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）  
|   ├──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
& ^8 L# W+ j; m! l# `|   ├──3_人工智能应用与价值 .mp4  116.97M
|   ├──4_有监督机器学习训练流程 .mp4  111.23M
$ L! p2 p# x$ k( i4 O( j|   ├──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
4 P3 L. V8 F' G8 }# N├──02_线性回归深入和代码实现  
|   ├──01.视频  
|   |   ├──01_机器学习是什么_(new) .mp4  104.12M
9 c4 d+ A, w* h/ e|   |   ├──02_怎么做线性回归_(new) .mp4  127.86M
|   |   ├──03_理解回归_最大似然函数_(new) .mp4  60.86M
4 g/ N# w8 G3 i1 w2 }|   |   └──04_应用正太分布概率密度函数_对数总似然 .mp4  55.68M
2 v& x( ~. Q! ^|   ├──代码  
. [( N5 Y3 B( H& @|   |   ├──linear_regression_0 .py  0.84kb
/ |' E2 D0 h2 H" [|   |   └──linear_regression_1 .py  0.42kb
( n, x& E. F3 a, p% z|   ├──软件  
|   |   ├──Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64 .exe  391.42M
|   |   └──pycharm-community-2017.3.3 .exe  188.67M
) }8 P$ L9 o3 ~$ X3 e# b9 A|   └──资料  
|   |   ├──机器学习是什么 .txt  1.00kb
# Y7 A: {, x! a4 [; _|   |   └──线性回归 .txt  2.59kb
% i" t! [  U2 S9 A1 F8 a: e├──03_梯度下降和过拟合和归一化  
( o  H( L( u( b" {|   ├──01.视频  
- T  x1 d$ U7 S|   |   ├──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
9 y8 e6 |3 H: h8 B9 `' ]7 y- @|   |   ├──03_随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率 .mp4  580.36M
|   |   ├──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
|   |   ├──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
1 ^0 j1 P2 ^- L6 P' N|   |   ├──lasso_regression .py  0.53kb
|   |   └──ridge_regression .py  0.60kb
4 ?; P; n* N& C, J9 Q|   └──资料  
|   |   ├──过拟合 .png  16.59kb
9 z  M8 Z. f( S$ g2 m% e7 ||   |   └──梯度下降法 .txt  5.18kb
├──04_逻辑回归详解和应用  
|   ├──01.视频  
% l7 j/ |  i$ Y/ @. Y5 V|   |   ├──01_Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures .mp4  803.89M
|   |   ├──02_多项式回归代码_保险案例数据说明 .mp4  862.61M
$ y- n2 `' {4 f' C; W& y|   |   ├──03_相关系数_逻辑回归介绍 .mp4  695.77M
|   |   ├──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 .mp4  719.83M
|   |   ├──05_逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集 .mp4  519.14M
|   |   └──06_逻辑回归多分类转成多个二分类详解 .mp4  537.49M
! U! I; m' U4 M! X) Q6 D! C8 B|   ├──代码  
|   |   ├──elastic_net .py  0.51kb
9 ?. r2 H, a( l  I4 i, G9 n|   |   ├──insurance .py  1.23kb
0 a, s7 {7 i3 a/ h& ?0 G|   |   ├──lasso_regression .py  0.54kb
|   |   ├──logistic_regression .py  1.95kb
) V2 e# o' t& K# {. q  C* N|   |   ├──polynomial_regression .py  0.83kb
5 L2 R& h8 _6 q|   |   └──ridge_regression .py  0.60kb
|   └──资料  
: u5 n8 }' x4 c/ V$ p& T* ^|   |   ├──insurance .csv  54.32kb
; g& o$ I0 g+ b( d* z; f4 n|   |   ├──逻辑回归 .txt  3.00kb
& o1 J6 B0 I8 E|   |   ├──逻辑回归多分类 .png  47.44kb
/ p$ l3 y( h6 v|   |   └──线性回归2 .txt  3.22kb
├──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 .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
5 d$ v, r6 u/ e! A/ D|   |   ├──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
5 d% T' e% I* L+ B( e! E7 C: W|   |   ├──05_神经网络隐藏层的必要性 .mp4  529.60M
9 ~7 U; }- t7 h5 c$ `* F7 o7 Q9 V) B|   |   └──06_神经网络案例_sklearn_concrete .mp4  630.69M
7 O. K' l" \# p; U|   ├──代码  
|   |   ├──logistic .py  7.40kb
|   |   └──neural_network .py  0.49kb
|   └──资料  
  ]1 h' R# h: A3 G5 {6 w|   |   ├──concrete .csv  40.44kb
|   |   ├──machine-learning .pdf  1.12M
4 G3 x, K) z( }- U/ P* p; `|   |   ├──R04_神经网络 .pdf  459.35kb
|   |   ├──sine_a .wav  17.30kb
# Q% `) \9 ~6 u) o! x) w0 r% z|   |   ├──sine_b .wav  17.30kb
5 g& {; f  D2 ~$ b0 I0 @( w1 `|   |   ├──sine_mix .wav  17.30kb
6 K7 X0 J/ C% \/ B$ e|   |   ├──trainset .rar  26.96M
|   |   ├──理解维度_升维 .png  17.90kb
|   |   ├──神经网络 .txt  1.46kb
|   |   └──图片1 .png  132.46kb
├──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 .mp4  45.04M
: q$ n7 r; R* n- i0 E2 w|   |   ├──01_逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别 .mp4  97.56M
' d/ u* m3 P& H! K% B|   |   ├──02_Softmax图示详解_梯度下降法整体调参 .mp4  100.82M
|   |   ├──03_评估指标_K折交叉验证 .mp4  142.64M
|   |   ├──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
* u: ^+ i1 V2 C|   |   └──06_决策树_随机森林_sklearn代码调用 .mp4  294.24M
|   ├──代码  
|   |   ├──decision_tree_regressor .py  1.06kb
( N* m. H; A, S; b|   |   ├──iris_bagging_tree .py  1.58kb
/ g7 a% P. q4 B" s: X|   |   ├──iris_decision_tree .py  1.97kb
" Z- a5 V  |5 U9 w4 s( ~|   |   └──iris_random_forest .py  1.18kb
/ H8 K' U; m8 ?  c|   └──资料  
|   |   ├──Softmax画图剖析 .png  39.10kb
|   |   ├──逻辑回归多分类画图剖析 .png  41.95kb
$ z2 l: S# w# U8 V% s. V|   |   ├──逻辑回归二分类画图剖析 .png  27.05kb
6 N1 s8 q" d) r6 n7 X, h  Q5 X|   |   ├──随机森林 .pdf  476.36kb
/ V& D  V3 \; i/ B|   |   ├──梯度下降训练过程 .png  62.52kb
  k  q& p+ r: {; m; d. g( I- O  j|   |   └──线性回归(评估) .pdf  2.56M
├──07_分类评估、聚类  
7 A$ v9 _, O2 G|   ├──01.视频  
|   |   ├──01_评估指标 .mp4  997.46M
1 c, @* R5 G; s- b|   |   ├──02_监督学习评估指标代码调用 .mp4  258.97M
7 K& d' v( Y6 m0 Y2 A|   |   ├──03_相似度测量 .mp4  127.58M
|   |   ├──04_K-Means聚类 .mp4  149.78M
- R$ r$ Q+ v0 F% A|   |   └──05_KMeans聚类的应用 .mp4  245.77M
|   ├──代码  
  y# F$ E- g$ P  w/ j7 j- N1 }2 x|   |   ├──cluster_images .py  2.45kb
4 D' j* {/ T* e8 Z+ J/ ~! G7 d|   |   ├──cluster_kmeans .py  3.84kb
|   |   └──mnist .py  4.58kb
6 T7 o6 T) z8 N+ P! \$ U& X# ~|   └──资料  
5 u( `( y1 W5 ^- f8 O) n1 }. r|   |   ├──test_data_home  
|   |   ├──flower2 .png  1.41M
|   |   ├──Lena .png  596.76kb
$ n, ?: f8 @' u! b|   |   ├──temp_5 .png  4.13kb
|   |   └──聚类 .pdf  6.39M
) a: l9 p4 A* }% b: ^├──08_密度聚类、谱聚类  
|   ├──01.视频  
|   |   ├──01_聚类的评估_metrics代码 .mp4  636.68M
|   |   ├──02_密度聚类_代码实现 .mp4  140.90M
2 a! m9 B, D3 U# ~+ e2 Y|   |   └──03_谱聚类 .mp4  66.13M
|   ├──代码  
|   |   ├──cluster_DBSCAN .py  2.26kb
9 K7 {* z6 }+ W5 ^; D|   |   ├──cluster_metrics .py  1.29kb
|   |   └──cluster_spectral .py  1.66kb
0 o$ J9 F, {* c" j# s: f|   └──资料  
% t7 `5 x2 E# k* v├──09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归  
$ ^1 W- H& J" a! n|   ├──01.视频  
3 _4 K% M9 V" @* I|   |   ├──00_pip安装源设置 .mp4  17.68M
) u& f. s1 e5 b|   |   ├──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
% `: @/ T: ^+ b2 C|   |   └──04_tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优化 .mp4  122.54M
|   ├──代码  
|   |   ├──00_tensorflow_version .py  0.05kb
|   |   ├──01_first_graph .py  1.95kb
|   |   ├──02_better_session_run .py  0.39kb
|   |   ├──03_global_variables_initializer .py  0.34kb
|   |   ├──04_interactive_session .py  0.77kb
|   |   ├──05_manager_graph .py  0.52kb
7 _. E1 I2 J; P) V|   |   ├──06_lifecycle .py  0.75kb
, V# U" X: }5 ~' T" t1 j' {) y! q|   |   ├──07_linear_regression .py  0.98kb
|   |   ├──08_manually_gradients .py  1.77kb
|   |   ├──09_autodiff .py  2.00kb
|   |   ├──10_using_optimizer .py  2.62kb
|   |   ├──11_placeholder .py  0.95kb
6 q- |9 W2 n* I1 H, n; a9 l& \$ v2 i2 i|   |   └──12_Softmax_regression .py  2.60kb
|   └──资料  
' t/ b8 z( g0 ^) C) m" u|   |   └──TensorFlow初识 .pdf  1.90M
3 w; }3 f6 t7 S9 r1 C' K) x( r  a├──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 .mp4  1.12G
|   |   ├──02_TF对Softmax回归训练_评估代码实现 .mp4  142.28M
- j4 K% x/ `) l$ k4 X9 X# o. x|   |   ├──03_TF的模型持久化_重新加载 .mp4  38.04M
|   |   └──04_模块化 .mp4  24.07M
2 ^, p: @+ b  ]& l|   ├──代码  
|   |   ├──11_placeholder .py  0.95kb
  G: b' v# V$ ?|   |   ├──12_Softmax_regression .py  2.60kb
  F# N3 ~0 u: }|   |   ├──13_saving_model .py  2.25kb
|   |   ├──14_restoring_model .py  1.57kb
|   |   ├──15_modularity_ .py  0.62kb
2 o7 s% N" \5 m9 r|   |   ├──15_modularity .py  0.73kb
" j( p; G. q# h  V5 G4 f+ K|   |   ├──16_DNN .py  4.19kb
|   |   ├──17_tensorboard .py  6.16kb
( S$ j4 T( A! ^|   |   ├──18_convolution .py  1.16kb
: r/ W" J! `1 F5 b& H3 n3 p|   |   └──19_pooling .py  1.06kb
1 e/ [5 R/ n# O|   └──资料  
6 S) c6 J; a) F) ?" C* `" h% V|   |   ├──MNIST_data_bak  
|   |   └──TensorFlow热恋 .pdf  2.04M
├──11_DNN深度神经网络手写图片识别  
  ]( J" X& i4 U7 {|   ├──01.视频  
; V4 F$ e, R+ K  n, v- _|   |   ├──01_深度学习DNN是什么 .mp4  1.11G
|   |   └──02_TF训练2层DNN来进行手写数字识别 .mp4  116.83M
  I# g2 f6 a" H5 S2 Y; m|   ├──代码  
% M$ H, [) |/ x: k) H8 N|   |   └──16_DNN .py  4.19kb
|   └──资料  
|   |   ├──MNIST_data_bak  
* |* t. ?8 k6 G+ M0 ?|   |   └──TensorFlow热恋 .pdf  2.04M
├──12_TensorBoard可视化  
|   ├──01.视频  
|   |   ├──01_TensorBoard代码 .mp4  503.35M
|   |   └──02_TensorBoard启动以及页面 .mp4  74.84M
|   └──代码  
|   |   └──17_tensorboard .py  6.16kb
├──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 .mp4  789.93M
1 I" Q2 g0 j  W- g& P6 a|   |   ├──01_图释对比原始图片和卷积FeatureMap .mp4  30.53M
* B0 Y0 V0 s, d|   |   ├──02_三通道卷积_池化层的意思 .mp4  191.20M
) W# N+ ^; Y7 P. ~) h! }|   |   ├──03_CNN架构图LeNet5架构 .mp4  85.28M
: \; L. F1 B$ 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
# K4 R1 _/ g+ U4 J3 U. x0 _|   ├──代码  
|   |   ├──tensorflow_cnn_alexnet .py  8.56kb
|   |   ├──tensorflow_cnn_cifar10 .py  11.86kb
0 Y( I. P: S1 t# k8 P* A7 f- G& X|   |   ├──tensorflow_cnn_mnist .py  5.59kb
|   |   └──tensorflow_cnn_vgg .py  2.21kb
# |3 f* R* M  F|   └──资料  
/ o: i, k+ F: d7 j1 g6 u" q|   |   └──tutorials .rar  101.24kb
├──14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现  
% \. W  N8 ?# Y/ J# |" ?' E* i|   ├──01.视频  
) [  J3 x; a5 v! O3 U|   |   ├──01_解决梯度消失的三个思路 .mp4  976.77M
3 {9 n! D+ _0 B) F# D; H0 \+ D" q|   |   ├──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
1 r0 y& E7 D! h|   ├──代码  
|   |   ├──tensorflow_cnn_alexnet .py  8.56kb
1 X+ b2 o  D4 E|   |   ├──tensorflow_cnn_cifar10 .py  11.86kb
7 c2 E0 |0 _. x5 t% N( E|   |   ├──tensorflow_cnn_mnist .py  5.59kb
# n! w% l' v) F3 j3 c|   |   └──tensorflow_cnn_vgg .py  2.21kb
|   └──资料  
|   |   ├──test_data_home  
/ F, h6 l1 j. q9 \! u, D$ H+ K. p) q  S/ M|   |   └──TensorFlow热恋 .pdf  2.05M
└──15_Keras深度学习框架  
|   ├──01.视频  
: f6 {, J* P1 ~. ?0 U" ?0 E|   |   ├──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
+ ]0 L/ R  |1 F$ y|   |   ├──03_Keras调用VGG16来训练 .mp4  168.25M
; y0 R% I2 g& f1 q* y/ g4 c|   |   └──04_深度学习更种优化算法 .mp4  79.49M
|   ├──代码  
|   |   ├──00_hello_keras .py  0.56kb
2 A5 y) F9 @" V|   |   ├──01_keras_model_sequential_ .py  0.28kb
) ~! C3 c# `% w$ T. S$ b' \|   |   ├──01_keras_model_sequential .py  0.74kb
|   |   ├──02_keras_model_model .py  1.55kb
|   |   ├──03_keras_mnist .py  2.90kb
( `. A$ A0 G! s( r|   |   └──04_keras_vgg16 .py  3.88kb
|   └──资料  
|   |   ├──test_data_home  
7 }; o% \! r1 a|   |   └──TensorFlow热恋 .pdf  2.05M

0 H$ _) B2 n( t) H4 }, N' E5 f# `


' y/ P# r6 G% ?- e资源下载地址和密码（百度云盘）：

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李德红

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