Anaconda.mp4
* J; V( p, S" n33 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
% a8 g$ [& Q: _- N( x* u35 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
" c& S" |. q, C- ^$ n. O+ q38 特征值和特征向量.mp4
39 解线性方程组.mp4
% s, w! u8 S/ q! N40 最小二乘法.mp4
41 本章引言.mp4
2 O, y$ }7 ]5 {1 ~& _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
45 Pandas数据修改与基本运算1.mp4
$ h9 h+ P$ P! a2 H8 X- T& I46 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
+ X+ E6 ~& q) t9 C  K48 Pandas数据加载.mp4
$ N& I; a# Z$ r7 P* n* I! y- q49 Pandas多层索引.mp4
50 Pandas数据变形之关联.mp4
% h0 k) j, W. D2 y* P0 `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
53 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
& M* m/ n+ E8 E56 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
' D% W8 }) d( N5 P, G# _, `59 Matplotlib子图.mp4
60 本章引言.mp4
* E6 W* W- j. ?% k+ y61 快速理解数据挖掘和机器学习.mp4
& ?0 S3 i/ q8 T0 `0 u62 数据挖掘的六大任务.mp4
) F8 S1 d9 c# }: N2 C8 S1 X63 数据挖掘的方法论（CRISP-DM）.mp4
8 q( Y- v  {3 v64 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
67 数据挖掘和机器学习的应用案例.mp4
5 G5 j+ s2 ]7 \9 t, V8 w: P* `68 如何成为一名优秀的数据科学家.mp4
5 Q' y% e: e) z" [! A" e69 本章引言.mp4
. v+ T1 }( X# A% a7 m+ l70 认识数据.mp4
71 描述性统计分析.mp4
6 d3 ~5 ^, m) L+ I72 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
# v6 i/ p" t* C2 N# k75 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
6 o9 y; q! R0 I: @" `  m+ U. w78 随机变量的分布.mp4
! z9 `" d* {% f' ]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
6 I, I, A* g6 h+ Z  J0 @84 样本均值与方差.mp4
85 次序统计量与分位数.mp4
1 V; V( a+ C% K4 d  Q. q" M86 矩法估计.mp4
87 极大似然估计.mp4
1 v5 n4 O7 `$ ]) {5 U88 贝叶斯估计.mp4
89 区间估计.mp4 java8.com
. \; p7 O# E8 Y& b& R! R90 假设检验.mp4
4 L6 F# `4 g0 M& x/ s; E4 {91 多元线性回归（上）.mp4
92 多元线性回归（下）.mp4
" [# Y' m8 u' z; b93 判别分析（上）.mp4
94 判别分析（下）.mp4
. w/ N9 M3 J: F) Z" V9 D95 数据处理.mp4
96 系统聚类法.mp4
97 动态聚类法.mp4
! S: ?$ u$ H. g% w5 M6 g- ]98 主成分分析.mp4
3 u7 I# D9 h; x4 ?% h0 S99 样本主成分及其应用.mp4
2 ^$ A+ b/ o) E  V! {

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