人工智能全套视频+源码+课件

何四爷

百战人工智能开发及远景介绍（预科）  
# T2 f$ p" x% o: q8 o; t|   ├──1_何为机器学习 .mp4  264.21M
|   ├──2_人工智能与机器学习关系 .mp4  81.52M
|   ├──3_人工智能应用与价值 .mp4  116.97M
9 |( z* V) K5 i8 f! d& ~% z|   ├──4_有监督机器学习训练流程 .mp4  111.23M
|   ├──5_有监督机器学习训练流程 .mp4  111.23M
|   ├──6_Python机器学习库Scikit-Learn介绍 .mp4  341.64M
|   └──7_理解线性与回归 .mp4  48.74M
├──02_线性回归深入和代码实现  
|   ├──01.视频  
" R& P2 |' M' }% O2 B6 q, m|   |   ├──01_机器学习是什么_(new) .mp4  104.12M
+ N3 u) y' w; X|   |   ├──02_怎么做线性回归_(new) .mp4  127.86M
1 _5 P6 w/ [. v|   |   ├──03_理解回归_最大似然函数_(new) .mp4  60.86M
|   |   └──04_应用正太分布概率密度函数_对数总似然 .mp4  55.68M
! F. k! w/ |- J( R! k|   ├──代码  
0 I3 t. G  s! I3 B' [|   |   ├──linear_regression_0 .py  0.84kb
6 Z; C& k* ~( ]3 @4 z3 T3 d|   |   └──linear_regression_1 .py  0.42kb
|   ├──软件  
  X) S7 d; |5 b0 w5 U3 J" ?# i|   |   ├──Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64 .exe  391.42M
0 x7 T2 c- D2 G- }|   |   └──pycharm-community-2017.3.3 .exe  188.67M
: F% q9 u; C. G& @- Y2 K) E% N5 M|   └──资料  
|   |   ├──机器学习是什么 .txt  1.00kb
$ O& i7 G9 d+ D  g; k|   |   └──线性回归 .txt  2.59kb
├──03_梯度下降和过拟合和归一化  
1 a& n; l1 `: o$ W|   ├──01.视频  
|   |   ├──01_梯度下降法思路_导函数有什么用 .mp4  686.00M
|   |   ├──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 .mp4  665.95M
|   |   ├──03_随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率 .mp4  580.36M
$ s; q; j2 M4 |2 P: D|   |   ├──04_梯度下降做归一化的必要性 .mp4  783.75M
|   |   ├──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 .mp4  849.28M
* Z* L/ O$ q1 m5 y; H8 C|   |   ├──06_过拟合的总结 .mp4  348.88M
|   |   └──07_岭回归_以及代码调用 .mp4  597.53M
|   ├──代码  
|   |   ├──batch_gradient_descent .py  0.80kb
|   |   ├──elastic_net .py  0.51kb
|   |   ├──lasso_regression .py  0.53kb
& J  u9 U1 V& \( j# n! G6 \|   |   └──ridge_regression .py  0.60kb
3 b; ]* a, A( |  ~( G" ]8 `  U|   └──资料  
|   |   ├──过拟合 .png  16.59kb
|   |   └──梯度下降法 .txt  5.18kb
* R( q4 i6 P2 t├──04_逻辑回归详解和应用  
2 A! G# E# \( z: Y# g|   ├──01.视频  
1 y7 c2 L! E' `) \, Z& p6 Q|   |   ├──01_Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures .mp4  803.89M
  l; V0 h  t7 L' K; L: P* o|   |   ├──02_多项式回归代码_保险案例数据说明 .mp4  862.61M
( ~+ g! Q7 {6 b7 L5 A( ~4 ?|   |   ├──03_相关系数_逻辑回归介绍 .mp4  695.77M
7 ]; n+ o; X4 E7 [4 O|   |   ├──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 .mp4  719.83M
|   |   ├──05_逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集 .mp4  519.14M
* y% @; V2 y0 ~- B|   |   └──06_逻辑回归多分类转成多个二分类详解 .mp4  537.49M
|   ├──代码  
  R$ M9 i: L! m5 d: R5 I) t7 o|   |   ├──elastic_net .py  0.51kb
9 W% b! k+ S+ h( B/ @|   |   ├──insurance .py  1.23kb
|   |   ├──lasso_regression .py  0.54kb
1 G" C  U2 z$ ?8 t& G4 V, u|   |   ├──logistic_regression .py  1.95kb
- z) q+ m2 j' x0 r6 |* p0 S% E|   |   ├──polynomial_regression .py  0.83kb
- o5 |( N$ |- O. b|   |   └──ridge_regression .py  0.60kb
$ ~" p, M; d4 _& ?|   └──资料  
2 D6 P# R7 i6 }4 h2 o|   |   ├──insurance .csv  54.32kb
|   |   ├──逻辑回归 .txt  3.00kb
! Z1 _4 u; w$ I  u2 s/ F|   |   ├──逻辑回归多分类 .png  47.44kb
|   |   └──线性回归2 .txt  3.22kb
" x8 x  u7 j. q3 `├──05_分类器项目案例和神经网络算法  
: @* p* q1 d, T) i$ D  g/ l  R% Q|   ├──01.视频  
|   |   ├──01_理解维度_音乐分类器数据介绍 .mp4  743.03M
|   |   ├──02_傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点 .mp4  588.43M
4 U  K7 c/ @6 X$ \! e3 m6 b: k/ B# `|   |   ├──03_逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码 .mp4  292.12M
|   |   ├──04_人工神经网络开始 .mp4  802.40M
, o/ v% p+ |. \* ]) b* ?7 Y|   |   ├──05_神经网络隐藏层的必要性 .mp4  529.60M
|   |   └──06_神经网络案例_sklearn_concrete .mp4  630.69M
|   ├──代码  
|   |   ├──logistic .py  7.40kb
|   |   └──neural_network .py  0.49kb
/ \: O  p3 k: x|   └──资料  
|   |   ├──concrete .csv  40.44kb
|   |   ├──machine-learning .pdf  1.12M
|   |   ├──R04_神经网络 .pdf  459.35kb
; ^, H+ E6 h: L% w|   |   ├──sine_a .wav  17.30kb
% T- v9 U$ T$ p1 m) c3 K! r( _2 K|   |   ├──sine_b .wav  17.30kb
( q. p7 _: Y+ `|   |   ├──sine_mix .wav  17.30kb
|   |   ├──trainset .rar  26.96M
; r4 [4 z8 j) D6 N; O5 a|   |   ├──理解维度_升维 .png  17.90kb
/ Z' u9 C: X. M- e& I0 p6 _$ Q|   |   ├──神经网络 .txt  1.46kb
|   |   └──图片1 .png  132.46kb
  ]: |# W3 x' S$ O├──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 .mp4  45.04M
|   |   ├──01_逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别 .mp4  97.56M
- X% o5 |, E, o" k# i|   |   ├──02_Softmax图示详解_梯度下降法整体调参 .mp4  100.82M
% J  H- y& s" n|   |   ├──03_评估指标_K折交叉验证 .mp4  142.64M
# L; ?& R2 Q/ Y+ O4 P% [1 v|   |   ├──04_决策树介绍 .mp4  146.62M
|   |   ├──05_随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝 .mp4  124.14M
|   |   └──06_决策树_随机森林_sklearn代码调用 .mp4  294.24M
! G9 Q* t) A1 @* l3 S|   ├──代码  
  O+ F2 k( B+ a) K$ O8 A|   |   ├──decision_tree_regressor .py  1.06kb
|   |   ├──iris_bagging_tree .py  1.58kb
' @' O8 `/ j9 V+ b+ {9 ^( L# P( I* n1 {/ r|   |   ├──iris_decision_tree .py  1.97kb
$ K( d/ f" M3 U|   |   └──iris_random_forest .py  1.18kb
|   └──资料  
|   |   ├──Softmax画图剖析 .png  39.10kb
+ a* ~: |( b3 E0 n; T|   |   ├──逻辑回归多分类画图剖析 .png  41.95kb
|   |   ├──逻辑回归二分类画图剖析 .png  27.05kb
|   |   ├──随机森林 .pdf  476.36kb
|   |   ├──梯度下降训练过程 .png  62.52kb
|   |   └──线性回归(评估) .pdf  2.56M
4 l& u* m5 H: Y3 x$ |3 P& l1 r3 F├──07_分类评估、聚类  
, [8 b4 X% A4 a; c! [$ m|   ├──01.视频  
|   |   ├──01_评估指标 .mp4  997.46M
5 e9 B. I9 u3 s# r1 T|   |   ├──02_监督学习评估指标代码调用 .mp4  258.97M
|   |   ├──03_相似度测量 .mp4  127.58M
( l' D2 D8 |& F0 q|   |   ├──04_K-Means聚类 .mp4  149.78M
8 s7 Z, X+ e( [3 r$ i7 {0 u|   |   └──05_KMeans聚类的应用 .mp4  245.77M
8 D6 I+ n) }0 q! `* n. @|   ├──代码  
) Q. y9 j( e, H2 n|   |   ├──cluster_images .py  2.45kb
; I* X* W- I2 p2 N0 d|   |   ├──cluster_kmeans .py  3.84kb
* e0 t2 k. F7 _! r% V|   |   └──mnist .py  4.58kb
|   └──资料  
|   |   ├──test_data_home  
: q3 p+ j1 s6 N) W4 B( Z7 h! t4 h|   |   ├──flower2 .png  1.41M
|   |   ├──Lena .png  596.76kb
' y- V5 D" W& ~6 U; V# Y|   |   ├──temp_5 .png  4.13kb
|   |   └──聚类 .pdf  6.39M
' F( ]0 V2 C: i. {6 U9 {├──08_密度聚类、谱聚类  
|   ├──01.视频  
) E& T; G) y% Z1 K|   |   ├──01_聚类的评估_metrics代码 .mp4  636.68M
|   |   ├──02_密度聚类_代码实现 .mp4  140.90M
: C5 l# h$ ^6 u& _" n  l8 ]" H|   |   └──03_谱聚类 .mp4  66.13M
|   ├──代码  
  _/ n/ ~. Q8 S1 Q|   |   ├──cluster_DBSCAN .py  2.26kb
. {5 A' E' h  F4 h8 g|   |   ├──cluster_metrics .py  1.29kb
# N5 E4 q( i& C|   |   └──cluster_spectral .py  1.66kb
|   └──资料  
├──09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归  
: j8 C) W% U/ N0 q# o) v|   ├──01.视频  
2 O# y9 y# {8 n* u! z|   |   ├──00_pip安装源设置 .mp4  17.68M
+ v! n+ i4 I+ m2 c# k5 V|   |   ├──01_TensorFlow介绍与安装 .mp4  201.94M
|   |   ├──02_TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用 .mp4  154.54M
|   |   ├──03_TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现 .mp4  112.86M
|   |   └──04_tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优化 .mp4  122.54M
: y$ {) }+ E0 K7 F|   ├──代码  
|   |   ├──00_tensorflow_version .py  0.05kb
|   |   ├──01_first_graph .py  1.95kb
|   |   ├──02_better_session_run .py  0.39kb
3 p8 Y" G9 W; ^" Y, X8 d+ u8 \, m|   |   ├──03_global_variables_initializer .py  0.34kb
, ~, ]5 e- M. p3 F. M|   |   ├──04_interactive_session .py  0.77kb
|   |   ├──05_manager_graph .py  0.52kb
|   |   ├──06_lifecycle .py  0.75kb
|   |   ├──07_linear_regression .py  0.98kb
|   |   ├──08_manually_gradients .py  1.77kb
|   |   ├──09_autodiff .py  2.00kb
$ g2 H$ F% |1 x|   |   ├──10_using_optimizer .py  2.62kb
: [3 ~, K3 v. N. C! T1 V4 w! M|   |   ├──11_placeholder .py  0.95kb
  N" g1 w$ q* G|   |   └──12_Softmax_regression .py  2.60kb
|   └──资料  
1 G4 l0 G( [3 z; ~$ d|   |   └──TensorFlow初识 .pdf  1.90M
├──10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化  
. Q* p2 f9 ~6 }' Z|   ├──01.视频  
. `& D! D, F% A: v- v8 k|   |   ├──01_placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图 .mp4  1.12G
|   |   ├──02_TF对Softmax回归训练_评估代码实现 .mp4  142.28M
9 N! G3 I" v) L! C! v  A3 N|   |   ├──03_TF的模型持久化_重新加载 .mp4  38.04M
|   |   └──04_模块化 .mp4  24.07M
, z3 I/ R& P! D( o|   ├──代码  
8 _+ C. {8 t- j! q  r" u|   |   ├──11_placeholder .py  0.95kb
) C$ y1 o) p$ S6 Y- F|   |   ├──12_Softmax_regression .py  2.60kb
/ e" J7 K% ~" h0 W- W4 e$ W|   |   ├──13_saving_model .py  2.25kb
|   |   ├──14_restoring_model .py  1.57kb
|   |   ├──15_modularity_ .py  0.62kb
|   |   ├──15_modularity .py  0.73kb
6 s8 `1 q& O" F' f7 ]  n; }& A. U2 u|   |   ├──16_DNN .py  4.19kb
3 Q  U8 M# {% r5 }5 y: X: W4 w4 Z2 e|   |   ├──17_tensorboard .py  6.16kb
. p3 f) P0 E" `  T5 E|   |   ├──18_convolution .py  1.16kb
+ u0 \0 h0 a6 b% i, a|   |   └──19_pooling .py  1.06kb
" j' |' A& h; D|   └──资料  
|   |   ├──MNIST_data_bak  
|   |   └──TensorFlow热恋 .pdf  2.04M
├──11_DNN深度神经网络手写图片识别  
|   ├──01.视频  
4 ^9 h& T0 [7 r. A9 ?/ W|   |   ├──01_深度学习DNN是什么 .mp4  1.11G
+ P, W& W* l/ G! p0 ^$ d|   |   └──02_TF训练2层DNN来进行手写数字识别 .mp4  116.83M
1 e$ |  d( X2 I' K4 Q; n% C|   ├──代码  
|   |   └──16_DNN .py  4.19kb
|   └──资料  
|   |   ├──MNIST_data_bak  
) @4 W9 y% v1 k, T% R4 O|   |   └──TensorFlow热恋 .pdf  2.04M
# ?, W" o! G/ ]; ^. c├──12_TensorBoard可视化  
|   ├──01.视频  
2 a' {( P! V( l2 ~' j% p|   |   ├──01_TensorBoard代码 .mp4  503.35M
) u: Z- x2 u. n6 K5 d! b|   |   └──02_TensorBoard启动以及页面 .mp4  74.84M
' m3 P3 h7 R8 M8 Z+ a7 H# p- U|   └──代码  
|   |   └──17_tensorboard .py  6.16kb
, J" v( c3 Q! C; M+ D9 R, |/ \2 \├──13_卷积神经网络、CNN识别图片  
* ]2 X5 m/ ^9 Q* o( s7 ^|   ├──01.视频  
, X* i4 Y# @' ~# t3 [: B|   |   ├──01_卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片 .mp4  789.93M
|   |   ├──01_图释对比原始图片和卷积FeatureMap .mp4  30.53M
|   |   ├──02_三通道卷积_池化层的意思 .mp4  191.20M
|   |   ├──03_CNN架构图LeNet5架构 .mp4  85.28M
$ C: P: W2 _3 j# f( f! _7 r9 D  \$ H|   |   ├──04_CNN来对MNIST进行图片识别代码实现 .mp4  227.44M
|   |   └──05_TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务 .mp4  483.90M
) N/ ?% J7 z$ E|   ├──代码  
4 n+ {4 _; c0 R  J|   |   ├──tensorflow_cnn_alexnet .py  8.56kb
: a/ X; J9 c( s( h( H4 U2 ~|   |   ├──tensorflow_cnn_cifar10 .py  11.86kb
|   |   ├──tensorflow_cnn_mnist .py  5.59kb
4 k& ~- a! N& M. w|   |   └──tensorflow_cnn_vgg .py  2.21kb
+ G* I+ n& f! g4 h5 m( q|   └──资料  
1 b# W9 R' `3 A( L9 I- s  y|   |   └──tutorials .rar  101.24kb
3 a4 ]$ s( j4 K+ L4 a& h/ s; x: J├──14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现  
0 S2 X; _3 a; O0 y+ a|   ├──01.视频  
|   |   ├──01_解决梯度消失的三个思路 .mp4  976.77M
: I8 S7 F' D( b) ~8 v|   |   ├──02_反向传播计算W对应的梯度 .mp4  128.86M
|   |   └──03_AlexNet五层卷积benchmark代码实现 .mp4  103.16M
- I! P/ r6 x; E- h6 ]) J5 A|   ├──代码  
|   |   ├──tensorflow_cnn_alexnet .py  8.56kb
|   |   ├──tensorflow_cnn_cifar10 .py  11.86kb
5 S" h. b  Q" o) i! L|   |   ├──tensorflow_cnn_mnist .py  5.59kb
|   |   └──tensorflow_cnn_vgg .py  2.21kb
|   └──资料  
- e5 e  ]( u8 _  h" l; e* m( n|   |   ├──test_data_home  
|   |   └──TensorFlow热恋 .pdf  2.05M
└──15_Keras深度学习框架  
|   ├──01.视频  
$ [& z2 A: H# O& H! t; a4 N& |# ^( m|   |   ├──01_Keras开篇 .mp4  93.46M
|   |   ├──02_Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN .mp4  147.45M
|   |   ├──03_Keras调用VGG16来训练 .mp4  168.25M
' ~7 }% P' F6 z" ]" v5 P* W|   |   └──04_深度学习更种优化算法 .mp4  79.49M
0 y0 e1 P3 ~. M' U) c|   ├──代码  
|   |   ├──00_hello_keras .py  0.56kb
2 A0 O8 X! ~! x|   |   ├──01_keras_model_sequential_ .py  0.28kb
; b* ]) d6 e' N3 H  Z8 i2 C  }|   |   ├──01_keras_model_sequential .py  0.74kb
|   |   ├──02_keras_model_model .py  1.55kb
) }2 s$ I" r5 B6 C( c* f|   |   ├──03_keras_mnist .py  2.90kb
|   |   └──04_keras_vgg16 .py  3.88kb
2 [/ u/ P( Z* |7 i& W, c( G5 H2 T2 {|   └──资料  
, N1 f& X. N- q% O' P|   |   ├──test_data_home  
$ a! F7 T" }8 j, p0 N2 P! Z' [|   |   └──TensorFlow热恋 .pdf  2.05M
5 [5 h' W8 e% t& |" Y* {" a

) g( z' C+ p/ m5 ^! L
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