课程名称
人工智能全新实战特训营-机器学习+人工智能+数据分析理论与实战教程下载
课程目录
(1)人工智能 理论与实战
(2)人工智能 理论与实战01（选修）第一部分：开始之前；目录中文件数:2个
(1) 0.课程简介与机器学习发展史.pptx
(2) 课程视频 _ 第一讲：课程简介与机器学习发展史.mp4
(3)人工智能 理论与实战02（选修）第二部分：线性代数基础；目录中文件数:0个
(4)人工智能 理论与实战03（选修）第三部分：概率论基础；目录中文件数:0个
(5)人工智能 理论与实战04（选修）第四部分：Visual Studio Code使用；目录中文件数:1个
(3) 第一十一讲：Visual Studio Code使用（一）.mp4
(6)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习；目录中文件数:0个
(7)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习；目录中文件数:0个
(8)人工智能 理论与实战02（选修）第二部分：线性代数基础第三讲：线性代数（二）；目录中文件数:2个
(4) 1.2 线性代数2.pptx
(5) 课程视频 _ 第三讲：线性代数（二）.mp4
(9)人工智能 理论与实战02（选修）第二部分：线性代数基础第二讲：线性代数（一）；目录中文件数:2个
(6) 1.1 线性代数1.pptx
(7) 课程视频 _ 第二讲：线性代数（一） .mp4
(10)人工智能 理论与实战02（选修）第二部分：线性代数基础第五讲：线性代数（四）；目录中文件数:2个
(8) mcxy_ml2_20180911_0.zip
(9) 课程视频 第五讲：线性代数（四）.mp4
(11)人工智能 理论与实战02（选修）第二部分：线性代数基础第六讲：线性代数（五）；目录中文件数:2个
(10) mcxy_ml2_20180911_1.zip
(11) 课程视频 第六讲：线性代数（五）.mp4
(12)人工智能 理论与实战02（选修）第二部分：线性代数基础第四讲：线性代数（三）；目录中文件数:2个
(12) 1.3 线性代数3.pptx
(13) 课程视频 _ 第四讲：线性代数（三）.mp4
(13)人工智能 理论与实战03（选修）第三部分：概率论基础第七讲：概率论（一）；目录中文件数:2个
(14) 1.6 概率论1.pptx
(15) 课程视频 第七讲：概率论（一）.mp4
(14)人工智能 理论与实战03（选修）第三部分：概率论基础第九讲：概率论（三）；目录中文件数:2个
(16) 1.8 概率论3.pptx
(17) 第九讲：概率论（三）.mov
(15)人工智能 理论与实战03（选修）第三部分：概率论基础第八讲：概率论（二）；目录中文件数:2个
(18) 1.7 概率论2.pptx
(19) 课程视频 第八讲：概率论（二） .mp4
(16)人工智能 理论与实战03（选修）第三部分：概率论基础第十讲：概率论（四）；目录中文件数:1个
(20) 第十讲：概率论（四）.mov
(17)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第一部分：机器学习简介；目录中文件数:0个
(18)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第三部分：线性模型；目录中文件数:0个
(19)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第二部分：模型评估与选择；目录中文件数:0个
(20)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第四部分：决策树；目录中文件数:0个
(21)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第七部分：神经网络；目录中文件数:0个
(22)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第五部分：数据预处理；目录中文件数:1个
(21) 第一十九讲：特征选择.mp4
(23)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第八部分：DL；目录中文件数:0个
(24)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第六部分：支持向量机；目录中文件数:0个
(25)人工智能 理论与实战03（选修）第三部分：概率论基础第十讲：概率论（四）概率论4；目录中文件数:3个
(22) 1.9 概率论4.pptx
(23) bino.py
(24) norm.py
(26)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第一部分：机器学习简介第一讲：引言、基本术语、假设空间；目录中文件数:2个
(25) 机器学习1.1.pptx
(26) 第一讲：引言、基本术语、假设空间.mov
(27)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第一部分：机器学习简介第二讲：归纳偏好、发展历程、应用现状；目录中文件数:2个
(27) 机器学习1.2.pptx
(28) 第二讲：归纳偏好、发展历程、应用现状.mov
(28)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第三部分：线性模型第一十一讲：逻辑回归（一）；目录中文件数:1个
(29) 第一十一讲：逻辑回归（一）.mp4
(29)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第三部分：线性模型第一十二讲：逻辑回归（二）；目录中文件数:2个
(30) 机器学习1.11-逻辑回归1.zip
(31) 第一十二讲：逻辑回归（二）.mp4
(30)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第三部分：线性模型第七讲：线性回归（一）；目录中文件数:2个
(32) 第七讲：线性回归（一）.mp4
(33) 线性回归（一）.pptx
(31)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第三部分：线性模型第九讲：线性回归（三）；目录中文件数:2个
(34) mcxy_ml2_20181030_0.zip.zip
(35) 第九讲：线性回归（三）.mp4
(32)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第三部分：线性模型第八讲：线性回归（二）；目录中文件数:2个
(36) 第八讲：线性回归（二）.mp4
(37) 线性回归（二）.zip
(33)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第三部分：线性模型第十讲：线性回归（四）；目录中文件数:2个
(38) mcxy_ml2_20181030_1.zip
(39) 第十讲：线性回归（四）.mp4
(34)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第二部分：模型评估与选择第三讲：经验误差与过拟合；目录中文件数:2个
(40) 机器学习1.3.pptx
(41) 第三讲：经验误差与过拟合.mp4
(35)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第二部分：模型评估与选择第五讲：评估法代码分析；目录中文件数:2个
(42) 机器学习1.4-1.5-评估方法.pptx
(43) 第五讲：评估法代码分析.mp4
(36)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第二部分：模型评估与选择第六讲：性能度量（混淆矩阵 ，准确率，精确度，敏感度，特异度，F1 score）；目录中文件数:2个
(44) mcxy_ml2_20181016_1.zip
(45) 第六讲：性能度量（混淆矩阵 ，准确率，精确度，敏感度，特异度，F1 score）.mp4
(37)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第二部分：模型评估与选择第四讲：评估方法（留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型）；目录中文件数:2个
(46) 第四讲：评估方法（留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型）.mp4
(47) 第四讲：评估方法（留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型）.zip
(38)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第四部分：决策树第一十三讲：划分选择与算法基本思想（一）；目录中文件数:1个
(48) 第一十三讲：划分选择与算法基本思想（一）.mp4
(39)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第四部分：决策树第一十五讲：代码分析与KNN；目录中文件数:1个
(49) 第一十五讲：代码分析与KNN.mp4
(40)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第四部分：决策树第一十六讲：机器学习中距离和相似性度量方法概述；目录中文件数:2个
(50) 第一十六讲：机器学习中距离和相似性度量方法概述.mp4
(51) 第一十六讲：机器学习中距离和相似性度量方法概述.zip
(41)人工智能 理论与实战05（必修）第五部分01：机器学习（必修）第四部分：决策树第一十四讲：划分选择与算法基本思想（二）；目录中文件数:2个
(52) 决策树.zip
(53) 第一十四讲：划分选择与算法基本思想（二）.mp4
(42)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第七部分：神经网络第二十三讲：神经网络基础知识(；目录中文件数:1个
(54) 第二十三讲：神经网络基础知识 .mp4
(43)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第七部分：神经网络第二十五讲：神经网络（二）；目录中文件数:1个
(55) efe0eba55ec64932b565ce99d9f604b2-ff1d271d5c9177d0643854e9b1a94459-hd.mp4
(44)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第七部分：神经网络第二十四讲：神经网络（一）；目录中文件数:1个
(56) 6712bb01b8744ebea37f58f614a9926d-530dad4b1f5796f30401d4f01cf1055f-sd.mp4
(45)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第五部分：数据预处理第一十七讲：处理缺失数据，处理类别数据(；目录中文件数:1个
(57) 第一十七讲：处理缺失数据，处理类别数据 .mp4
(46)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第五部分：数据预处理第一十八讲：数据标准化与归一化(；目录中文件数:2个
(58) 机器学习5.1 数据预处理.zip
(59) 第一十八讲：数据标准化与归一化 .mp4
(47)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第五部分：数据预处理第二十讲：特征排序，plot_decision_regions函数讲解；目录中文件数:2个
(60) 机器学习5.2 plot_decision_regions.zip
(61) 第二十讲：特征排序，plot_decision_regions函数讲解 .mp4
(48)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第八部分：DL第三十一讲：回归；目录中文件数:2个
(62) basic_regression.rar
(63) 第三十一讲：回归.mp4
(49)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第八部分：DL第三十三讲：模型的保存与恢复；目录中文件数:2个
(64) 模型.rar
(65) 第三十三讲：模型的保存与恢复 .mp4
(50)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第八部分：DL第三十二讲：过拟合与欠拟合；目录中文件数:2个
(66) 第三十二讲：过拟合与欠拟合.mp4
(67) 过拟合.rar
(51)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第八部分：DL第三十五讲：使用CNN识别图像2；目录中文件数:1个
(68) 第三十五讲：使用CNN识别图像2.mp4
(52)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第八部分：DL第三十四讲： 使用CNN图像识别；目录中文件数:2个
(69) 9_CNN.rar
(70) 第三十四讲： 使用CNN图像识别.mp4
(53)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第八部分：DL第三十讲：文本分类；目录中文件数:2个
(71) basic_text_classification.rar
(72) 第三十讲：文本分类.mp4
(54)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第八部分：DL第二十七讲：开源深度学习框架与常见卷积网络模型；目录中文件数:2个
(73) 8.2 深度学习框架与网络模型.ppt
(74) 第二十七讲：开源深度学习框架与常见卷积网络模型.mp4
(55)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第八部分：DL第二十九讲：基本分类（二）；目录中文件数:1个
(75) 第二十九讲：基本分类（二）.mp4
(56)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第八部分：DL第二十八讲：基本分类（一）；目录中文件数:2个
(76) classifiction.rar
(77) 第二十八讲：基本分类（一）.mp4
(57)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第八部分：DL第二十六讲：卷积神经网络CNN基本原理；目录中文件数:2个
(78) 8.1 卷积神经网络.pptx
(79) 第二十六讲：卷积神经网络CNN基本原理.mp4
(58)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第六部分：支持向量机第二十一讲：使用支持向量机最大化分类间隔；目录中文件数:1个
(80) 第二十一讲：使用支持向量机最大化分类间隔.mp4
(59)人工智能 理论与实战06（必修）第五部分02：机器学习（必修）第六部分：支持向量机第二十二讲：SVM非线性分类；目录中文件数:1个
(81) 第二十二讲：SVM非线性分类.mp4
(2)第一部分：每周直播答疑课
(1) 10：一小时答疑.mp4
(2) 11：一小时答疑.mp4
(3) 12：一小时答疑.mp4
(4) 1：一小时答疑.mp4
(5) 2：一小时答疑.mp4
(6) 3：一小时答疑.mp4
(7) 4：一小时答疑.mp4
(8) 5：一小时答疑.mp4
(9) 6：一小时答疑.mp4
(10) 7：一小时答疑.mp4
(11) 8：一小时答疑.mp4
(12) 9：一小时答疑.mp4
(3)机器学习之python编程基础与数据分析第一十一讲：Python基础综合实践；目录中文件数:2个
(13) Python基础综合实践.zip
(14) 课程回放 第一十一讲：Python基础综合实践 -.mp4
(4)机器学习之python编程基础与数据分析第一十七讲：MNIST手写体数字图片识别；目录中文件数:2个
(15) 4-mnist.zip
(16) 课程回放 第一十七讲：MNIST手写体数字图片识别 .mp4
(5)机器学习之python编程基础与数据分析第一十三讲：数据挖掘建模过程（定义挖掘目标，数据取样， 数据探索，数据预处理， 挖掘建模，模型评价）；目录中文件数:1个
(17) 课程回放 第一十三讲：数据挖掘建模过程（定义挖掘目标，数据取样， 数据探索，数据预处理， 挖掘建模，模型评价）.mp4
(6)机器学习之python编程基础与数据分析第一十二讲：Python数据分析工具简介；目录中文件数:2个
(18) 机器学习与Python_第三章_1.zip
(19) 课程回放 第一十二讲：Python数据分析工具简介（Numpy，Scipy，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn） .mp4
(7)机器学习之python编程基础与数据分析第一十五讲：Python主要数据预处理函数；目录中文件数:1个
(20) 课程回放 第一十五讲：Python主要数据预处理函数.mp4
(8)机器学习之python编程基础与数据分析第一十六讲：Python挖掘建模（Python分类预测模型，Python主要聚类分析算法，Python主要时序模型算法）；目录中文件数:2个
(21) 机器学习与Python_第三章_2.zip
(22) 课程回放 第一十六讲：Python挖掘建模（Python分类预测模型，Python主要聚类分析算法，Python主要时序模型算法.mp4
(9)机器学习之python编程基础与数据分析第一十四讲：Python主要数据探索函数（基本统计特征函数，扩展统计特征函数，统计作图函数）；目录中文件数:1个
(23) 课程回放 第一十四讲：Python主要数据探索函数（基本统计特征函数，扩展统计特征函数，统计作图函数） .mp4
(10)机器学习之python编程基础与数据分析第一讲：为什么使用Python；目录中文件数:2个
(24) 课程回放 第一讲：为什么使用Python .mp4
(25) 课程回放 第一讲：为什么使用Python.mp4
(11)机器学习之python编程基础与数据分析第七讲：Python流程控制（条件语句、循环语句（while 循环语句、for 循环语句）、循环嵌套）；目录中文件数:2个
(26) Python流程控制.zip
(27) 课程回放 第七讲：Python流程控制（条件语句、循环语句（while 循环语句、for 循环语句）、循环嵌套）.mp4
(12)机器学习之python编程基础与数据分析第三讲：预备知识与开始前的准备；目录中文件数:2个
(28) 机器学习与Python_第二章.pdf
(29) 课程回放 第三讲：预备知识与开始前的准备.mp4
(13)机器学习之python编程基础与数据分析第九讲：Python编程库（包）的导入；目录中文件数:2个
(30) Python编程库（包）的导入.zip
(31) 课程回放 第九讲：Python编程库（包）的导入.mp4
(14)机器学习之python编程基础与数据分析第二讲：Python环境配置（Anaconda）；目录中文件数:2个
(32) 机器学习与Python-第一章.zip
(33) 课程回放 第二讲：Python环境配置（Anaconda）.mp4
(15)机器学习之python编程基础与数据分析第五讲：Python数据类型（包括字符串、列表、元组、字典）；目录中文件数:2个
(34) Python数据类型.zip
(35) 课程回放 第五讲：Python数据类型（包括字符串、列表、元组、字典）.mp4
(16)机器学习之python编程基础与数据分析第八讲：Python函数设计；目录中文件数:2个
(36) Python函数设计.zip
(37) 课程回放 第八讲：Python函数设计 .mp4
(17)机器学习之python编程基础与数据分析第六讲：Python数据运算；目录中文件数:2个
(38) Python数据运算.zip
(39) 课程回放 第六讲：Python数据运算.mp4
(18)机器学习之python编程基础与数据分析第十讲：Python文件输入输出；目录中文件数:2个
(40) Python文件输入输出.zip
(41) 课程回放 第十讲：Python文件输入输出.mp4
(19)机器学习之python编程基础与数据分析第四讲：Python基本语法；目录中文件数:2个
(42) Python基本语法.zip
(43) 课程回放 第四讲：Python基本语法.mp4
评论0