何四爷 发表于 2022-8-28 12:03:01

人工智能全套视频+源码+课件

百战人工智能开发及远景介绍（预科）
|   ├──1_何为机器学习 .mp4264.21M
|   ├──2_人工智能与机器学习关系 .mp481.52M
|   ├──3_人工智能应用与价值 .mp4116.97M
|   ├──4_有监督机器学习训练流程 .mp4111.23M
|   ├──5_有监督机器学习训练流程 .mp4111.23M
|   ├──6_Python机器学习库Scikit-Learn介绍 .mp4341.64M
|   └──7_理解线性与回归 .mp448.74M
├──02_线性回归深入和代码实现
|   ├──01.视频
|   |   ├──01_机器学习是什么_(new) .mp4104.12M
|   |   ├──02_怎么做线性回归_(new) .mp4127.86M
|   |   ├──03_理解回归_最大似然函数_(new) .mp460.86M
|   |   └──04_应用正太分布概率密度函数_对数总似然 .mp455.68M
|   ├──代码
|   |   ├──linear_regression_0 .py0.84kb
|   |   └──linear_regression_1 .py0.42kb
|   ├──软件
|   |   ├──Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64 .exe391.42M
|   |   └──pycharm-community-2017.3.3 .exe188.67M
|   └──资料
|   |   ├──机器学习是什么 .txt1.00kb
|   |   └──线性回归 .txt2.59kb
├──03_梯度下降和过拟合和归一化
|   ├──01.视频
|   |   ├──01_梯度下降法思路_导函数有什么用 .mp4686.00M
|   |   ├──02_推导线性回归损失函数导函数_以及代码实现批量梯度下降 .mp4665.95M
|   |   ├──03_随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率 .mp4580.36M
|   |   ├──04_梯度下降做归一化的必要性 .mp4783.75M
|   |   ├──05_最大值最小值归一化_sklearn官网介绍_防止过拟合W越少越小 .mp4849.28M
|   |   ├──06_过拟合的总结 .mp4348.88M
|   |   └──07_岭回归_以及代码调用 .mp4597.53M
|   ├──代码
|   |   ├──batch_gradient_descent .py0.80kb
|   |   ├──elastic_net .py0.51kb
|   |   ├──lasso_regression .py0.53kb
|   |   └──ridge_regression .py0.60kb
|   └──资料
|   |   ├──过拟合 .png16.59kb
|   |   └──梯度下降法 .txt5.18kb
├──04_逻辑回归详解和应用
|   ├──01.视频
|   |   ├──01_Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures .mp4803.89M
|   |   ├──02_多项式回归代码_保险案例数据说明 .mp4862.61M
|   |   ├──03_相关系数_逻辑回归介绍 .mp4695.77M
|   |   ├──04_逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归 .mp4719.83M
|   |   ├──05_逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集 .mp4519.14M
|   |   └──06_逻辑回归多分类转成多个二分类详解 .mp4537.49M
|   ├──代码
|   |   ├──elastic_net .py0.51kb
|   |   ├──insurance .py1.23kb
|   |   ├──lasso_regression .py0.54kb
|   |   ├──logistic_regression .py1.95kb
|   |   ├──polynomial_regression .py0.83kb
|   |   └──ridge_regression .py0.60kb
|   └──资料
|   |   ├──insurance .csv54.32kb
|   |   ├──逻辑回归 .txt3.00kb
|   |   ├──逻辑回归多分类 .png47.44kb
|   |   └──线性回归2 .txt3.22kb
├──05_分类器项目案例和神经网络算法
|   ├──01.视频
|   |   ├──01_理解维度_音乐分类器数据介绍 .mp4743.03M
|   |   ├──02_傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点 .mp4588.43M
|   |   ├──03_逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码 .mp4292.12M
|   |   ├──04_人工神经网络开始 .mp4802.40M
|   |   ├──05_神经网络隐藏层的必要性 .mp4529.60M
|   |   └──06_神经网络案例_sklearn_concrete .mp4630.69M
|   ├──代码
|   |   ├──logistic .py7.40kb
|   |   └──neural_network .py0.49kb
|   └──资料
|   |   ├──concrete .csv40.44kb
|   |   ├──machine-learning .pdf1.12M
|   |   ├──R04_神经网络 .pdf459.35kb
|   |   ├──sine_a .wav17.30kb
|   |   ├──sine_b .wav17.30kb
|   |   ├──sine_mix .wav17.30kb
|   |   ├──trainset .rar26.96M
|   |   ├──理解维度_升维 .png17.90kb
|   |   ├──神经网络 .txt1.46kb
|   |   └──图片1 .png132.46kb
├──06_多分类、决策树分类、随机森林分类
|   ├──01.视频
|   |   ├──00_机器学习有监督无监督 .mp445.04M
|   |   ├──01_逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别 .mp497.56M
|   |   ├──02_Softmax图示详解_梯度下降法整体调参 .mp4100.82M
|   |   ├──03_评估指标_K折交叉验证 .mp4142.64M
|   |   ├──04_决策树介绍 .mp4146.62M
|   |   ├──05_随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝 .mp4124.14M
|   |   └──06_决策树_随机森林_sklearn代码调用 .mp4294.24M
|   ├──代码
|   |   ├──decision_tree_regressor .py1.06kb
|   |   ├──iris_bagging_tree .py1.58kb
|   |   ├──iris_decision_tree .py1.97kb
|   |   └──iris_random_forest .py1.18kb
|   └──资料
|   |   ├──Softmax画图剖析 .png39.10kb
|   |   ├──逻辑回归多分类画图剖析 .png41.95kb
|   |   ├──逻辑回归二分类画图剖析 .png27.05kb
|   |   ├──随机森林 .pdf476.36kb
|   |   ├──梯度下降训练过程 .png62.52kb
|   |   └──线性回归(评估) .pdf2.56M
├──07_分类评估、聚类
|   ├──01.视频
|   |   ├──01_评估指标 .mp4997.46M
|   |   ├──02_监督学习评估指标代码调用 .mp4258.97M
|   |   ├──03_相似度测量 .mp4127.58M
|   |   ├──04_K-Means聚类 .mp4149.78M
|   |   └──05_KMeans聚类的应用 .mp4245.77M
|   ├──代码
|   |   ├──cluster_images .py2.45kb
|   |   ├──cluster_kmeans .py3.84kb
|   |   └──mnist .py4.58kb
|   └──资料
|   |   ├──test_data_home
|   |   ├──flower2 .png1.41M
|   |   ├──Lena .png596.76kb
|   |   ├──temp_5 .png4.13kb
|   |   └──聚类 .pdf6.39M
├──08_密度聚类、谱聚类
|   ├──01.视频
|   |   ├──01_聚类的评估_metrics代码 .mp4636.68M
|   |   ├──02_密度聚类_代码实现 .mp4140.90M
|   |   └──03_谱聚类 .mp466.13M
|   ├──代码
|   |   ├──cluster_DBSCAN .py2.26kb
|   |   ├──cluster_metrics .py1.29kb
|   |   └──cluster_spectral .py1.66kb
|   └──资料
├──09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归
|   ├──01.视频
|   |   ├──00_pip安装源设置 .mp417.68M
|   |   ├──01_TensorFlow介绍与安装 .mp4201.94M
|   |   ├──02_TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用 .mp4154.54M
|   |   ├──03_TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现 .mp4112.86M
|   |   └──04_tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优化 .mp4122.54M
|   ├──代码
|   |   ├──00_tensorflow_version .py0.05kb
|   |   ├──01_first_graph .py1.95kb
|   |   ├──02_better_session_run .py0.39kb
|   |   ├──03_global_variables_initializer .py0.34kb
|   |   ├──04_interactive_session .py0.77kb
|   |   ├──05_manager_graph .py0.52kb
|   |   ├──06_lifecycle .py0.75kb
|   |   ├──07_linear_regression .py0.98kb
|   |   ├──08_manually_gradients .py1.77kb
|   |   ├──09_autodiff .py2.00kb
|   |   ├──10_using_optimizer .py2.62kb
|   |   ├──11_placeholder .py0.95kb
|   |   └──12_Softmax_regression .py2.60kb
|   └──资料
|   |   └──TensorFlow初识 .pdf1.90M
├──10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化
|   ├──01.视频
|   |   ├──01_placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图 .mp41.12G
|   |   ├──02_TF对Softmax回归训练_评估代码实现 .mp4142.28M
|   |   ├──03_TF的模型持久化_重新加载 .mp438.04M
|   |   └──04_模块化 .mp424.07M
|   ├──代码
|   |   ├──11_placeholder .py0.95kb
|   |   ├──12_Softmax_regression .py2.60kb
|   |   ├──13_saving_model .py2.25kb
|   |   ├──14_restoring_model .py1.57kb
|   |   ├──15_modularity_ .py0.62kb
|   |   ├──15_modularity .py0.73kb
|   |   ├──16_DNN .py4.19kb
|   |   ├──17_tensorboard .py6.16kb
|   |   ├──18_convolution .py1.16kb
|   |   └──19_pooling .py1.06kb
|   └──资料
|   |   ├──MNIST_data_bak
|   |   └──TensorFlow热恋 .pdf2.04M
├──11_DNN深度神经网络手写图片识别
|   ├──01.视频
|   |   ├──01_深度学习DNN是什么 .mp41.11G
|   |   └──02_TF训练2层DNN来进行手写数字识别 .mp4116.83M
|   ├──代码
|   |   └──16_DNN .py4.19kb
|   └──资料
|   |   ├──MNIST_data_bak
|   |   └──TensorFlow热恋 .pdf2.04M
├──12_TensorBoard可视化
|   ├──01.视频
|   |   ├──01_TensorBoard代码 .mp4503.35M
|   |   └──02_TensorBoard启动以及页面 .mp474.84M
|   └──代码
|   |   └──17_tensorboard .py6.16kb
├──13_卷积神经网络、CNN识别图片
|   ├──01.视频
|   |   ├──01_卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片 .mp4789.93M
|   |   ├──01_图释对比原始图片和卷积FeatureMap .mp430.53M
|   |   ├──02_三通道卷积_池化层的意思 .mp4191.20M
|   |   ├──03_CNN架构图LeNet5架构 .mp485.28M
|   |   ├──04_CNN来对MNIST进行图片识别代码实现 .mp4227.44M
|   |   └──05_TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务 .mp4483.90M
|   ├──代码
|   |   ├──tensorflow_cnn_alexnet .py8.56kb
|   |   ├──tensorflow_cnn_cifar10 .py11.86kb
|   |   ├──tensorflow_cnn_mnist .py5.59kb
|   |   └──tensorflow_cnn_vgg .py2.21kb
|   └──资料
|   |   └──tutorials .rar101.24kb
├──14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现
|   ├──01.视频
|   |   ├──01_解决梯度消失的三个思路 .mp4976.77M
|   |   ├──02_反向传播计算W对应的梯度 .mp4128.86M
|   |   └──03_AlexNet五层卷积benchmark代码实现 .mp4103.16M
|   ├──代码
|   |   ├──tensorflow_cnn_alexnet .py8.56kb
|   |   ├──tensorflow_cnn_cifar10 .py11.86kb
|   |   ├──tensorflow_cnn_mnist .py5.59kb
|   |   └──tensorflow_cnn_vgg .py2.21kb
|   └──资料
|   |   ├──test_data_home
|   |   └──TensorFlow热恋 .pdf2.05M
└──15_Keras深度学习框架
|   ├──01.视频
|   |   ├──01_Keras开篇 .mp493.46M
|   |   ├──02_Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN .mp4147.45M
|   |   ├──03_Keras调用VGG16来训练 .mp4168.25M
|   |   └──04_深度学习更种优化算法 .mp479.49M
|   ├──代码
|   |   ├──00_hello_keras .py0.56kb
|   |   ├──01_keras_model_sequential_ .py0.28kb
|   |   ├──01_keras_model_sequential .py0.74kb
|   |   ├──02_keras_model_model .py1.55kb
|   |   ├──03_keras_mnist .py2.90kb
|   |   └──04_keras_vgg16 .py3.88kb
|   └──资料
|   |   ├──test_data_home
|   |   └──TensorFlow热恋 .pdf2.05M




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那木 发表于 2022-8-28 11:13:35

激动人心，无法言表！

云米智能家电 发表于 2022-8-28 11:16:58

强烈支持楼主ing……

天边的星 发表于 2022-8-28 11:26:34

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我家住进了燕子 发表于 2022-8-28 11:33:24

强烈支持楼主ing……

平天 发表于 2022-8-28 11:36:31

我只是路过打酱油的。

金淼 发表于 2022-8-28 11:46:07

如果您要查看本帖隐藏内容

脚踏车 发表于 2022-8-28 11:50:45

强烈支持楼主ing……

李德红 发表于 2022-8-28 12:01:19

看到这帖子真是高兴！

未竟之愿 发表于 2022-8-28 12:08:23

无回帖，不论坛，这才是人道。
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