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" C2 p& Z+ d: I6 s* n
0 w' }# e7 P/ c, e% `人工智能训练营9 K' t: F. g' o4 J
├──人工智能5天入门训练营 # ]% Z+ Q* ~ x; T8 \1 q q1 x
| └──视频
. n8 {" c1 N& D, k) q1 A# i+ Q| | ├──01_人工智能就业前景与薪资 .mp4 49.38M
` y7 Z% C- A8 ^- C/ h| | ├──02_人工智能适合人群与必备技能 .mkv 47.37M
% f0 Q4 I/ F5 R6 [) V: m| | ├──03_人工智能时代是发展的必然 .mp4 25.61M7 e- c. {) V2 {
| | ├──04_人工智能在各领域的应用 .mp4 61.77M+ d2 A; d: E5 T' n: v
| | ├──05_人工智能常见流程 .mkv 83.88M: @7 |6 Q4 z1 Z$ |0 }: |
| | ├──06_机器学习不同的学习方式 .mkv 72.54M8 L8 z0 |4 b: V4 [7 m
| | ├──07_深度学习比传统机器学习有优势 .mkv 75.32M
: \$ H0 i; J6 G( @' [6 K6 O9 H& U| | ├──08_有监督机器学习任务与本质 .mp4 37.24M
O1 [" P: Y, ^$ n| | ├──09_无监督机器学习任务与本质 .mp4 48.91M
" }1 g. x6 S* P" m: M# n% i| | ├──10_理解简单线性回归 .mp4 27.98M
; {7 P3 ?7 D2 t! e7 s8 d| | ├──11_最优解_损失函数_MSE .mp4 34.83M
1 D+ n9 k2 S6 C; b# _| | ├──12_扩展到多元线性回归 .mp4 26.65M
J5 [9 \8 d$ Q; V" e1 Z| | ├──13_理解多元线性回归表达式几种写法的原因 .mp4 37.58M$ ` L- d3 M7 Q- K* O
| | ├──14_理解维度这个概念 .mp4 37.11M5 `0 X$ t. b9 t( u; x
| | ├──15_理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测 .mp4 61.53M) T( K6 [. g. H+ E
| | ├──16_假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE .mp4 42.35M1 w ^3 z& b$ O7 |
| | ├──17_引入正太分布的概率密度函数 .mp4 26.36M$ t9 S) p. F0 e- J
| | ├──18_明确目标通过最大总似然求解θ .mp4 25.88M, x) _8 v7 A8 t+ ?; u. D# Z. o( G
| | ├──19_对数似然函数_推导出损失函数MSE .mp4 39.75M$ X% m$ C# D8 N* n
| | ├──20_把目标函数按照线性代数的方式去表达 .mp4 22.09M' ]# k1 `% @$ [" L% F- [, b( ^( D1 x
| | ├──21_推导出目标函数的导函数形式 .mp4 39.83M9 \) b; j$ A# X4 W
| | ├──22_θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数 .mp4 58.01M9 d! }' l( o3 r4 `& t
| | ├──23_Python开发环境版本的选择及下载 .mp4 46.00M
4 T) k! e" b7 f7 @| | ├──24_Anaconda环境安装_Pycharm环境安装 .mp4 64.55M3 }5 H; W8 @9 W, ^: x" D
| | ├──25_Pycharm创建脚本并测试python开发环境 .mp4 26.27M/ S; b9 Q4 G+ Q0 j. V( E
| | ├──26_解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy .mp4 30.66M
9 ?. {# C6 y w8 q3 U1 N| | ├──27_解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形 .mp4 39.16M
, b" U0 @# \" V, C+ Q+ k| | ├──28_解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换 .mp4 30.05M& [8 _* X. _. n- g0 j5 O4 O( `
| | ├──29_Scikit-learn模块的介绍 .mp4 29.99M
$ f' R, O# r9 c- B" T) A( O| | ├──30_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上) .mp4 24.35M% |8 T- }2 o) R6 t
| | ├──31_调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下) .mp4 34.52M) T4 T: ]7 q& f, o
| | ├──32_梯度下降法产生的目的和原因以及思想 .mp4 53.73M
/ T8 e8 h2 R0 V$ v; B| | ├──33_梯度下降法公式 .mp4 50.85M
5 x/ X$ l1 r! Q| | ├──34_学习率设置的学问_全局最优解 .mp4 47.99M
# V$ b5 U9 Y. E9 b+ g o3 a| | ├──35_梯度下降法迭代流程总结 .mp4 24.60M
* m* A% B% E! X1 l" T| | ├──36_多元线性回归下的梯度下降法 .mp4 38.45M1 q1 ^( y( T t( e, r. N
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2 B$ N/ I, ?; u8 X| | ├──39_对应梯度下降法的问题和挑战 .mp4 42.22M
& K' a; K. X# U6 h+ Y7 z| | ├──40_轮次和批次 .mp4 50.90M
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* Q# |+ L6 x8 L! R, [2 i├──人工智能之快速入门与线性回归
% _+ m* v. r$ t$ R: j, g4 n5 H# d| └──视频 , {& z4 J# w/ {" m' c6 n
| | ├──01_五天实训的内容_人工智能应用 .mp4 181.00M8 n- J# W+ v- `4 Q- b
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( B2 T4 B+ O8 n2 W$ z| | ├──06_安装Anaconda和PyCharm运行和开发软件 .mp4 70.53M+ [" B/ b, G1 W: z) w
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( D* J: M1 U: P( u├──人工智能之人脸识别与目标检测、语义分割
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| | ├──03_FaceNet论文_架构_三元组损失 .mp4 258.24M
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5 U( ?6 ^( P e# ]' S% U% F| | ├──07_FasterRCNN目标检测口罩项目展示_图片标注工具labelimg的使用 .mp4 178.23M
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# ^8 H8 }1 r; s- i1 }! F# D├──人工智能之神经网络与TensorFlow
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+ E3 ?# P! }' N( x3 b& n l( ~| | ├──02_打鸡血_聊一下图像算法工程师就业薪资水平 .mp4 154.82M
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└──人工智能之线性回归优化与逻辑回归
" Z, ^) {6 b, u% o) J8 {5 G| └──视频 ; X2 w5 e7 b4 |7 J f
| | ├──01_利用GD来求解多元线性回归的最优解 .mp4 106.63M
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9 h% s9 a8 |' d! K( g% m| | ├──05_多项式回归_保险花销预测案例 .mp4 250.14M4 u8 I% k/ s2 P. U3 m
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发表于 2023-9-19 11:57:01
