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课程目录：# Z, t5 [+ E, ^, B; V, e M
大小：66G
( M2 j4 X& {5 d' }3 R├──20181117_线性回归 $ N6 K; X" L y: @
| ├──当日录视视频，有杂音同学们忽略即可
+ h4 r' w8 W( q3 a. b| | ├──01_人工智能课程设计理念（1）.rar 118.03M! W* B+ m+ s5 J# A5 H, `6 O
| | ├──02_人工智能课程设计理念（2）.rar 110.98M
1 x9 s* k6 |, u/ c" f| | ├──03_机器学习是拟人.rar 49.52M
) M9 {8 W- N- X- n5 D; _+ K- k* G| | ├──04_机器学习应用.rar 137.99M4 `& {& l) k* _& g N- x! G
| | ├──05_什么是多元线性回归.rar 100.03M
/ |. |3 K# f. v% ?7 m| | ├──06_sklearn官网首页讲解.rar 48.45M$ n4 [" Z( H% a& @
| | └──07_求最优解和求最大总似然关系.rar 126.28M
4 c) g! I; v* W& \, h| ├──01_人工智能课程设计理念.rar 118.92M
6 N# _, B7 L2 b2 W( P6 ^| ├──02_机器学习是拟人.rar 11.97M$ W2 G" a0 U, X
| ├──03_机器学习有监督_无监督.rar 87.62M4 Q5 `% w9 C8 k# r) Y3 M: p
| ├──04_人工智能应用.rar 141.14M; j$ d4 W3 s( F
| ├──05_理解回归.rar 109.39M7 w2 s7 q0 d7 i# k1 j$ K) S
| └──资料.rar 5.19M" n) |/ n( d1 O' \! d
├──20181118_梯度下降 5 {% w& \6 f$ ^, ]9 c, W6 n
| ├──当日录视视频，有杂音同学们忽略即可 ! p& @7 G7 E5 S6 m; Z! U' i0 v
| | ├──01_分类、回归、降维、聚类本质是做什么_从最大总似然推导出MSE最小.rar 95.67M
: D! c5 Z8 L0 C8 F" U* ^| | ├──02_从MSE到推导出theta解析解的形式.rar 131.37M
) @* I: \" i$ ], F| | ├──03_凸函数和全局最优解.rar 19.60M( a) q; I; l6 l X5 H5 a
| | ├──04_Anaconda运行环境和Pycharm开发环境安装配置.rar 147.32M1 g) R! S2 z. T z* a/ j
| | ├──05_Python实现线性回归解析解方式求解最优解.rar 149.73M' }1 m3 D+ N# H0 A" ] j! W
| | ├──06_调用sklearn线性回归的方式求解模型最优解.rar 62.03M
8 C. O' J; }9 a- x% S6 s| | └──07_梯度下降法.rar 100.43M
' p s1 a9 v' w( {# N, \2 K| ├──01_利用概率密度函数.rar 90.96M
' ~1 A: O5 X3 R1 j; @* T| ├──02_推导出来平方均值损失函数.rar 134.23M
2 E: l/ E& m ^* ^% Q| ├──03_推导出来解析解.rar 119.19M" Q( W2 X) F- V, F
| ├──04_python运行和开发环境的安装.rar 80.80M/ I( p1 ], l7 P
| ├──05_python代码实现解析解求解模型和梯度下降法介绍.rar 139.53M
0 T$ u1 W- @) }" i' D# M| ├──代码.rar 12.47kb
1 J+ S/ y @) l9 r) O) c| ├──软件.rar 717.18M
, h$ F+ p3 I: \! L2 H$ ?| └──资料.rar 5.17M" N: w P4 I2 m: e7 O4 I) ]
├──20181120_python基础01
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% e* {' z3 y' l1 _0 n├──20181122_python基础02
: y! x5 e/ \; R5 Q ?9 J7 t| ├──01 字符串 切片.rar 49.45M
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├──20181124_归一化_正则化
$ w4 a2 |. L+ W3 U g( ]| ├──01_回顾线性回归与梯度下降流程.rar 121.19M0 j$ T. x$ @0 X' i, |" i! E: p* E
| ├──02_梯度下降求导步骤推导.rar 94.28M
, a& u$ n; L k ^! F* ^: v) i4 N| ├──03_BGD代码实战.rar 104.10M7 M. t( d4 }( ?. g0 G2 g
| ├──04_SGD_mini-batchGD代码实战.rar 137.56M
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' C9 M' R& u7 e, q| ├──06_正则化_岭回归.rar 257.01M( Z, q0 L( h- w0 H
| ├──代码.rar 2.38kb) B! s% ?2 u+ H3 Y
| └──资料.rar 4.85M N6 I3 z& e5 t4 B) k+ W
├──20181125_多项式回归_逻辑回归 + n2 a# j& {7 N7 l6 w! }
| ├──01_多项式回归.rar 126.88M
% R: x# f9 R0 e9 F/ \6 j| ├──02_多项式回归代码.rar 150.21M: |9 F' h9 U& p2 D% j5 x2 H' q
| ├──03_维度_升维_降维.rar 43.32M
1 p! {% T2 U8 a| ├──04_保险案例把前面知识用起来.rar 234.42M, B+ U: @* F# d: A3 _
| ├──05_逻辑回归是什么_用起来.rar 190.52M0 ]) J9 J2 H* F5 o [& s
| ├──06_逻辑回归损失函数推导_梯度求导过程.rar 162.31M
* N O9 E1 M4 _) {| ├──代码.rar 21.01kb
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7 I1 m; k8 K. u4 @├──20181127_python基础03
) `) I& t( }2 W a |) M| ├──02 函数式编程.rar 54.40M
) p3 e: q7 g! h) p& a% g| └──代码.rar 2.66kb
- i; j! q A9 R! S: e├──20181129_python基础04
2 g0 ^; X, Y' C6 v| ├──01 函数式编程.rar 55.80M5 z. f: ]8 Y9 p
| ├──02 面向对象编程与异常.rar 61.86M8 z+ L# r! n, b- I8 E* v
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# s1 j) E, S V) D+ V& U" v├──20181201_决策树_随机森林 + V8 k5 R) q% \- l0 o4 [$ w
| ├──01 决策树介绍.rar 52.42M
' _6 R/ }. i1 \; l7 J, c3 ]| ├──02 cart分类与回归树_代码演示.rar 90.12M
# n8 }, ]" z( [; h' e| ├──03 信息增益_信息增益率.rar 50.45M
0 [# @; o; ?% `) s. m( I1 Q| ├──04 剪枝.rar 20.57M
8 |7 U- K" k% z1 U| ├──05 随机森林.rar 95.90M" V% s+ N9 k; k* m
| ├──代码.rar 2.16kb
, \2 S) ~/ ^! M- a! x4 A| └──资料.rar 18.38M
5 B$ p5 \$ I! {) u0 X├──20181202_boosting_Adaboost
8 {5 v9 U8 [# I5 ^| ├──01 决策树代码演示.rar 60.82M Y3 J: m/ z' x5 F" G, _) Q$ q
| ├──02 随机森林代码_mnist.rar 48.13M9 C# A. \/ o* f3 l5 H, r9 e
| ├──03 boosting介绍.rar 21.95M
! O# @- i. z; {1 N4 q& S1 @| ├──04 adaboost整体流程.rar 54.62M0 N1 X4 Y1 S# f( p7 W
| ├──05 adaboost样本权重计算.rar 62.96M
) u( `* ^! m U6 S4 C2 c# {| ├──06 adaboost总结.rar 42.15M
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| ├──代码.rar 10.17M$ u o! [8 P( q! Q+ S! K% d
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├──20181205_轻松数据可视化matplotlib
8 L* v9 l7 I* H5 {| ├──01_轻松数据可视化matplotlib_线图_散点图.rar 151.16M8 v+ p0 M9 d8 P. Y6 p) w' a3 \
| ├──02_轻松数据可视化matplotlib_等高线图_频次直方图.rar 139.21M+ n) w9 s z) ?2 R5 f; g
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├──20181206_matplotlib绘制乳腺癌模型损失函数 % l& m2 v/ x9 E1 d5 s
| ├──01_计算乳腺癌的分类模型最优解_实现逻辑回归的损失函数.rar 108.56M7 K4 d2 j1 t7 `0 K; {, x
| ├──02_绘制逻辑回归损失函数的等高线图_以及3D图形的表达.rar 201.17M+ f" |1 J) o4 b5 Y p n" d
| └──代码.rar 137.90kb& H1 D( G" Y1 O0 D0 O
├──20181208_gbdt_xgboost 2 B3 a9 ?2 W2 U0 J8 D0 [" V F/ c
| ├──01.决策树复习.rar 74.05M8 l7 C; r" _! t, s1 i% ]
| ├──02.随机森林和adaboost复习.rar 30.54M" F) P5 t0 m: t; d
| ├──03.gbdt1.rar 53.52M
6 D+ F) i# W. O3 H* A| ├──04.gbdt2.rar 66.87M
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| ├──代码.rar 319.23kb
6 q2 y, [ w" K6 v- n| └──资料.rar 11.81M
% D: q% }" O, D( c8 H" M; N, G├──20181209_决策树细粒度复习_分类评价指标_聚类KMeans ; N' u, S9 Y8 t! a
| ├──01.决策树入门1.rar 11.69M
+ H! [( s# s1 s6 s& ?1 z3 K| ├──02.决策树入门2.rar 10.38M" m4 f2 s5 `& H1 L
| ├──03.hunt算法.rar 21.74M- I. u% P* K8 v0 n) D" F
| ├──04.id3算法.rar 51.11M
v8 C! s3 I3 z6 Z3 }$ L| ├──05.id3的实现1.rar 56.79M* O4 c) z6 G* ~% N- h" ~8 X# R8 F N' T
| ├──06.id3的实现2.rar 27.34M
( P8 x) L; O: t, ]4 Z9 d- b7 I| ├──07.c4.5原理.rar 30.90M: [- b& I. L; U* t6 I
| ├──08.cart算法.rar 43.33M/ ]5 c7 G# z9 E
| ├──09.adaboost公式.rar 48.33M
$ D1 p% p# ]- f1 w' y# ^: X| ├──10.分类评价指标.rar 87.42M8 S u" I& A+ W
| ├──11.相似性计算.rar 49.88M; ]: y0 P1 d! [* D- K) s
| ├──12.kmeans原理.rar 14.19M; A8 A; K1 z3 k$ Y+ j s1 m0 I0 `
| ├──13.kmeans的实现.rar 50.03M+ M ]4 n" Q2 ^# H& n
| ├──14.kmeans评价及k值选择.rar 16.09M
# I, C- ~* J0 ?| ├──代码.rar 549.24kb
+ ]9 ~1 i1 F# L& e) y P- {| └──资料.rar 6.46M
# b, r4 q# e( {+ w3 c├──20181211_matplotlib基本图形绘制
; W4 D! I* ^ M3 v0 C3 L| ├──01_matplotlib绘制条形图.rar 134.75M
" m7 b7 m! X: {) s. |" C' y| ├──02_matplotlib绘制条形图_饼图_解决中文显示乱码.rar 120.21M
# C1 z/ x. Q* U5 C5 @8 M| └──代码.rar 263.22kb3 O4 L/ H- P9 f9 d# {' ~
├──20181213_seaborn各种绘图操作
( E- P( A+ W9 Q3 s5 X. y3 L2 i3 Z- i| ├──01_Seaborn可视化模块各种绘图操作.rar 158.65M
. x% R' n6 I) }2 U6 f( G| ├──02_Seaborn可视化热力图操作和风格设置.rar 67.35M
& ` S5 M5 i' o' o- a) p| └──代码.rar 781.52kb
; J8 e& B; }; I$ f h' w0 B5 d/ t$ ~# @, m├──20181215_各种聚类算法
7 E% }5 z) j* e) H/ V| ├──01kmeans代码实现.rar 46.12M& R5 Y T- P9 S7 C& O% s
| ├──02kmeans图像处理.rar 33.17M
; R, P1 X+ }. [' u# s| ├──03kmedoids.rar 16.35M( @1 o: I; i8 d# R' q3 _
| ├──04二分kmeans.rar 5.23M
( L. M- S5 x+ N. l| ├──05kmeans plus plus.rar 8.88M
/ X0 [$ s) V9 X. y2 G2 i| ├──06canopy.rar 11.46M
# v' w# `% _5 g2 S7 a3 T3 X H| ├──08回顾.rar 11.09M2 D' f( S8 D8 v2 y! H6 l, J
| ├──09层次法.rar 36.49M
- P1 J6 c# }7 d| ├──10dbscan原理.rar 38.14M
% ]. k3 n+ p2 C: [| ├──11dbscan实现.rar 77.06M
( k0 W' y* a2 r6 T| ├──12谱聚类.rar 42.52M+ T2 y" a3 \/ {6 q1 M7 h& |7 d
| ├──代码.rar 2.10M
; R, b+ l) B8 S0 T+ k| └──资料.rar 5.99M6 K9 g* R: H6 `. l9 A
├──20181216_最大熵算法
5 C, h2 \6 l9 g/ j! T1 Y' T| ├──01回顾.rar 46.11M& s3 B5 D2 ]2 }" R0 K0 f- B; T
| ├──02聚类的评估.rar 14.52M" V; W7 ^' e, }/ ~1 ^& w5 b
| ├──03最大熵简介.rar 43.90M
9 b' N1 Q" G0 E6 b, z| ├──04联合熵和条件熵.rar 21.11M
. S8 b# l* T, o7 N$ l/ a| ├──05kl和互信息.rar 32.34M
2 [% O: s; J0 N5 V: M| ├──06最大熵原理.rar 18.54M
% M7 g m- z0 }| ├──07特征函数.rar 36.94M
, p2 z* e; v8 N: {* F3 {+ m. p| ├──08拉格朗日.rar 60.57M+ h0 G4 {, a( A/ K- [( ~* c
| ├──09iis算法.rar 36.37M# Z1 \" L5 V& _' A% e% X2 J7 N
| ├──10案例流程.rar 116.33M2 K" I. I$ B, w2 c3 a$ i
| ├──代码.rar 2.84M8 \8 o' G" O; }- b; o
| └──资料.rar 3.46M
* i7 F7 A) a$ t├──20181218_音乐分类器_读取_绘图_傅里叶变换 . _; T* k [* E" }2 O' Q
| ├──01_音乐数据的读取与绘图.rar 129.94M( V( ?# t/ s9 _2 t
| ├──02_音乐数据的傅里叶变换.rar 199.55M o8 t o' W# p% t( D! h" Z5 S
| ├──genres.rar 1.94G
m4 @' A, }: W| ├──代码.rar 1.23M; l2 I2 H8 m4 r! M! J
| └──资料.rar 1.18M
. c' D j6 a7 Y├──20181220_音乐分类器训练集构建_模型训练_模型测试
D9 J, {6 F5 n8 I| ├──01_对每一首音乐文件做傅里叶变换.rar 184.43M- R, [5 ]' }+ x+ K( D; v% i
| ├──02_构建训练集_训练模型_测试模式.rar 255.38M
; P; d: t* N J8 y: t2 Q| ├──代码.rar 55.16kb3 |: g5 C% n* X, v6 V& D: }, ?% j& |- L) ~
| └──资料.rar 55.50M
4 z8 O+ Z) i D5 A+ c% @├──20181225_数学基础01 6 K8 y/ p" b U3 D+ K, |; u I
| ├──第一讲 导数及其应用.pptx 1.11M
8 d" p: {+ i* P& s| └──第一讲12.25.avi 531.99M9 J# `* l$ l5 @- p) K+ p
├──20181227_数学基础02 ) ^. M- m+ V* a2 y) d
| ├──第二、三、四讲 矩阵及其分解2018.3.22.pptx 1.43M
0 W$ z O1 ?& c, }9 T& X+ l9 || └──第二讲12.27.avi 499.26M
: ~4 W+ u f5 ]" a3 Y├──20190103_数学基础03 y/ W' a. d/ ~' X* k* ?6 A
| ├──第二、三、四讲 矩阵及其分解2018.3.22.pptx 1.43M
# l4 a/ y# V; M# J( w| └──第三讲1.3.avi 448.09M
9 F% e9 ?* y) [6 Q, j( I) W├──20190105_神经网络 1 ^( H3 n2 w1 v* I9 k, q
| ├──01_理解神经元_三种激活函数.rar 85.16M
2 X" o, y( {* {% T+ K* X6 @0 }7 v| ├──02_理解机器学习浅层模型和单层网络关系.rar 91.93M; {! j$ E2 _9 H8 r# |
| ├──03_多层神经网络隐藏层的意义所在.rar 63.78M6 y/ W. r0 z# Q5 c. f: l; O# S
| ├──04_多层神经网络优缺点_局部最小值.rar 166.72M
1 Z. I: H7 p4 [: w$ n5 v( d* h) Q| ├──05_sklearn的神经网络参数使用.rar 193.74M Z1 ~4 J8 n( U/ n0 o2 } {
| ├──06_sklearn预测水泥的强度案例.rar 292.74M
- z& h9 }) `- g- N, _| ├──代码.rar 17.42kb' @. M2 v0 g! U7 l- @5 Z. Q8 n
| └──资料.rar 422.70kb' i5 u K. T: J$ W2 \; w/ {$ L
├──20190106_TensorFlow安装和使用 : ?/ ]5 n% K0 `2 c5 }
| ├──01_深入理解归一化.rar 138.93M1 e( U2 `& }, ~) \$ L* ~
| ├──02_tensorflow的CPU和GPU安装.rar 282.30M
/ m9 ?4 Q5 m# x$ {6 ]| ├──03_tensorflow代码的开始_构建图和计算图.rar 186.11M
. A1 P# V5 A$ l+ L7 K3 Z| ├──04_tensorflow来做房价的回归任务解析解方式求解.rar 150.84M
( T" y2 z3 H, I# B6 T| ├──05_tensorflow来做房价的回归任务BGD方式求解.rar 147.49M
8 U% i/ P! N( i, C| ├──06_tensorflow来做房价的回归任务SGD的方式求解.rar 130.91M
+ Y5 K# Z9 J( J) ^& p; h+ [+ u) l| ├──TensorFlow的GPU版本安装软件.rar 1.50G2 U B ]: } F5 s7 `# l; S3 S+ d
| ├──代码.rar 363.60kb
* y! y( C9 W3 H& F1 c9 E7 i| └──资料.rar 3.43M2 H+ |) f4 @: g e- p
├──20190108_数学基础04
( E' [* [$ o: L| ├──第二、三、四讲 矩阵及其分解2018.3.22.pptx 1.43M
! Z" L: Y" T6 R2 a0 a y2 W( C* _) z| └──第四讲1.8.avi 476.34M
4 Q% k& s2 P' N├──20190110_数学基础05
. w, E1 ~: O, j& J. [4 x$ _/ m9 M) h| ├──第五、六讲 概率论基础.pptx 1023.25kb& N, B8 a) K l9 Y ]
| └──第五讲1.10.avi 548.94M
/ @3 R0 R* W r Y& R9 p├──20190112_TensorFlow实现Softmax回归
8 P% ^9 f0 R! ~) V; D& c: i% i8 x| ├──01_复习单层神经网络.rar 97.62M8 `8 F8 F, h! s& e$ o1 O
| ├──02_复习多层神经网络_归一化代码.rar 200.79M4 y2 Q5 H- ^& I) U4 f8 @; i
| ├──03_复习多层神经网络做房价预测的代码.rar 99.03M
+ s$ @* ]7 Z; f' {9 j0 n% e| ├──04_Softmax多分类和LR多分类的区别.rar 137.12M5 X) t* l& S8 g( J7 ^
| ├──05_用tensorflow来实现Softmax对MNIST进行分类代码流程.rar 238.18M
. V# v& t$ E2 \% c3 ~) d7 T: O| ├──06_tensorflow来做交叉熵计算和ACC评估_模型的保存.rar 427.13M
9 I0 v9 g- }. c) U6 y. |' d" w| ├──代码.rar 7.64kb
6 H; ]9 s$ @$ ]7 f# t, P9 Y8 ~| └──资料.rar 51.34kb% L! ] s5 l0 w* {- b% _5 F4 F
├──20190113_TensorFlow实现DNN_卷积的操作
( K) x4 b' |+ r# m7 F| ├──01_模块化.rar 42.68M
$ D8 a+ A3 I) M; q: T4 u- w" U6 m| ├──02_反向传播_加法门.rar 87.15M! x0 a! c' Q9 a( J, i; ?( |; P
| ├──03_反向传播_乘法门_Sigmoid门.rar 121.64M. N8 r1 U/ |9 G6 x) c& M$ H
| ├──04_自己封装全连接实现DNN.rar 149.23M; S$ G3 z. N: ~" x- R, ~+ N
| ├──05_DNN对MNIST手写数字识别.rar 144.40M
8 S* c* r) g6 |8 X8 A2 k. d2 F2 A3 e| ├──06_卷积神经网络局部连接.rar 44.00M
+ ~1 s0 C: i B9 ?( v| ├──07_单通道卷积的计算_卷积的好处.rar 140.58M
0 {3 y/ V0 ^% o( f: u) @| ├──08_三通道卷积计算_Stride步长_Padding模式.rar 146.77M0 ]& ^ @8 N& ~' w$ A2 P% C3 W
| ├──09_SAME模式里面的FM的长宽计算.rar 106.64M
- M: M5 o& W1 M/ o: x# w$ d; c| ├──代码.rar 421.37kb
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发表于 2022-6-17 07:33:02
