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课程目录：
) D+ U% e/ l+ |9 x) M4 M: i$ ~2 d大小：66G* ]. C$ b' Z& |" h0 D4 S
├──20181117_线性回归 ) D- [! i4 ^8 S, \# U
| ├──当日录视视频，有杂音同学们忽略即可 3 S0 ?, R. P& K2 ^4 |# G. D" a
| | ├──01_人工智能课程设计理念（1）.rar 118.03M& M. r# S% m% ^/ @- a( L1 ^
| | ├──02_人工智能课程设计理念（2）.rar 110.98M
! G k3 A- t C/ N; g, L| | ├──03_机器学习是拟人.rar 49.52M
( O) g& H8 `; ~6 [5 h| | ├──04_机器学习应用.rar 137.99M' x, U! L, @# O& b. t
| | ├──05_什么是多元线性回归.rar 100.03M4 T1 S% X+ q7 h2 B! G: u/ S
| | ├──06_sklearn官网首页讲解.rar 48.45M: t$ l# M* b3 @/ g; E7 _8 ^
| | └──07_求最优解和求最大总似然关系.rar 126.28M! m) C$ m d% G g% [5 s
| ├──01_人工智能课程设计理念.rar 118.92M
: L( m+ U6 W6 v; ]; j# P| ├──02_机器学习是拟人.rar 11.97M: d: C6 V. m7 I. C
| ├──03_机器学习有监督_无监督.rar 87.62M# A6 E1 A9 h! Y. V* A
| ├──04_人工智能应用.rar 141.14M& D! M3 [; @0 P/ m. `" [
| ├──05_理解回归.rar 109.39M
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├──20181118_梯度下降
# `/ B2 o1 }9 e* d" j! L| ├──当日录视视频，有杂音同学们忽略即可
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: B3 A! }; L! R8 t' Q# _| | ├──02_从MSE到推导出theta解析解的形式.rar 131.37M1 M, I8 K# a) w. ]2 h
| | ├──03_凸函数和全局最优解.rar 19.60M
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3 R( e% ~$ K& Q| | ├──05_Python实现线性回归解析解方式求解最优解.rar 149.73M3 f% W& r# I* V6 I3 `8 o
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| | └──07_梯度下降法.rar 100.43M3 |7 X. s6 _5 ?' ^
| ├──01_利用概率密度函数.rar 90.96M f7 d& n! S$ }3 M3 s# S! t! l+ N
| ├──02_推导出来平方均值损失函数.rar 134.23M
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| ├──04_python运行和开发环境的安装.rar 80.80M8 D7 o1 s4 i. ?! f/ F
| ├──05_python代码实现解析解求解模型和梯度下降法介绍.rar 139.53M
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├──20181120_python基础01 4 B& {% S9 @0 k, w3 e( {
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├──20181124_归一化_正则化 7 u( d3 K1 w- N$ c T
| ├──01_回顾线性回归与梯度下降流程.rar 121.19M' k3 |, @: V, c$ B" k
| ├──02_梯度下降求导步骤推导.rar 94.28M
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├──20181125_多项式回归_逻辑回归 , N8 G0 j9 K+ s' R0 [# @
| ├──01_多项式回归.rar 126.88M% Y# a* w% \+ S5 u \, i( ~
| ├──02_多项式回归代码.rar 150.21M
3 M5 r) A+ l8 Z3 f: k) _8 m| ├──03_维度_升维_降维.rar 43.32M
! { t5 q. N& U. G% A9 o| ├──04_保险案例把前面知识用起来.rar 234.42M
- I$ A7 o5 f* d1 Z- \$ @| ├──05_逻辑回归是什么_用起来.rar 190.52M* J1 m4 v1 d& d' G
| ├──06_逻辑回归损失函数推导_梯度求导过程.rar 162.31M: I% a$ S; y; C# q" j1 D' @2 P
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├──20181127_python基础03 9 ^" n" \8 ~. Q& ^& D) d
| ├──02 函数式编程.rar 54.40M
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| ├──03 boosting介绍.rar 21.95M
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├──20181205_轻松数据可视化matplotlib - _1 }. I* o+ }+ `
| ├──01_轻松数据可视化matplotlib_线图_散点图.rar 151.16M
; v2 X( H5 | I, l8 S# R9 ^| ├──02_轻松数据可视化matplotlib_等高线图_频次直方图.rar 139.21M
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6 Y1 }$ o( H! Q$ X" {) ^├──20181206_matplotlib绘制乳腺癌模型损失函数 ( q$ S. ?+ a" Y& W
| ├──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 108.56M
; d% h& V& o5 y/ ]| ├──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
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' j( L1 j% m5 R3 e% O├──20181209_决策树细粒度复习_分类评价指标_聚类KMeans 0 }5 [( r2 G1 @" n' X) l1 Y t* K
| ├──01.决策树入门1.rar 11.69M1 D6 h B1 \ A$ B- `: m
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3 D5 q; y7 }9 H2 O1 H0 q/ J* S| ├──04.id3算法.rar 51.11M
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| ├──10.分类评价指标.rar 87.42M( e; s5 e( P5 J+ W% W( k; |
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. {% L, E: p& i- j% `$ T7 L| ├──13.kmeans的实现.rar 50.03M. ` q% T* ]6 ^$ y! M- L- \& p8 g) e
| ├──14.kmeans评价及k值选择.rar 16.09M
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! ~# P: \/ A4 O; X& `1 {| └──资料.rar 6.46M
" G4 b" n4 x0 |4 B7 T+ R0 T├──20181211_matplotlib基本图形绘制 5 w" k g) f$ u, @8 p
| ├──01_matplotlib绘制条形图.rar 134.75M
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├──20181213_seaborn各种绘图操作
! d* z0 \( Y$ I; ]# [| ├──01_Seaborn可视化模块各种绘图操作.rar 158.65M
1 n9 e9 Q) I. W* z| ├──02_Seaborn可视化热力图操作和风格设置.rar 67.35M
/ m3 B" @4 ]% F- G. v1 s) y F| └──代码.rar 781.52kb
- |; Q! Y& m4 X* b* z% h4 @├──20181215_各种聚类算法 - g' w x9 B3 _' z6 o; V
| ├──01kmeans代码实现.rar 46.12M
& Y/ p1 P' X7 x1 V7 B, `| ├──02kmeans图像处理.rar 33.17M* r8 F* e( p( r+ q S
| ├──03kmedoids.rar 16.35M
* b. `$ X4 ]% o5 R0 i| ├──04二分kmeans.rar 5.23M& h. g8 w: z" {. f H" R$ ]1 Q
| ├──05kmeans plus plus.rar 8.88M
4 T" C/ w. z% m) v5 {. A L+ \| ├──06canopy.rar 11.46M
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4 h6 p/ o8 t( Z; _8 n| ├──09层次法.rar 36.49M
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- @0 N8 R0 j" ^% n9 ^$ x$ k4 g| ├──12谱聚类.rar 42.52M
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| └──资料.rar 5.99M% ]9 s6 c6 K& ^- P. F; e3 Y
├──20181216_最大熵算法 2 ^; }5 w" ?. g6 j3 r
| ├──01回顾.rar 46.11M
" |9 D$ n6 _' S' g# ^( q' b| ├──02聚类的评估.rar 14.52M
0 J5 v7 ?) B. || ├──03最大熵简介.rar 43.90M5 A! V6 d+ m1 P9 n. A1 K$ m3 f
| ├──04联合熵和条件熵.rar 21.11M* i( E7 m% c( B' e
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| ├──06最大熵原理.rar 18.54M0 r+ w# b5 Q, g& ]5 n
| ├──07特征函数.rar 36.94M1 V9 c# g5 C7 U( S8 N
| ├──08拉格朗日.rar 60.57M
) j+ w; X& I- i+ E M& X: o) ~| ├──09iis算法.rar 36.37M
5 E+ \) j! H8 R! M9 T1 T| ├──10案例流程.rar 116.33M! ]) W3 |8 `* }1 m/ @
| ├──代码.rar 2.84M# Q! y9 X8 \$ {: n4 A7 \
| └──资料.rar 3.46M
T# m* L( k3 z1 T2 |6 Q├──20181218_音乐分类器_读取_绘图_傅里叶变换 9 K9 j+ C) K4 N0 `" R
| ├──01_音乐数据的读取与绘图.rar 129.94M% K: r; ^/ f$ p- Z
| ├──02_音乐数据的傅里叶变换.rar 199.55M: p! ~& m# z G6 K: G5 Q' t! f
| ├──genres.rar 1.94G. \9 d' s; x0 R
| ├──代码.rar 1.23M
- {( y$ Y. r m; }0 E. Q1 C L| └──资料.rar 1.18M
. a( s) F& \7 k% K& U; r4 C+ H0 D9 Z0 b├──20181220_音乐分类器训练集构建_模型训练_模型测试
- w$ h( M! R. E8 I7 e| ├──01_对每一首音乐文件做傅里叶变换.rar 184.43M
* j% ?1 ~3 V. N1 u# n; S| ├──02_构建训练集_训练模型_测试模式.rar 255.38M# f6 x7 H7 D+ I- e6 S' L
| ├──代码.rar 55.16kb
: ~! N8 ~* A N) }: G| └──资料.rar 55.50M8 t2 {! C: ?6 E: Y* W+ d# g% b
├──20181225_数学基础01 6 m7 r. ]% S& c, `6 h* V
| ├──第一讲 导数及其应用.pptx 1.11M/ S& |+ @2 M8 S3 O" u1 [4 h
| └──第一讲12.25.avi 531.99M
9 A' x% e S& [├──20181227_数学基础02
; L- z+ J o5 F9 f! ^3 }| ├──第二、三、四讲 矩阵及其分解2018.3.22.pptx 1.43M7 R: c2 R3 m/ ^9 o
| └──第二讲12.27.avi 499.26M
& D/ N2 O+ T9 e* H, I b1 W3 Q├──20190103_数学基础03 8 n2 h2 R% V L. @9 T( L
| ├──第二、三、四讲 矩阵及其分解2018.3.22.pptx 1.43M
. W8 L# H( Y# y. J) {. Z$ u5 E9 ~| └──第三讲1.3.avi 448.09M
7 x! h( b6 V1 V6 c├──20190105_神经网络
1 Q+ S4 i! r; z5 K8 U| ├──01_理解神经元_三种激活函数.rar 85.16M
; G) @ Q1 v, H| ├──02_理解机器学习浅层模型和单层网络关系.rar 91.93M/ l: S& _/ B$ _
| ├──03_多层神经网络隐藏层的意义所在.rar 63.78M
. X7 C, A9 E5 O1 e| ├──04_多层神经网络优缺点_局部最小值.rar 166.72M
! B# b3 t) D" ?% ?% }) J/ T& b| ├──05_sklearn的神经网络参数使用.rar 193.74M
% p* G N2 U- H" D* e| ├──06_sklearn预测水泥的强度案例.rar 292.74M0 q$ n% A3 u6 R/ e! s
| ├──代码.rar 17.42kb& F* a3 o1 A5 Q9 V* T
| └──资料.rar 422.70kb
( f' j; s6 o4 G' N├──20190106_TensorFlow安装和使用 8 L6 j2 J6 r% ~3 f2 c4 y
| ├──01_深入理解归一化.rar 138.93M
% k4 h7 y; t: V| ├──02_tensorflow的CPU和GPU安装.rar 282.30M7 b8 i! {9 l# N1 [& b
| ├──03_tensorflow代码的开始_构建图和计算图.rar 186.11M
4 X7 Z# M6 c- M5 N% N/ t| ├──04_tensorflow来做房价的回归任务解析解方式求解.rar 150.84M
0 m5 r3 {- h/ d' j% x| ├──05_tensorflow来做房价的回归任务BGD方式求解.rar 147.49M) l* l. t; X6 g. _" Y: g
| ├──06_tensorflow来做房价的回归任务SGD的方式求解.rar 130.91M7 n M$ ]5 t, F! t
| ├──TensorFlow的GPU版本安装软件.rar 1.50G
( `- c0 b) \) s+ H$ D* D0 E( R| ├──代码.rar 363.60kb
! n3 G2 I! z1 b0 H* Q" F- U| └──资料.rar 3.43M' C5 T' }" w- X) r5 C
├──20190108_数学基础04 + G6 M3 M1 f! J0 {. x
| ├──第二、三、四讲 矩阵及其分解2018.3.22.pptx 1.43M
1 i L9 V; N$ V; S+ e| └──第四讲1.8.avi 476.34M
( Y. X! y0 T4 ?/ I8 N. W s0 }├──20190110_数学基础05 9 m: _5 f8 {0 \* S, T' Z1 J3 \
| ├──第五、六讲 概率论基础.pptx 1023.25kb9 j# G; A# Z* k" Y: g/ ~" X
| └──第五讲1.10.avi 548.94M
5 L) q& R/ O3 E. E/ N8 _$ e├──20190112_TensorFlow实现Softmax回归
" e& G) w$ w; E6 c# p| ├──01_复习单层神经网络.rar 97.62M P! w+ l6 a# \; c
| ├──02_复习多层神经网络_归一化代码.rar 200.79M# E T$ d) s, _$ ~: d& {
| ├──03_复习多层神经网络做房价预测的代码.rar 99.03M$ w- R9 I$ q4 W; |
| ├──04_Softmax多分类和LR多分类的区别.rar 137.12M3 ]0 M# @$ u+ t. `! Y: j
| ├──05_用tensorflow来实现Softmax对MNIST进行分类代码流程.rar 238.18M/ \% K5 P+ k' R3 i. I
| ├──06_tensorflow来做交叉熵计算和ACC评估_模型的保存.rar 427.13M
- ]5 ?1 `! ]1 B+ e" {| ├──代码.rar 7.64kb+ `$ J, H) ^$ \# `. n% c
| └──资料.rar 51.34kb, h* m q; f3 w# A5 j! b
├──20190113_TensorFlow实现DNN_卷积的操作
% m8 `/ k7 s+ L2 [3 ^' Y5 _; \; q| ├──01_模块化.rar 42.68M: O9 \- |# f s
| ├──02_反向传播_加法门.rar 87.15M: i$ r! C0 p$ R2 [0 _# {
| ├──03_反向传播_乘法门_Sigmoid门.rar 121.64M4 j- F# M- T6 S( q' {
| ├──04_自己封装全连接实现DNN.rar 149.23M, g' \' B8 d1 M) ?6 A
| ├──05_DNN对MNIST手写数字识别.rar 144.40M5 Q# f( A. |# p! [. |% e) f
| ├──06_卷积神经网络局部连接.rar 44.00M A) I8 N w" _& n" Q
| ├──07_单通道卷积的计算_卷积的好处.rar 140.58M$ F; G% r+ |5 r: c9 z2 A: d& m2 z0 C
| ├──08_三通道卷积计算_Stride步长_Padding模式.rar 146.77M
8 ~- y3 r/ B8 Q. Q2 ^4 g2 @3 ?| ├──09_SAME模式里面的FM的长宽计算.rar 106.64M
( ?1 p! B o: b4 |+ p4 E% o5 k| ├──代码.rar 421.37kb+ C/ v4 `. \# K. e) K2 r/ U, T
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发表于 2022-6-17 07:33:02
