设为首页 收藏本站

运维网

查看: 697|回复: 7

[资源发布] 人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】

[复制链接]
累计签到:1 天
连续签到:1 天
发表于 2021-1-23 11:08:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
├── day--6/
│   ├── 1. 回顾.wmv
│   ├── 10. 代码.wmv
│   ├── 2. Sigmoid 函数和高斯判别.wmv
│   ├── 3. 回归可以处理分类问题.wmv
│   ├── 4. 逻辑回归.wmv
│   ├── 5. argmax 和 sigmoid.wmv
│   ├── 6. 逻辑回归的损失函数.wmv
│   ├── 7. 逻辑回归梯度下降的公式.wmv
│   ├── 8.逻辑回归的函数图像 .wmv
│   └── 9. 等概率线和逻辑回归与高斯判别之间的关系.wmv
├── Day1/
│   ├── 1. 人工智能和机器学习和深度学习.wmv
│   ├── 10. 评价标准.wmv
│   ├── 11. 编程实现最小二乘法.wmv
│   ├── 12. 使用sklearn执行最小二乘法.wmv
│   ├── 13. 打印模型中的参数和结局.wmv
│   ├── 14. 引入交叉验证.wmv
│   ├── 15. 引入泰勒展开.wmv
│   ├── 16. 总结.wmv
│   ├── 2. 机器学习的感知.wmv
│   ├── 3. 监督和半监督和无监督学习.wmv
│   ├── 4. 后续学习内容.wmv
│   ├── 5. 线性回归问题.wmv
│   ├── 6. 线性回归的感觉.wmv
│   ├── 7. 线性回归总结.wmv
│   ├── 8. 损失函数.wmv
│   └── 9. 等值线.wmv
├── Day10/
│   ├── 1. 回顾加引出决策树.wmv
│   ├── 10. 预剪枝和后剪枝.wmv
│   ├── 11. 解答问题.wmv
│   ├── 2. 决策树的本质内容.wmv
│   ├── 3. 引入信息熵.wmv
│   ├── 4. 决策树的生成.wmv
│   ├── 5. 决策树的生成和结束.wmv
│   ├── 6. 信息增益率情况.wmv
│   ├── 7. 基尼指数.wmv
│   ├── 8. 决策树的手算.wmv
│   └── 9. 预剪枝.wmv
├── Day11/
│   ├── 1. 连续值的处理方法.wmv
│   ├── 2. 判别模型和生成模型加先验概率和后验概率.wmv
│   ├── 3. 先验概率和后验概率.wmv
│   ├── 4. 信息熵.wmv
│   ├── 5. 交叉熵.wmv
│   ├── 6. 昨天的学员访谈.wmv
│   ├── 7. 机器学习三个步骤表述决策树.wmv
│   ├── 8. 决策树的正则以及剪枝.wmv
│   └── 9. 缺失值的处理方法-上午.wmv
├── Day12/
│   ├── 1. 回顾.wmv
│   ├── 10. Boosting 和 Bagging的区别.wmv
│   ├── 11. 提升树.wmv
│   ├── 12. 梯度提升树.wmv
│   ├── 13. 不知道说了啥.wmv
│   ├── 2. 答疑.wmv
│   ├── 3. 回归树.wmv
│   ├── 4. 一元回归树的展示.wmv
│   ├── 5. 回归树处理过拟合1.wmv
│   ├── 6. 树模型的总结.wmv
│   ├── 7. 集成学习加随机森林.wmv
│   ├── 8. 随机森林选择特征的方法.wmv
│   └── 9. boosting的引入.wmv
├── Day13/
│   ├── 1. 回顾.wmv
│   ├── 2. GBDT回顾.wmv
│   ├── 3. xgboost的推导.wmv
│   ├── 4. 数据结构与算法.wmv
│   ├── 5. 兔子过河.wmv
│   ├── 6. 栈的概念.wmv
│   ├── 7. 标准化和归一化.wmv
│   ├── 8. 队列.wmv
│   └── 工作上的图片.jpg
├── Day14/
│   ├── 1. 总结树模型.wmv
│   ├── 10. 归并排序.wmv
│   ├── 11. 快速排序.wmv
│   ├── 12. 问题.wmv
│   ├── 2. 问题.wmv
│   ├── 3. XGboost过拟合问题.wmv
│   ├── 4. 回顾内容.wmv
│   ├── 5. 链表介绍.wmv
│   ├── 6. 链表的好处.wmv
│   ├── 7. 链表的习题.wmv
│   ├── 8. 树和树的遍历.wmv
│   └── 9. 冒泡和插入排序.wmv
├── Day15/
│   ├── 1. 本周内容.wmv
│   ├── 10. 核函数和多项式核.wmv
│   ├── 11. 高斯核.wmv
│   ├── 12. hinge loss合叶.wmv
│   ├── 2. SVM 引入.wmv
│   ├── 3. SVM理解.wmv
│   ├── 4. 拉格朗日乘子法.wmv
│   ├── 5. 拉格朗日乘子法的KKT条件.wmv
│   ├── 6. SVM推导1.wmv
│   ├── 7. SVM推导2.wmv
│   ├── 8. SMO.wmv
│   └── 9. SMO2.wmv
├── Day16/
│   ├── 1. 回顾.wmv
│   ├── 2. 几何的方式进行理解.wmv
│   ├── 3. 软间隔的几何理解.wmv
│   ├── 4. 通过李宏毅老师的说SVM.wmv
│   ├── 5. 梯度下降求解SVM.wmv
│   ├── 6. 李宏毅老师的对偶问题.wmv
│   └── 7. SVM的程序.wmv
├── Day17/
│   ├── 线性代数2转码后/
│   │   ├── 1. 矩阵的迹.mp4
│   │   ├── 10. 奇异值分解的计算.mp4
│   │   ├── 2. 相似矩阵.mp4
│   │   ├── 3. 迹是特征值的总和.mp4
│   │   ├── 4. 可对角化矩阵.mp4
│   │   ├── 5. 不同特征值对应的特征向量线性无关.mp4
│   │   ├── 6. 对称矩阵.mp4
│   │   ├── 7. 谱定理.mp4
│   │   ├── 8. 特征分解.mp4
│   │   └── 9. 奇异分解.mp4
│   ├── 1. SVM回顾.wmv
│   ├── 10. 特征值分解.wmv
│   ├── 2. 内部指标.wmv
│   ├── 2. 引出聚类的问题.wmv
│   ├── 3. 相似度理论.wmv
│   ├── 4. 外部指标.wmv
│   ├── 5. k-means.wmv
│   ├── 6. 层次聚类.wmv
│   ├── 7. 层次聚类.wmv
│   ├── 8. DBScan.wmv
│   └── 9. 代码.wmv
├── Day18/
│   ├── 1. 回顾.wmv
│   ├── 2. PCA的引入.wmv
│   ├── 3. PCA的推导过程.wmv
│   ├── 4. 奇异值分解.wmv
│   ├── 5. 解答.wmv
│   └── 6. 矩阵分解在推荐系统中的应用.wmv
├── Day19/
│   ├── 1. 探索.wmv
│   ├── 2. 需要的特征有哪些.wmv
│   ├── 3. 看看大神的代码.wmv
│   ├── 4. 大神的代码2.wmv
│   ├── 5. 大神的代码的特征.wmv
│   ├── 6. 大神的特征工程2.wmv
│   ├── 7. 大神代码生成训练集-验证集-测试集.wmv
│   └── 8. 使用线性回归代码.wmv
├── Day2/
│   ├── 10. 总结.wmv
│   ├── 11. 梯度的引入.wmv
│   ├── 12. 梯度下降法的引入.wmv
│   ├── 13. 梯度下降的图像.wmv
│   ├── 14. 解答问题.wmv
│   ├── 15. 梯度下降的公式.wmv
│   ├── 16. 梯度下降法可能落在极值点.wmv
│   ├── 17. 梯度下降法的编程.wmv
│   ├── 2. 泰勒展开.wmv
│   ├── 2. 线性回归.wmv
│   ├── 3. 多项式你和.wmv
│   ├── 4. 演示多项式拟合内容.wmv
│   ├── 5. 过拟合和欠拟合.wmv
│   ├── 6. 过拟合和欠拟合.wmv
│   ├── 7. 另一种方式解释偏差和方差.wmv
│   ├── 8. 方差偏差的图像.wmv
│   └── 9. 解决问题.wmv
├── Day3/
│   ├── 1. 回顾.wmv
│   ├── 10. 随机梯度下降的代码.wmv
│   ├── 11.下午的 岭回归正则化的内容.wmv
│   ├── 12. 岭回归.wmv
│   ├── 13. 总结岭回归.wmv
│   ├── 14. L1 和 L2 正则化.wmv
│   ├── 15. L1 和 L2 的对比.wmv
│   ├── 16. 代码讲解视频.wmv
│   ├── 2. 程序演示.wmv
│   ├── 3. Adagrad 自适应学习率.wmv
│   ├── 4. 没讲明白.wmv
│   ├── 5. 没讲明白2.wmv
│   ├── 6. Adagrad 的内容.wmv
│   ├── 7. 随机梯度下降.wmv
│   ├── 8. 随机梯度下降的收敛情况.wmv
│   └── 9. 小批量梯度下降.wmv
├── Day4/
│   ├── 1. Adagrad的内容.wmv
│   ├── 10. 中心极限定理.wmv
│   ├── 11. 假定检验.wmv
│   ├── 12.假定检验2 .wmv
│   ├── 13. 贝叶斯分类器.wmv
│   ├── 14. 高斯判别分析.wmv
│   ├── 2. 第一部分总结.wmv
│   ├── 3. Lasso 和 岭回归 无偏估计.wmv
│   ├── 4. 伯努利分布.wmv
│   ├── 5. 二项分布.wmv
│   ├── 6. 泊松分布.wmv
│   ├── 7. 正态分布.wmv
│   ├── 8. 正态分布2.wmv
│   └── 9. 为什么正太分布.wmv
├── Day5/
│   ├── 1. 回顾.wmv
│   ├── 10. 协方差矩阵.wmv
│   ├── 11. 实做上的高斯判别分析.wmv
│   ├── 12. 高斯判别分析推导.wmv
│   ├── 13. 高斯分布是线性的.wmv
│   ├── 14. 朴素贝叶斯.wmv
│   ├── 15. 朴素贝叶斯2.wmv
│   ├── 16. 代码.wmv
│   ├── 2. 后续的重点说明.wmv
│   ├── 3. 多维高斯分布.wmv
│   ├── 4. 高斯判别的引入.wmv
│   ├── 5.又解释一遍高斯分布 .wmv
│   ├── 6. 多元高斯分布.wmv
│   ├── 7. 高斯判别第二次说明.wmv
│   ├── 8. 最大似然函数.wmv
│   └── 9. 高斯判别的思想内容.wmv
├── Day6/
│   ├── .ipynb_checkpoints/
│   │   └── Untitled-checkpoint.ipynb
│   ├── 1. 回顾.wmv
│   ├── 10. 代码.wmv
│   ├── 2. Sigmoid 函数和高斯判别.wmv
│   ├── 3. 回归可以处理分类问题.wmv
│   ├── 4. 逻辑回归.wmv
│   ├── 5. argmax 和 sigmoid.wmv
│   ├── 6. 逻辑回归的损失函数.wmv
│   ├── 7. 逻辑回归梯度下降的公式.wmv
│   ├── 8.逻辑回归的函数图像 .wmv
│   └── 9. 等概率线和逻辑回归与高斯判别之间的关系.wmv
├── Day7/
│   ├── 1. 回顾昨天的内容.wmv
│   ├── 10. 链式法则.wmv
│   ├── 11. 反向传播算法.wmv
│   ├── 2. 多分类的情况.wmv
│   ├── 3. 核函数或者映射.wmv
│   ├── 4. 特征转换和神经网络.wmv
│   ├── 5. 确定哪个神经网络更好.wmv
│   ├── 6. 神经网络.wmv
│   ├── 7. 神经网络的演示.wmv
│   ├── 8. 代码情况.wmv
│   └── 9. 神经网络的结构-下午.wmv
├── Day8/
│   ├── 1. 回顾之前内容.wmv
│   ├── 10. DROPOUT 内容.wmv
│   ├── 11. 交叉验证.wmv
│   ├── 12. 准确率_精确率_召回率.wmv
│   ├── 13. ROC曲线.wmv
│   ├── 14. AUC内容求解.wmv
│   ├── 2. 过拟合和欠拟合的引入.wmv
│   ├── 3. 如何解决过拟合和欠拟合.wmv
│   ├── 4. RelU内容.wmv
│   ├── 5. 用RELU替代Sigmoid函数.wmv
│   ├── 6. Maxout 函数.wmv
│   ├── 7. 总结激活函数.wmv
│   ├── 8. 早停发.wmv
│   └── 9. 简单说明集成学习.wmv
├── Day9/
│   ├── 1.内容说明.wmv
│   ├── 2. 本周内容回顾.wmv
│   ├── 3. 卷积神经网络.wmv
│   ├── 4. 卷积和池化.wmv
│   ├── 5. 卷积神经网络的内容.wmv
│   └── 6. 案例.wmv
下载地址:
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复



运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.iyunv.com

所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其承担任何法律责任,如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即处理,联系人Email:kefu@iyunv.com,QQ:1061981298 本贴地址:https://www.iyunv.com/thread-993356-1-1.html 上篇帖子: 3天从零快速搭建BI商业大数据分析平台【完整资料】 下篇帖子: 没有了
点击关注更多内容
累计签到:466 天
连续签到:19 天
发表于 2021-1-23 15:25:33 | 显示全部楼层
人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】

运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.iyunv.com

点击关注更多内容
回复 支持 反对

使用道具 举报

尚未签到

发表于 2021-1-24 11:25:23 | 显示全部楼层
人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】

运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.iyunv.com

点击关注更多内容
回复 支持 反对

使用道具 举报

累计签到:8 天
连续签到:1 天
发表于 2021-1-28 17:38:04 | 显示全部楼层
good     good

运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.iyunv.com

点击关注更多内容
回复 支持 反对

使用道具 举报

累计签到:389 天
连续签到:1 天
发表于 2021-1-29 09:54:49 | 显示全部楼层
666666666666666666666

运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.iyunv.com

回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则  允许回帖邮件提醒楼主

扫码加入运维网微信交流群X

扫码加入运维网微信交流群

扫描二维码加入运维网微信交流群,最新一手资源尽在官方微信交流群!快快加入我们吧...

扫描微信二维码查看详情

客服E-mail:kefu@iyunv.com 在线客服QQ:点击这里给我发消息


QQ群⑦:运维网交流群⑦ QQ群⑧:运维网交流群⑧ k8s群:运维网kubernetes交流群


提醒:禁止发布任何违反国家法律、法规的言论与图片等内容;本站内容均来自个人观点与网络等信息,非本站认同之观点.


本站大部分资源是网友从网上搜集分享而来,其版权均归原作者及其网站所有,我们尊重他人的合法权益,如有内容侵犯您的合法权益,请及时与我们联系进行核实删除!



合作伙伴: 青云cloud bjyun

快速回复 返回顶部 返回列表