课程目录：
01、人工智能开发及远景介绍（预科）【尚学堂·百战程序员】
│ 1、何为机器学习.mp4
│ 2、人工智能与机器学习关系.mp4
│ 3、人工智能应用与价值.mp4
│ 4、有监督机器学习流程.mp4
│ 5、有监督机器学习训练流程.mp4
│ 6、Python机器学习库Scikit-Learn介绍.mp4
│ 7、理解线性与回归.mp4
02、线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】
│ 代码
│ │ linear、regression、0.py
│ │ linear、regression、1.py
│ 视频
│ │ 01、机器学习是什么.mp4
│ │ 02、怎么做线性回归.mp4
│ │ 03、理解回归、最大似然函数.mp4
│ │ 04、应用正太分布概率密度函数、对数总似然.mp4
│ │ 05、推导出损失函数、推导出解析解.mp4
│ │ 06、代码实现解析解的方式求解、梯度下降法的开始、sklearn模块使用线性回归.mp4
│ 资料
│ │ 机器学习是什么.txt
│ │ 线性回归.txt
│ └─软件
│ Anaconda3-4.2.0-Windows-x86、64.exe
│ pycharm-community-2017.3.3.exe
03、梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】
│ 代码
│ │ batch、gradient、descent(1).py
│ │ elastic、net.py
│ │ lasso、regression.py
│ 视频
│ │ 01、梯度下降法思路、导函数有什么用.mp4
│ │ 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
│ │ 03、随机梯度下降、及代码实现、mini-batchGD、调整学习率.mp4
│ │ 04、梯度下降做归一化的必要性.mp4
│ │ 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
│ │ 06、过拟合的总结.mp4
│ │ 07、岭回归、以及代码调用.mp4
│ └─资料
│ 梯度下降法.txt
│ 过拟合.png
04、逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】
│ 代码
│ │ elastic、net.py
│ │ insurance.py
│ │ lasso、regression.py
│ │ logistic、regression.py
│ │ polynomial、regression.py
│ │ ridge、regression.py
│ 视频
│ │ 01、Lasso、ElasticNet、PolynomialFeatures.mp4
│ │ 02、多项式回归代码、保险案例数据说明.mp4
│ │ 03、相关系数、逻辑回归介绍.mp4
│ │ 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
│ │ 05、逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集.mp4
│ │ 06、逻辑回归多分类转成多个二分类详解.mp4
│ └─资料
│ insurance.csv
│ 线性回归2.txt
│ 逻辑回归.txt
│ 逻辑回归多分类.png
05、分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】
│ 代码
│ │ logistic.py
│ │ neural、network.py
│ 视频
│ │ 01、理解维度、音乐分类器数据介绍.mp4
│ │ 02、傅里叶变化原理、傅里叶代码应用、傅里叶优缺点.mp4
│ │ 03、逻辑回归训练音乐分类器代码、测试代码.mp4
│ │ 04、人工神经网络开始.mp4
│ │ 05、神经网络隐藏层的必要性.mp4
│ │ 06、神经网络案例、sklearn、concrete.mp4
│ └─资料
│ concrete.csv
│ machine-learning.pdf
│ R04、神经网络.pdf
│ sine、a.wav
│ sine、b.wav
│ sine、mix.wav
│ trainset.rar
│ 图片1.png
│ 理解维度、升维.png
│ 神经网络.txt
06、多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】
│ 代码
│ │ decision、tree、regressor.py
│ │ iris、bagging、tree.py
│ │ iris、decision、tree.py
│ │ iris、random、forest.py
│ 视频
│ │ 00、机器学习有监督无监督.mp4
│ │ 01、逻辑回归多分类图示理解、逻辑回归和Softmax区别.mp4
│ │ 02、Softmax图示详解、梯度下降法整体调参【尚学堂·百战程序员】.mp4
│ │ 03、评估指标、K折交叉验证.mp4
│ │ 04、决策树介绍.mp4
│ │ 05、随机森林、优缺点、对比逻辑回归、剪枝.mp4
│ │ 06、决策树、随机森林、sklearn代码调用.mp4
│ └─资料
│ Softmax画图剖析.png
│ 梯度下降训练过程.png
│ 线性回归(评估).pdf
│ 逻辑回归二分类画图剖析.png
│ 逻辑回归多分类画图剖析.png
│ 随机森林.pdf
07、分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】
│ 代码
│ │ cluster、images.py
│ │ cluster、kmeans.py
│ │ mnist.py
│ 视频
│ │ 01、评估指标.mp4
│ │ 02、监督学习评估指标代码调用.mp4
│ │ 03、相似度测量.mp4
│ │ 04、K-Means聚类.mp4
│ │ 05、KMeans聚类的应用.mp4
│ └─资料
│ │ flower2.png
│ │ Lena.png
│ │ temp、5.png
│ │ 聚类.pdf
│ └─test、data、home
│ │ mnist.npz
│ └─mldata
│ mnist-original.mat
08、密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】
│ 代码
│ │ cluster、DBSCAN.py
│ │ cluster、metrics.py
│ │ cluster、spectral.py
│ └─视频
│ 01、聚类的评估、metrics代码.mp4
│ 02、密度聚类、代码实现.mp4
│ 03、谱聚类.mp4
09、深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】
│ 代码
│ │ 00、tensorflow、version.py
│ │ 01、first、graph.py
│ │ 02、better、session、run.py
│ │ 03、global、variables、initializer.py
│ │ 04、interactive、session.py
│ │ 05、manager、graph.py
│ │ 06、lifecycle.py
│ │ 07、linear、regression.py
│ │ 08、manually、gradients.py
│ │ 09、autodiff.py
│ │ 10、using、optimizer.py
│ 视频
│ │ 00、pip安装源设置.mp4
│ │ 01、TensorFlow介绍与安装.mp4
│ │ 02、TensorFlow CUDA GPU安装说明、TF使用介绍.mp4
│ │ 03、TensorFlow代码初始、解析解多元线性回归实现.mp4
│ │ 04、tensorflow来代码实现线性回归、梯度下降优化.mp4
│ └─资料
│ TensorFlow初识.pdf
10、TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】
│ 代码
│ │ 11、placeholder.py
│ │ 12、Softmax、regression.py
│ │ 13、saving、model.py
│ │ 14、restoring、model.py
│ │ 15、modularity.py
│ │ 15、modularity、.py
│ │ 16、DNN.py
│ │ 17、tensorboard.py
│ │ 18、convolution.py
│ │ 19、pooling.py
│ └─视频
│ 01、placeholder代码详解、TF构建Softmax回归计算图.mp4
│ 02、TF对Softmax回归训练、评估代码实现.mp4
│ 03、TF的模型持久化、重新加载.mp4
│ 04、模块化.mp4
11、DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】
│ 视频
│ │ 01、深度学习DNN是什么、如果使用TensorFlow自己实现Layer来构建两个隐藏层的DNN计算图.mp4
│ │ 02、TF训练2层DNN来进行手写数字识别.mp4
│ └─资料
│ │ TensorFlow热恋.pdf
│ └─MNIST、data、bak
│ t10k-images-idx3-ubyte.gz
│ t10k-labels-idx1-ubyte.gz
│ train-images-idx3-ubyte.gz
│ train-labels-idx1-ubyte.gz
12、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】
│ └─视频
│ 01、TensorBoard代码.mp4
│ 02、TensorBoard启动以及页面.mp4
13、卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】
│ 代码
│ │ tensorflow、cnn、alexnet.py
│ │ tensorflow、cnn、cifar10.py
│ │ tensorflow、cnn、mnist.py
│ │ tensorflow、cnn、vgg.py
│ 视频
│ │ 01、卷积1个通道的计算、、垂直水平fiter图片.mp4
│ │ 01、图释对比原始图片和卷积FeatureMap.mp4
│ │ 02、三通道卷积、池化层的意思.mp4
│ │ 03、CNN架构图LeNet5架构.mp4
│ │ 04、CNN来对MNIST进行图片识别代码实现.mp4
│ │ 05、TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务.mp4
│ └─资料
│ tutorials.rar
14、卷积神经网络深入、AlexNet模型实现【尚学堂·百战程序员】
│ └─视频
│ 01、解决梯度消失的三个思路.mp4
│ 02、反向传播计算W对应的梯度.mp4
│ 03、AlexNet五层卷积benchmark代码实现.mp4
└─15、Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】
代码
│ 00、hello、keras.py
│ 01、keras、model、sequential.py
│ 01、keras、model、sequential、.py
│ 02、keras、model、model.py
│ 03、keras、mnist.py
│ 04、keras、vgg16.py
视频
│ 01、Keras开篇.mp4
│ 02、Keras构建模型、Keras使用MNIST数据集训练CNN.mp4
│ 03、Keras调用VGG16来训练.mp4
│ 04、深度学习更种优化算法.mp4
└─资料
TensorFlow热恋.pdf
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