?? 百战程序员-人工智能AI深度学习就业班 ?? 11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具 ?? 24-【加课】Linux环境编程基础 ?? 5-机器学习-线性回归 ?? 15-深度学习-图像识别项目实战 ?? 4-人工智能基础-高等数学知识强化 ?? 25-【加课】算法与数据结构 ?? 23-【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】 ?? 1-人工智能基础-快速入门 ?? 17-深度学习-语义分割原理和实战 ?? 16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战 ?? 10-机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战 ?? 14-深度学习-图像识别原理 ?? 13-深度学习-原理和进阶 ?? 21-深度学习-OCR文本识别 ?? 20-深度学习-NLP自然语言处理项目实战 ?? 19-深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶 ?? 9-机器学习-概率图模型 ?? 22-【加课】Pytorch项目实战 ?? 18-深度学习-人脸识别项目实战 ?? 7-机器学习-无监督学习 ?? 2-人工智能基础-Python基础 ?? 3-人工智能基础-Python科学计算和可视化 ?? 8-机器学习-决策树系列 ?? 6-机器学习-线性分类 ?? 12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战 ?? 章节1：Linux ?? 软件.exe ?? 文档.exe ?? 章节1：车牌识别 ?? 章节2：自然场景下的目标检测及源码分析 ?? 章节3：图像风格迁移 ?? 章节2：Spark计算框架深入 ?? 章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块 ?? 章节1：Spark计算框架基础 ?? 章节2：梯度下降法 ?? 章节4：正则化 ?? 章节5：Lasso回归Ridge回归多项式回归 ?? 章节3：归一化 ?? 章节1：多元线性回归 ?? 4：人工智能在各领域的应用.mp4 ?? 7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4 ?? 5：人工智能常见流程.mp4 ?? 2：人工智能适合人群与必备技能.mp4 ?? 9：无监督机器学习任务与本质.mp4 ?? 3：人工智能时代.mp4 ?? 8：有监督机器学习任务与本质.mp4 ?? 6：机器学习不同的学习方式.mp4 ?? 1：人工智能就业前景与薪资.mp4 ?? 章节1：算法与数据结构 ?? 资料.exe ?? 章节2：PaddlePaddle卷积网络病理性近视识别 ?? 章节6：PaddleNLP模块物流信息提取（ERNIE版） ?? 章节5：PaddleNLP模块物流信息提取（BiGRU+CRF） ?? 章节1：PaddlePaddle框架安装波士顿房价预测 ?? 章节3：PaddleDetection工具PCB电路板缺陷检测 ?? 章节4：PaddleOCR工具车牌识别（目标检测+CRNN+CTCLoss) ?? 12：向量的意义n维欧式空间空间.mp4 ?? 25：雅可比矩阵在神经网络中应用.mp4 ?? 20：矩阵相乘.mp4 ?? 1：人工智能学习数学的必要性微积分知识点.mp4 ?? 5：导数的几何意义和物理意义.mp4 ?? 46：迭代求解的原因.mp4 ?? 39：条件概率贝叶斯公式.mp4 ?? 3：最优化知识数学内容学习重点.mp4 ?? 23：多元函数求偏导.mp4 ?? 35：奇异值分解性质数据压缩.mp4 ?? 10：高阶导数导数判断单调性导数与极值.mp4 ?? 4：导数的定义左导数和右导数.mp4 ?? 13：行向量列向量转置数乘加减乘除.mp4 ?? 48：梯度下降法的推导.mp4 ?? 24：高阶偏导数梯度.mp4 ?? 47：梯度下降法思路.mp4 ?? 14：向量的内积向量运算法则.mp4 ?? 36：SVD用于PCA降维.mp4 ?? 19：矩阵的运算加减法转置.mp4 ?? 40：随机变量.mp4 ?? 11：导数判断凹凸性导数用于泰勒展开.mp4 ?? 21：矩阵的逆矩阵.mp4 ?? 26：Hessian矩阵.mp4 ?? 41：数学期望和方差.mp4 ?? 50：坐标下降法数值优化面临的问题.mp4 ?? 34：求解奇异值分解中的UV矩阵.mp4 ?? 28：补充关于正定负定的理解.mp4 ?? 54：拉格朗日函数.mp4 ?? 30：特征值和特征向量(2).mp4 ?? 8：复合函数求导法则.mp4 ?? 49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4 ?? 15：学习向量计算的用途举例.mp4 ?? 42：常用随机变量服从的分布.mp4 ?? 43：随机向量独立性协方差随机向量的正太分布.mp4 ?? 27：二次型.mp4 ?? 51：凸集.mp4 ?? 53：凸优化的性质一般表达形式.mp4 ?? 45：最优化的基本概念.mp4 ?? 32：多元函数的泰勒展开矩阵和向量的求导.mp4 ?? 33：奇异值分解定义.mp4 ?? 31：特征值分解.mp4 ?? 22：矩阵的行列式.mp4 ?? 2：线性代数概率论知识点.mp4 ?? 16：向量的范数范数与正则项的关系.mp4 ?? 数学.pdf ?? 52：凸函数.mp4 ?? 7：导数求解的四则运算法则.mp4 ?? 17：特殊的向量.mp4 ?? 18：矩阵方阵对称阵单位阵对角阵.mp4 ?? 38：概率论随机事件与随机事件概率.mp4 ?? 9：推导激活函数的导函数.mp4 ?? 44：最大似然估计思想.mp4 ?? 37：SVD用于协同过滤求逆矩阵.mp4 ?? 29：特征值和特征向量(1).mp4 ?? 6：常见函数的求导公式.mp4 ?? 章节2：医疗图像UNet语义分割 ?? 章节3：蒙版弹幕MaskRCNN语义分割 ?? 章节1：上采样双线性插值转置卷积 ?? 章节2：网页分类案例 ?? 章节1：药店销量预测案例 ?? 章节2：卷积神经网络优化 ?? 章节1：卷积神经网络原理 ?? 章节4：古典目标检测 ?? 章节3：经典卷积网络算法 ?? 章节5：现代目标检测之FasterRCNN ?? 章节2：YOLOv2详解 ?? 章节4：YOLOv3代码实战 ?? 章节1：YOLOv1详解 ?? 章节5：YOLOv4详解 ?? 章节3：YOLOv3详解 ?? 资料等.exe ?? 章节1：深度学习-OCR文本识别 ?? 资料.exe ?? 章节1：神经网络算法 ?? 章节3：反向传播推导Python代码实现神经网络 ?? 章节2：TensorFlow深度学习工具 ?? 章节2：循环神经网络原理与优化 ?? 章节1：词向量与词嵌入 ?? 章节4：ELMOBERTGPT ?? 章节3：从Attention机制到Transformer ?? 章节4：Seq2Seq聊天机器人 ?? 章节6：BERT新浪新闻10分类项目 ?? 章节5：实战NER命名实体识别项目 ?? 章节1：词向量 ?? 章节7：GPT2聊天机器人 ?? 章节3：AI写唐诗 ?? 章节2：自然语言处理--情感分析 ?? 章节3：PCA降维算法 ?? 章节2：EM算法和GMM高斯混合模型 ?? 章节1：聚类系列算法 ?? 章节1：人脸识别 ?? 资料模型等.exe ?? 章节1：PyTorch运行环境安装运行环境测试 ?? 章节2：PyTorch基础Tensor张量运算 ?? 章节5：PyTorch编码器解码器机器翻译 ?? 章节4：PyTorch循环神经网络词性标注 ?? 章节3：PyTorch卷积神经网络实战CIFAR10 ?? 资料.exe ?? 代码.exe ?? 章节2：HMM算法 ?? 章节1：贝叶斯分类 ?? 章节3：CRF算法 ?? 章节2：Python基础语法 ?? 章节1：Python开发环境搭建 ?? 章节3：数据处理分析模块Pandas ?? 章节2：数据可视化模块 ?? 章节1：科学计算模型Numpy ?? 章节2：Softmax回归 ?? 章节3：SVM支持向量机算法 ?? 章节4：SMO优化算法 ?? 章节1：逻辑回归 ?? 章节4：XGBoost ?? 章节2：集成学习和随机森林 ?? 章节3：GBDT ?? 章节1：决策树 ?? 23：Linux上传与下载Xftp的使用.mp4 ?? 14：Linux常用命令rm-mv命令.mp4 ?? 11：Linux常用命令more-head-tail命令.mp4 ?? 25：Linux文件的压缩与解压缩处理.mp4 ?? 6：LinuxLinux中的路径.mp4 ?? 10：Linux常用命令clear-touch-cat命令.mp4 ?? 26：Linux安装MySQL.mp4 ?? 21：Linux常用配置快照与克隆.mp4 ?? 17：Linux常用配置设置时区.mp4 ?? 13：Linux常用命令cp命令.mp4 ?? 4：Linux安装Linux.mp4 ?? 19：Linux常用配置修改网段.mp4 ?? 5：Linux目录介绍.mp4 ?? 24：Linux上传与下载lrzsz工具.mp4 ?? 9：Linux常用命令ls与ll命令.mp4 ?? 22：LinuxXshell的安装与使用.mp4 ?? 8：Linux常用命令cd命令.mp4 ?? 16：Linux常用命令reboot-halt.mp4 ?? 18：Linux常用配置启动网络.mp4 ?? 12：Linux常用命令mkdir命令.mp4 ?? 20：Linux常用配置设置网络类型.mp4 ?? 3：LinuxVMWare安装及使用.mp4 ?? 7：Linux常用命令pwd命令.mp4 ?? 2：LinuxLinux简介.mp4 ?? 1：Linux课程介绍.mp4 ?? 15：Linux常用命令vi-vim.mp4 ?? carlicense.exe ?? 3：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解03.mp4 ?? 2：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解02.mp4 ?? 4：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解04.mp4 ?? 1：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解01.mp4 ?? 5：车牌识别项目关于目标检测的问题.mp4 ?? 10：FasterRCNN项目代码模型的训练.mp4 ?? 7：FasterRCNN项目代码数据加载.mp4 ?? 26：FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本06.mp4 ?? 9：FasterRCNN项目代码数据初始化.mp4 ?? 资料等.exe ?? 25：FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本05.mp4 ?? 8：FasterRCNN项目代码数据增强.mp4 ?? 11：回归整体训练流程详解读取数据blob01.mp4 ?? 23：FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本03.mp4 ?? 13：回归整体训练流程详解读取数据blob03.mp4 ?? 28：FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本08.mp4 ?? 20：FasterRCNN代码bbox剪裁NMS非极大值抑制.mp4 ?? 29：FasterRCNN代码给最终RCNN准备正负例样本ROI池化01.mp4 ?? 18：FasterRCNN代码根据RPN网络得到校正后的预测的框01.mp4 ?? 24：FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本04.mp4 ?? 12：回归整体训练流程详解读取数据blob02.mp4 ?? 31：FasterRCNN代码添加Loss损失smoothL1loss.mp4 ?? 6：FasterRCNN项目代码环境说明数据集详解项目结构说明.mp4 ?? 16：FasterRCNN代码构建RPN网络01.mp4 ?? 17：FasterRCNN代码构建RPN网络02.mp4 ?? 22：FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本02.mp4 ?? 19：FasterRCNN代码根据RPN网络得到校正后的预测的框02.mp4 ?? 4：双线性插值.mp4 ?? 15：FasterRCNN代码构建head.mp4 ?? 14：回归整体训练流程详解读取数据blob04.mp4 ?? 21：FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本01.mp4 ?? 30：FasterRCNN代码给最终RCNN准备正负例样本ROI池化02.mp4 ?? 章节1：推荐系统--流程与架构 ?? 章节2：推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战 ?? 章节3：推荐系统--模型使用和推荐服务 ?? 9：Spark的RDD特性02.mp4 ?? 7：分布式计算框架Shuffle的原理03.mp4 ?? 12：Spark算子操作实战讲解代码实战WordCount01.mp4 ?? 11：两种算子操作本质区别.mp4 ?? 6：分布式计算框架Shuffle的原理02.mp4 ?? 2：Spark特性02.mp4 ?? 5：分布式计算框架Shuffle的原理01.mp4 ?? 资料.exe ?? 代码.exe ?? 4：回顾hadoop讲解shuffle.mp4 ?? 1：Spark特性01.mp4 ?? 3：Spark对比hadoop优势.mp4 ?? 13：Spark算子操作实战讲解代码实战WordCount02.mp4 ?? 10：分布式计算所需进程.mp4 ?? 8：Spark的RDD特性01.mp4 ?? 14：Spark算子操作实战讲解代码实战WordCount03.mp4 ?? 15：Spark算子操作实战讲解代码实战WordCount04.mp4 ?? 30：SparkMLlib调用逻辑回归自定义阈值1.mp4 ?? 48：SparkML机器学习库代码实战讲解1.mp4 ?? 50：SparkML网页分类案例代码实战续（1）1.mp4 ?? 44：模型的训练以及评估和调超参2.mp4 ?? 53：SparkML网页分类案例代码实战续（2）2.mp4 ?? 31：SparkMLlib调用逻辑回归自定义阈值2.mp4 ?? 52：SparkML网页分类案例代码实战续（2）1.mp4 ?? 35：SparkMLlib调用逻辑回归使用标准归一化4.mp4 ?? 54：SparkML网页分类案例代码实战续（3）.mp4 ?? 32：SparkMLlib调用逻辑回归使用标准归一化1.mp4 ?? 资料.exe ?? 38：SparkMLlib调用KMeans聚类调用决策树(1)3.mp4 ?? 39：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战1.mp4 ?? 45：模型的训练以及评估和调超参3.mp4 ?? 42：从数据转化到训练集的构建.mp4 ?? 51：SparkML网页分类案例代码实战续（1）2.mp4 ?? 40：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战2.mp4 ?? 36：SparkMLlib调用KMeans聚类调用决策树(1)1.mp4 ?? 47：SparkML机器学习库概念讲解2.mp4 ?? 43：模型的训练以及评估和调超参1.mp4 ?? 41：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战3.mp4 ?? 49：SparkML机器学习库代码实战讲解2.mp4 ?? 34：SparkMLlib调用逻辑回归使用标准归一化3.mp4 ?? 33：SparkMLlib调用逻辑回归使用标准归一化2.mp4 ?? 46：SparkML机器学习库概念讲解1.mp4 ?? 29：SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用.mp4 ?? 37：SparkMLlib调用KMeans聚类调用决策树(1)2.mp4 ?? 33：图片风格融合项目架构代码实现要点2.mp4 ?? 1.txt ?? styletransfer.exe ?? 34：图片风格融合项目架构代码实现要点3.mp4 ?? 35：图片风格融合项目架构代码实现要点4.mp4 ?? 32：图片风格融合项目架构代码实现要点1.mp4 ?? 1.txt ?? 28：介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用.mp4 ?? 19：Spark宽依赖和窄依赖03.mp4 ?? 18：Spark宽依赖和窄依赖02.mp4 ?? 22：Spark程序启动运行流程详解01.mp4 ?? 17：Spark宽依赖和窄依赖01.mp4 ?? 20：Spark术语总结.mp4 ?? 24：Spark程序启动运行流程详解03.mp4 ?? 25：讲解构建稀疏和稠密向量01.mp4 ?? 27：构建LabeledPoint.mp4 ?? 16：Spark数据缓存机制.mp4 ?? 26：讲解构建稀疏和稠密向量01.mp4 ?? 21：分布式文件系统Block块的大小配置.mp4 ?? 23：Spark程序启动运行流程详解02.mp4 ?? 40：归一化的副产品有可能会提高模型的精度.mp4 ?? 38：归一化的目的维度之间数量级不同产生的矛盾.mp4 ?? 41：最大值最小值归一化.mp4 ?? 39：归一化的目的举例子来理解做归一化和不做归一化的区别.mp4 ?? 42：标准归一化.mp4 ?? 新建文本文档.txt ?? 53：多项式升维代码实战传入不同超参数对比.mp4 ?? 57：实战保险花销预测模型训练和评估选择非线性算法改进.mp4 ?? 60：实战保险花销预测模型训练和评估.mp4 ?? 新建文本文档.txt ?? 58：实战保险花销预测特征选择思路.mp4 ?? 56：实战保险花销预测数据预处理.mp4 ?? 代码.exe ?? 52：升维的意义多项式回归.mp4 ?? 59：实战保险花销预测特征工程.mp4 ?? 49：代码调用Ridge岭回归.mp4 ?? 51：代码调用ElasticNet回归.mp4 ?? 50：代码调用Lasso回归.mp4 ?? 54：多项式升维代码实战训练模型和评估.mp4 ?? 55：实战保险花销预测数据介绍和加载数据.mp4 ?? 28：全量梯度下降.mp4 ?? 26：梯度下降法迭代流程总结.mp4 ?? 32：代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4 ?? 35：代码实现小批量梯度下降.mp4 ?? 23：梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4 ?? 25：学习率设置的学问全局最优解.mp4 ?? 31：轮次和批次.mp4 ?? 27：多元线性回归下的梯度下降法.mp4 ?? 29：随机梯度下降小批量梯度下降.mp4 ?? 新建文本文档.txt ?? 24：梯度下降法公式.mp4 ?? 36：代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4 ?? 第四阶段梯度下降法归一化正则化多项式升维.pdf ?? 代码.exe ?? 34：代码实现随机梯度下降.mp4 ?? 33：代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4 ?? 30：对应梯度下降法的问题和挑战.mp4 ?? 37：代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4 ?? 46：常用的L1和L2正则项以及数学意义.mp4 ?? 新建文本文档.txt ?? 47：L1稀疏性和L2平滑性.mp4 ?? 44：正则化的目的防止过拟合.mp4 ?? 48：通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因.mp4 ?? 43：代码完成标准归一化.mp4 ?? 45：正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好.mp4 ?? 代码.exe ?? 31：PaddleNLP物流信息提取项目ERNIE实战加载数据集构建Dataset.mp4 ?? 数据.exe ?? 33：PaddleNLP物流信息提取项目ERNIE实战讲解模型训练和评估代码.mp4 ?? 32：PaddleNLP物流信息提取项目ERNIE实战详解Tokenizer作用.mp4 ?? 34：PaddleNLP物流信息提取项目ERNIE实战讲解ChunkEvaluator和输出预测结果.mp4 ?? 7：队列(链式).mp4 ?? 11：哈希表冲突问题.mp4 ?? 12：哈希表冲突问题2.mp4 ?? 5：单链表2.mp4 ?? 4：单线链表1.mp4 ?? 20：归并排序.mp4 ?? 2：大O表示法.mp4 ?? 19：插入排序.mp4 ?? 6：双链表.mp4 ?? 25：最大堆的删除操作.mp4 ?? 21：快速排序.mp4 ?? 3：线性结构.mp4 ?? 14：递归与栈.mp4 ?? 22：树结构.mp4 ?? 9：栈与双端队列.mp4 ?? 28：二叉树的添加.mp4 ?? 17：冒泡排序.mp4 ?? 15：线性查找.mp4 ?? 8：队列(线式).mp4 ?? 16：二分查找.mp4 ?? 1：数据结构与算法简介.mp4 ?? 10：哈希表的基本结构.mp4 ?? 23：树结构的遍历.mp4 ?? 24：最大堆的增加操作.mp4 ?? 13：哈希扩容.mp4 ?? 18：选择排序.mp4 ?? 29：二叉树的删除.mp4 ?? 27：二叉树获取最小值.mp4 ?? 26：二叉树的查找.mp4 ?? 代码.exe ?? 7：预测病理性近视模型训练.mp4 ?? 8：预测病理性近视定义模型结构评估模型.mp4 ?? 9：预测病理性近视调用经典卷积神经网络.mp4 ?? 数据.exe ?? 6：预测病理性近视图片数据读取.mp4 ?? 6：理解回归一词中心极限定理正太分布和做预测.mp4 ?? 16：Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4 ?? 12：推导出目标函数的导函数形式.mp4 ?? 17：解析解的方式求解多元线性回归数据Xy.mp4 ?? 5：理解维度这个概念.mp4 ?? 20：Scikit-learn模块的介绍.mp4 ?? 11：把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4 ?? 第一阶段手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf ?? 18：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 ?? 新建文本文档.txt ?? 1：理解简单线性回归.mp4 ?? 7：假设误差服从正太分布最大似然估计MLE.mp4 ?? 2：最优解损失函数MSE.mp4 ?? 14：Python开发环境版本的选择及下载.mp4 ?? 代码.exe ?? 22：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4 ?? 4：理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4 ?? 10：对数似然函数推导出损失函数MSE.mp4 ?? 8：引入正太分布的概率密度函数.mp4 ?? 软件.exe ?? 13：解析解的公式是否要考虑损失函数是凸函数.mp4 ?? 3：扩展到多元线性回归.mp4 ?? 9：明确目标通过最大总似然求解.mp4 ?? 15：Anaconda环境安装Pycharm环境安装.mp4 ?? 21：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4 ?? 19：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 ?? 12：PCB电路板缺陷检测Images和Annotations.mp4 ?? 14：PCB电路板缺陷检测项目配置文件.mp4 ?? 10：PaddleDetection项目配置.mp4 ?? 16：PCB电路板缺陷检测模型预测.mp4 ?? 15：PCB电路板缺陷检测模型训练.mp4 ?? 代码.exe ?? 11：安装配置VisualStudio解决安装模块pycocotools或cythonbbox编译报错问题.mp4 ?? 13：PCB电路板缺陷检测前期数据的分析.mp4 ?? 数据.exe ?? 3：PaddlePaddle求解线性模型.mp4 ?? 代码.exe ?? 2：Pycharm运行出现mkl-service或DLL找不到的问题.mp4 ?? 数据.exe ?? 5：预测波士顿房价反向传播模型保存模型测试.mp4 ?? 1：安装PaddlePaddle.mp4 ?? 4：预测波士顿房价数据读取正向传播.mp4 ?? 29：PaddleNLP物流信息提取项目模型训练.mp4 ?? 24：PaddleNLP物流信息提取项目介绍.mp4 ?? 25：物流信息提取项目解决导包显示找不到nul问题.mp4 ?? 28：PaddleNLP物流信息提取项目构建网络模型.mp4 ?? 数据.exe ?? 26：PaddleNLP物流信息提取项目加载数据构建DataSet.mp4 ?? 30：PaddleNLP物流信息提取项目合并结果并展示使用预训练的词向量提升效果.mp4 ?? 代码.exe ?? 27：PaddleNLP物流信息提取项目进一步通过DataSet构建出DataLoader.mp4 ?? 23：PaddleNLP项目配置.mp4 ?? 20：车牌识别项目车牌目标框检测模型训练.mp4 ?? 17：PaddleOCR项目配置CCPD数据集介绍.mp4 ?? 21：车牌识别项目车牌字符识别模型训练.mp4 ?? 19：车牌识别项目运行保存标签和剪切出的车牌图片.mp4 ?? 代码.exe ?? 数据.exe ?? 18：车牌识别项目详解数据准备阶段代码.mp4 ?? 22：车牌识别项目车牌识别模型导出及预测.mp4 ?? 14：MaskRCNN网络结构.mp4 ?? 16：MaskRCNN网络架构回顾.mp4 ?? 代码.exe ?? 18：MaskRCNN项目关于运行代码环境的说明.mp4 ?? 19：MaskRCNN源码config和model.mp4 ?? 15：MaskRCNN的项目展示.mp4 ?? 17：MaskRCNN根据文档和论文总结重要的知识点.mp4 ?? 资料.exe ?? 8：FPN思想与网络结构.mp4 ?? 4：双线性插值.mp4 ?? 5：转置卷积以及TF的API.mp4 ?? 代码.exe ?? 资料.exe ?? 6：双线性插值作为转置卷积核的初始参数.mp4 ?? 1：前言.mp4 ?? 7：ROIAlign.mp4 ?? 2：上采样repeat.mp4 ?? 3：线性插值.mp4 ?? 9：FPN应用于FasterRCNNResNetFPN.mp4 ?? 11：FCN全卷积网络做语义分割.mp4 ?? 13：UNet网络医疗图像的语义分割.mp4 ?? 资料等.exe ?? 12：UNet网络结构.mp4 ?? 10：语义分割的基本概念.mp4 ?? 14：MLlib对网页分类竞赛数据预处理模型训练.mp4 ?? 18：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理模型训练交叉验证调参03.mp4 ?? 17：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理模型训练交叉验证调参02.mp4 ?? 13：MLlib对网页分类竞赛数据预处理.mp4 ?? 代码.exe ?? 11：竞赛其他相关提交成绩排行榜.mp4 ?? 19：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理模型训练交叉验证调参04.mp4 ?? 12：数据导入.mp4 ?? 10：评估指标ROC和AUC.mp4 ?? 8：Kaggle网页分类竞赛介绍.mp4 ?? 16：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理模型训练交叉验证调参01.mp4 ?? 15：MLlib对网页分类竞赛模型训练模型训练评估搜索最佳超参数.mp4 ?? 9：评估指标ROC和AUC.mp4 ?? 1.txt ?? 31：IOU以及python计算的代码.mp4 ?? 目标检测.pdf ?? 33：从FastRCNN引入FasterRCNN.mp4 ?? 29：图像识别任务古典目标检测.mp4 ?? 32：R-CNN和SPP-net.mp4 ?? 30：使用OpenCV调用分类器找到目标框.mp4 ?? 新建文本文档.txt ?? 5：数据的预处理.mp4 ?? 2：对数据字段的介绍导包.mp4 ?? 6：模型的训练评估.mp4 ?? 代码.exe ?? 4：对数据里面的目标变量sales的一个分析.mp4 ?? 1：Rossmann药店销量预测kaggle的介绍.mp4 ?? 3：自定义损失函数.mp4 ?? 7：kaggle竞赛网站学习.mp4 ?? 8：经典的CNN架构和LeNet5.mp4 ?? 1.txt ?? 资料.exe ?? 6：卷积的计算TF中的API操作与参数.mp4 ?? 代码.exe ?? 3：彩色图片卷积的计算.mp4 ?? 2：单通道卷积的计算.mp4 ?? 4：卷积层权值共享.mp4 ?? 7：池化的概念和TF中的API的操作与参数.mp4 ?? 1：回顾深度神经网络卷积层是局部连接.mp4 ?? 5：卷积的补充与Padding填充模式.mp4 ?? 18：OptimizerAdagradAdadeltaRMSprop.mp4 ?? 11：数据增强技术点CNN对MNIST数据集分类卷积池化代码.mp4 ?? 19：OptimizerAdam.mp4 ?? 15：减轻梯度消失问题中参数初始化发挥的作用.mp4 ?? 代码.exe ?? 13：深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点.mp4 ?? 10：Dropout技术点思想和运用.mp4 ?? 17：OptimizerSGDMomentum.mp4 ?? 1.txt ?? 14：减轻梯度消失问题中激活函数发挥的作用.mp4 ?? 16：VGG网络结构以及1乘1的卷积核的作用和好处.mp4 ?? 9：AlexNet网络结构连续使用小的卷积核好处.mp4 ?? 资料.exe ?? 12：CNN对MNIST数据集分类全连接层以及训练代码.mp4 ?? 19：YOLOv3代码剖析模型的训练部分详解.mp4 ?? 14：YOLOv3代码剖析项目介绍.mp4 ?? 16：YOLOv3代码剖析model输出之后的预测框的计算.mp4 ?? 18：YOLOv3代码剖析weights到h5模型的转换.mp4 ?? 15：YOLOv3代码剖析聚类anchors构建backbone主干网络.mp4 ?? 17：YOLOv3代码剖析使用model预测的其余代码.mp4 ?? 8：YOLOv2论文详解层级分类层级分类用于目标检测.mp4 ?? 6：YOLOv2论文详解mAP更better的一些点.mp4 ?? 7：YOLOv2论文详解Darknet19分类数据和检测数据集融合多标签.mp4 ?? 5：YOLOv2论文详解BN高分辨率引入AnchorBoxes.mp4 ?? 38：FasterRCNN论文讲解从RPN损失到评估指标对比.mp4 ?? 35：FasterRNN的核心RPN正向传播的框过滤NMS.mp4 ?? 1.txt ?? 36：NMS代码实现流程mAP目标检测平均指标.mp4 ?? Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf ?? 34：回顾RCNNSPPnetFast-RCNN.mp4 ?? 37：FasterRCNN论文讲解从介绍到RPN的loss.mp4 ?? 24：ResNet残差单元BottlenetBlocK.mp4 ?? 26：DenseNet在Keras里面的代码实现.mp4 ?? 22：InceptionV1V2.mp4 ?? 25：DenseNet和Keras里面的实现.mp4 ?? 20：Keras介绍以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境.mp4 ?? 1.txt ?? 代码.exe ?? 23：InceptionV3以及InceptionV3对皮肤癌图片识别.mp4 ?? 资料.exe ?? 21：VGG16Fine-tuning对MNIST做手写数字识别.mp4 ?? 28：Mobilenet网络架构.mp4 ?? 27：BatchNormalization.mp4 ?? 11：YOLOv3论文详解总结FocalLoss.mp4 ?? 12：YOLOv4论文概述介绍.mp4 ?? 10：YOLOv3论文详解引入了FPN的思想特征融合多路输出DarkNet53.mp4 ?? 13：YOLOv4论文概述BOSBOF.mp4 ?? 9：YOLOv3论文详解每个框都要预测多个类别概率.mp4 ?? 3：YOLOv1论文详解训练中的技巧Loss损失函数.mp4 ?? 4：YOLOv1论文详解NMS局限性.mp4 ?? 1：YOLOv1论文详解算法特点介绍.mp4 ?? 2：YOLOv1论文详解网络架构思想.mp4 ?? 20：YOLOv4BOFDropBlockFocalLoss.mp4 ?? 23：YOLOv4BOSSAMPANCSPCmBN.mp4 ?? 22：YOLOv4BOSASPPSAMSoftNMSMish.mp4 ?? 21：YOLOv4BOFGIoUDIoUCIoU.mp4 ?? 2：OCR识别本质就是文字检测和文字识别.mp4 ?? 1：传统OCR识别深度学习OCR识别.mp4 ?? 7：CTC前向后向算法代码.mp4 ?? 5：CTC损失函数的理解.mp4 ?? 10：CRNN项目代码剖析.mp4 ?? 3：OCR识别的CTC损失思想.mp4 ?? 6：CTC损失函数前向后向算法推导梯度求导公式推导.mp4 ?? 8：GreedySearch和BeamSearch解码的方式与代码逻辑.mp4 ?? 4：总结理解深度学习文字识别架构.mp4 ?? 9：CPTN项目代码剖析.mp4 ?? 3：单层神经网络正向传播计算过程用神经网络理解逻辑回归做多分类.mp4 ?? 神经网络.pdf ?? 7：sklearn中NN模型的代码使用.mp4 ?? 5：隐藏层的意义隐藏层相当于去做预处理升维降维.mp4 ?? 资料.exe ?? 6：多节点网络输出sklearn中NN模块的介绍.mp4 ?? 2：三种常见的激活函数网络拓扑介绍优化算法.mp4 ?? 4：用神经网络理解Softmax回归.mp4 ?? 9：tensorflow概要conda创建虚拟环境CPU版本的tensorflow安装.mp4 ?? 8：隐藏层激活函数必须是非线性的.mp4 ?? 1：神经网络是有监督的算法生物神经元到人工神经元.mp4 ?? 22：python实现神经网络训练代码讲解(一).mp4 ?? 19：反向传播推导(二)从输出层到最后一个隐藏层.mp4 ?? 17：反向传播链式求导法则.mp4 ?? 代码.exe ?? 18：反向传播推导(一).mp4 ?? 20：反向传播推导(三)从输出层到最后一个隐藏层Softmax多分类为例.mp4 ?? 23：python实现神经网络正向反向传播训练.mp4 ?? 资料.exe ?? 1.txt ?? 21：反向传播推导(四)关于和a还有梯度的更新事宜.mp4 ?? 软件.exe ?? 15：TF实现Softmax回归来识别MNIST手写数字.mp4 ?? 13：TF实现线性回归解析解的方式TF实现线性回归梯度下降的方式.mp4 ?? 代码.exe ?? 12：Tensorflow代码运行机制TF基础的代码.mp4 ?? 16：TF实现DNN来识别MNIST手写数字.mp4 ?? 11：CUDA安装cudnn安装环境变量配置检验是否安装成功.mp4 ?? 10：CUDA下载地址CUDA显卡白名单地址.mp4 ?? 14：TF实现线性回归BGD的方式使用Optimizer每轮打乱数据.mp4 ?? 17：RNN里面应用的Topology结构.mp4 ?? RNNAttention机制.pdf ?? 代码.exe ?? 11：利用RNN循环神经网络对MNIST手写数字识别.mp4 ?? 12：理解LSTM长短时记忆记住Topo和公式.mp4 ?? 10：理解RNN循环神经网络计算流程.mp4 ?? 15：LSTM的回顾复习LSTM手写数字识别.mp4 ?? 14：补充讲一下为什么RNN中链越长越容易梯度消失.mp4 ?? 16：双向RNNLSTM.mp4 ?? 9：理解RNN循环神经网络拓扑结构.mp4 ?? 13：VanillaRNN的回顾复习.mp4 ?? 资料.exe ?? 19：TransformerSelf-AttentionMulti-head.mp4 ?? 20：TransformerPositional使用逻辑网络结构总结.mp4 ?? 18：Seq2Seq中Attention注意力机制.mp4 ?? 资料.exe ?? 代码.exe ?? 23：Seq2Seq版Chatbot训练和模型使用.mp4 ?? 22：Seq2Seq版Chatbot的数据预处理.mp4 ?? 21：从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder.mp4 ?? 7：分层Softmax应用到CBOW模型上.mp4 ?? 1：N-gram语言模型.mp4 ?? 4：CBOW模型思想和计算过程.mp4 ?? 8：负采样和负采样应用到CBOW模型上.mp4 ?? 资料.exe ?? 2：NPLM神经网络语言模型.mp4 ?? Word2Vec.pdf ?? 6：Huffman树分层Softmax的思想.mp4 ?? 5：Skip-gram模型思想和计算过程.mp4 ?? 3：词向量的作用.mp4 ?? 21：ELMO.mp4 ?? 22：BERT理论.mp4 ?? RNNAttention机制.pdf ?? 23：ERNIEGPT.mp4 ?? 33：BERT新浪新闻10分类项目.mp4 ?? bert.exe ?? 5：Word2Vec项目代码评估比较相似度最后的训练绘图.mp4 ?? 4：Word2Vec项目代码正向传播的Graph构建NCE损失的计算本质.mp4 ?? 6：Word2Vec项目代码总结串讲.mp4 ?? word2vector.exe ?? 3：Word2Vec项目代码构建一个个批次数据.mp4 ?? 1：回顾了词向量里面训练的Topology.mp4 ?? 2：Word2Vec项目代码加载数据构建字典.mp4 ?? 代码.exe ?? 32：补充标注偏置问题HMM做分词代码结构.mp4 ?? 30：CRF中的特征函数们.mp4 ?? 29：BiLSTM-CRF模型的预测代码.mp4 ?? 28：通过CRF层来计算Loss损失以及训练.mp4 ?? 31：对比逻辑回归相比HMM优势.mp4 ?? 25：介绍了代码目录结构.mp4 ?? 24：回顾了一下CRF训练和使用过程.mp4 ?? 26：NER代码读取数据和预处理.mp4 ?? 27：feature进入BiLSTM进行正向传播的过程.mp4 ?? GPT2-Chinese-master.exe ?? gpt2chatbot-master.exe ?? 34：GPT2闲聊机器人.mp4 ?? 9：数据预处理02.mp4 ?? 14：代码讲解05.mp4 ?? 13：代码讲解04.mp4 ?? 代码.exe ?? 8：数据预处理01.mp4 ?? 11：代码讲解02.mp4 ?? 12：代码讲解03.mp4 ?? 7：Keras实战RNN以及词嵌入来做情感分析.mp4 ?? 10：代码讲解01.mp4 ?? 1.txt ?? 20：PCA的几种应用.mp4 ?? 17：PCA的最大投影方差思路.mp4 ?? 16：特征选择与特征映射.mp4 ?? 19：SVD其实就可以去实现PCA了.mp4 ?? 18：最大投影方差推导最小投影距离思路.mp4 ?? PCA降维与SVD.pdf ?? 18：AI写唐诗从词嵌入到构建RNN再到输出层概率输出.mp4 ?? 20：AI写唐诗模型的使用增加随机性.mp4 ?? 代码.exe ?? 15：AI写唐诗数据的读取字典的构建文本的索引化.mp4 ?? 17：MultiRNNCell单元.mp4 ?? 19：AI写唐诗损失的计算梯度的求解截断和更新最终的训练代码.mp4 ?? 16：AI写唐诗训练数据的构建.mp4 ?? EM算法与GMM模型.pdf ?? 13：GMM前景背景分离.mp4 ?? 1.txt ?? 8：理解GMM高斯混合分布的对数似然函数.mp4 ?? 10：Jensen不等式的应用.mp4 ?? 代码.exe ?? 7：单个高斯分布GM的参数估计.mp4 ?? 9：GMM参数估计的流程.mp4 ?? 12：将EM算法应用到GMM中并且推导出的公式.mp4 ?? 11：将EM算法应用到GMM中并且推导出了和的公式.mp4 ?? 15：通过声音文件利用GMM算法识别是谁.mp4 ?? 14：通过声音文件利用GMM算法识别性别.mp4 ?? 5：Tensor的创建.mp4 ?? 7：广播机制逐元素操作.mp4 ?? 8：归并操作比较操作矩阵操作.mp4 ?? 6：修改Tensor的形状索引操作.mp4 ?? 4：Jupyter关联PyTorch运行环境.mp4 ?? 3：Pycharm关联PyTorch运行环境.mp4 ?? 2：PyTorch的安装.mp4 ?? 1：PyTorch概述.mp4 ?? 16：FaceNet论文TripleSelection很至关重要.pdf ?? 9：总结MTCNN缩放因子注意3阶段网络里面的全连接.mp4 ?? 2：开源的FaceNet项目介绍.mp4 ?? 15：FaceNet论文TripleLoss损失函数.mp4 ?? 10：人脸识别项目代码加载MTCNN模型.mp4 ?? 17：FaceNet论文ZF和Inception对比总结.mp4 ?? 12：FaceNet论文摘要和前情介绍.mp4 ?? 19：人脸识别项目代码人脸匹配以及最后的绘图展示.mp4 ?? 4：MTCNN论文摘要和介绍.mp4 ?? 3：人脸识别项目代码整体结构.mp4 ?? 1：人脸识别任务种类具体做法思路.mp4 ?? 7：每一个阶段每个分支的Loss损失整合每个分支的Loss.mp4 ?? 8：训练数据的准备每一阶段训练的流程.mp4 ?? 14：FaceNet论文TripleLoss思路来源和目标.mp4 ?? 5：MTCNN论文网络整体架构.mp4 ?? 16：FaceNet论文TripleSelection很至关重要.mp4 ?? 13：FaceNet论文相关的介绍.mp4 ?? 6：PRelu每阶段输出多分支意义.mp4 ?? 18：人脸识别项目代码FaceNet模型加载和使用.mp4 ?? 11：人脸识别项目代码读取图片带入MTCNN网络给出人脸候选框.mp4 ?? 3：KMeans的一些变形KMeans的损失函数推导及假设.mp4 ?? 5：KMeans代码测试不同情况下的聚类效果.mp4 ?? 代码.exe ?? 聚类.pdf ?? 4：mini-batchKMeansCanopy聚类聚类评估指标.mp4 ?? 1.txt ?? 6：层次聚类密度聚类谱聚类.mp4 ?? 1：KMeans聚类流程距离测度欧式距离和余弦距离.mp4 ?? 2：距离测度欧式距离和余弦距离的场景TFIDF.mp4 ?? 19：PyTorch词性标注构建数据和词索引号.mp4 ?? 21：PyTorch词性标注构建数据索引化和训练模型代码.mp4 ?? 22：PyTorch词性标注测试模型效果.mp4 ?? 20：PyTorch词性标注构建词嵌入层LSTM层和词性输出层.mp4 ?? 25：PyTorch中英文翻译索引化数据转化成Tensor张量构建Encoder编码器.mp4 ?? 26：PyTorch中英文翻译构建训练函数之Encoder计算.mp4 ?? 30：PyTorch中英文翻译绘制Attentions注意力权重.mp4 ?? 24：PyTorch中英文翻译数据预处理.mp4 ?? 27：PyTorch中英文翻译构建带Attention注意力机制的Decoder解码器.mp4 ?? 23：PyTorch中英文翻译规范化语料库构建中英文词典索引.mp4 ?? 29：PyTorch中英文翻译评估模型函数.mp4 ?? 28：PyTorch中英文翻译构建训练函数之Decoder计算.mp4 ?? 18：PyTorch代码实战加入数据增强.mp4 ?? 9：PyTorch实战CIFAR10数据读取和展示.mp4 ?? 12：PyTorch实战CIFAR10分类别打印模型准确率.mp4 ?? 15：使用VGG16模型提供准确率.mp4 ?? 14：使用集成学习思想训练识别模型.mp4 ?? 17：迁移学习PyTorch代码实战冻结预训练模型参数.mp4 ?? 11：PyTorch实战CIFAR10训练模型测试模型.mp4 ?? 10：PyTorch实战CIFAR10构建网络打印网络层次.mp4 ?? 16：torchvision里面的预训练模型.mp4 ?? 13：使用全局平均池化使用LeNet模型.mp4 ?? 13：Viterbi算法案例详解.mp4 ?? 1.txt ?? 7：HMM隐马的定义.mp4 ?? 代码.exe ?? 12：前向算法来解决概率计算问题.mp4 ?? 9：HMM预测问题使用前向算法.mp4 ?? 11：HMM复习明确概率计算问题要解决的目标.mp4 ?? 14：Viterbi算法代码实现.mp4 ?? 10：HMM预测问题使用维特比算法.mp4 ?? 8：HMM隐马的三组参数三个基本问题.mp4 ?? 资料.exe ?? 3：Pycharm安装和代码运行.mp4 ?? 人工智能-第1阶段python进阶和高级编程.pdf ?? 4：Jupyter安装和代码运行.mp4 ?? 5：Jupyter常用快捷键.mp4 ?? 代码.exe ?? 2：Miniconda安装和测试.mp4 ?? 人工智能-第1阶段Python基础.pdf ?? 1：下载Miniconda运行环境.mp4 ?? 7：关联虚拟环境运行代码.mp4 ?? 6：Conda虚拟环境创建与Python模块安装.mp4 ?? 1.txt ?? 22：通过模型来预测新的句子的序列标签.mp4 ?? 16：讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑.mp4 ?? 19：CRF的目标函数.mp4 ?? 20：计算CRF真实路径的分数.mp4 ?? 21：计算CRF所有可能路径的总分数.mp4 ?? CRFNER.pdf ?? 15：NER与分词和POS的关系NER的标注策略NER的主要方法.mp4 ?? 18：EmissionScoreTransitionScore.mp4 ?? 17：了解CRF层添加的好处.mp4 ?? 10：Python控制语句多分支三元条件运算符.mp4 ?? 29：Python函数式编程高阶函数.mp4 ?? 13：Python控制语句嵌套循环.mp4 ?? 31：Python函数闭包.mp4 ?? 32：Python函数装饰器.mp4 ?? 36：Python类对象运算符重载私有对象方法isinstance函数.mp4 ?? 23：Pythonos模块shutil模块.mp4 ?? 38：Python类对象子类复用父类构造器和方法方法重写.mp4 ?? 26：Python函数局部变量全局变量.mp4 ?? 25：Python函数定义调用返回值注释.mp4 ?? 新建文本文档.txt ?? 28：Python函数递归.mp4 ?? 22：Python集合操作字典keys方法enumerate函数.mp4 ?? 15：Python切片操作.mp4 ?? 17：Python集合操作列表.mp4 ?? 30：Python函数式编程mapreducefilter匿名函数.mp4 ?? 19：Python集合操作列表的常用方法.mp4 ?? 8：Python是强类型的动态脚本语言.mp4 ?? 18：Python集合操作列表的基本操作.mp4 ?? 27：Python函数默认参数可变参数.mp4 ?? 14：Python控制语句breakcontinue.mp4 ?? 11：Python控制语句while循环.mp4 ?? 35：Python类对象内置方法.mp4 ?? 34：Python类对象实例属性和方法类属性和方法.mp4 ?? 33：Python类对象定义与实例化对象.mp4 ?? 16：Python数据类型.mp4 ?? 37：Python类对象面向对象三大特性类的继承.mp4 ?? 21：Python集合操作字典和常见操作.mp4 ?? 20：Python集合操作元组.mp4 ?? 12：Python控制语句for循环.mp4 ?? 24：Python打开并读取文件中文编码问题.mp4 ?? 6：贝叶斯网络马尔可夫链.mp4 ?? 4：sklearn中调用NB顺便讲解了GridSearchCV.mp4 ?? 1：朴素贝叶斯分类算法.mp4 ?? 代码.exe ?? 2：TF-IDF.mp4 ?? 3：NB代码实现解析.mp4 ?? 5：语言模型的设计目的MLE的作用进行参数估计.mp4 ?? NBHMM.pdf ?? 1.txt ?? 1599293649514137.png ?? 12：Matplotlib绘制柱状图画布切分多个子画布柱状图对比.mp4 ?? 人工智能-第1阶段数据分析（含办公自动化分析）.pdf ?? 13：Matplotlib绘制饼图直方图同时绘制多组数据分布.mp4 ?? 11：Matplotlib绘制正余弦曲线散点图添加图例.mp4 ?? 14：Matplotlib绘制等高线图绘制三维图像.mp4 ?? 新建文本文档.txt ?? 10：Matplotlib概述绘制直线图.mp4 ?? 17：PythonPandas获取Series对象的值.mp4 ?? 15：PythonPandasSeries对象创建.mp4 ?? 新建文本文档.txt ?? 16：PythonPandasDataFrame对象创建.mp4 ?? 18：PythonPandas获取DataFrame对象的值.mp4 ?? 21：PythonPandas拼接和合并.mp4 ?? 20：PythonPandas空值的删除与填充.mp4 ?? 19：PythonPandas条件过滤.mp4 ?? 7：Numpy数组的切分和转置.mp4 ?? 3：Numpyrandom随机数生成.mp4 ?? 2：Numpyarrayarange.mp4 ?? 5：NumPyreshape切片操作copy函数.mp4 ?? 4：Numpyndarray属性zerosoneslike等创建数组函数.mp4 ?? 1：Numpy概述安装创建数组获取shape形状.mp4 ?? 9：Numpy聚合函数.mp4 ?? 新建文本文档.txt ?? 8：Numpy算术运算向上向下取整.mp4 ?? 6：Numpy改变数组维度数组的拼接.mp4 ?? 27：实战音乐分类器代码对单首歌曲进行傅里叶变换代码对600首音乐文件进行傅里叶变换并保存结果.mp4 ?? 17：证明多项式分布属于指数族分布一种.mp4 ?? 18：从广义线性回归的推导出来Softmax的公式.mp4 ?? 19：有了Softmax函数的公式就可以去计算lossSoftmax的Loss函数形式其实就是LR的泛化版本.mp4 ?? 21：证明Softmax公式K=2的时候就是逻辑回归平移不变性.mp4 ?? 22：逻辑回归和Softmax回归在多分类任务模型参数上的区别与算法在选择上的区别.mp4 ?? 代码.exe ?? 24：实战音乐分类器探索不同曲风音乐文件的时间频率图.mp4 ?? 26：实战音乐分类器代码使用傅里叶变换将混音文件进行投影.mp4 ?? 数据.exe ?? 28：实战音乐分类器代码读取600首傅里叶变换后的数据构建训练集并训练模型.mp4 ?? 25：实战音乐分类器傅里叶变换可以帮助我们做什么.mp4 ?? 20：再次证明Softmax损失函数当K=2时就是逻辑回归损失函数.mp4 ?? 23：实战音乐分类器讲解需求和读取数据.mp4 ?? 1.txt ?? 29：实战音乐分类器模型的测试和调优解决双通道音乐文件的问题.mp4 ?? 32：几种SVMSVM的损失函数.mp4 ?? SVM算法.pdf ?? 34：硬间隔SVM的两步优化.mp4 ?? 代码.exe ?? 37：非线性SVM.mp4 ?? 38：SVM在sklearn中的使用超参数.mp4 ?? 33：数学预备知识拉格朗日函数.mp4 ?? 30：SVM与感知机关系几何距离与函数距离.mp4 ?? 35：总结硬间隔SVM.mp4 ?? 1.txt ?? 36：软间隔SVM和总结流程.mp4 ?? 31：SVM的思想.mp4 ?? 9：绘制逻辑回归损失函数探索单个参数和损失的关系.mp4 ?? 1.txt ?? 7：推导逻辑回归损失函数得到最终形式.mp4 ?? 6：推导逻辑回归损失函数得到总似然的公式.mp4 ?? 15：OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题.mp4 ?? 4：证明伯努利分布是指数族分布推导出逻辑回归公式.mp4 ?? 2：sigmoid函数作用.mp4 ?? 1：逻辑回归Sigmoid函数.mp4 ?? 代码.exe ?? 第五阶段线性分类算法逻辑回归和Softmax回归.pdf ?? 10：绘制逻辑回归损失函数探索两个参数和损失函数变换关系.mp4 ?? 8：绘制逻辑回归损失函数读入数据计算最优解模型实现逻辑回归预测实现逻辑回归损失函数.mp4 ?? 3：逻辑回归为什么用sigmoid函数预备知识.mp4 ?? 14：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类.mp4 ?? 11：绘制逻辑回归损失函数绘制3D的图形分析X1X2两个维度的重要度.mp4 ?? 16：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类.mp4 ?? 5：回想多元线性回归公式其实也是从广义线性回归推导出来的.mp4 ?? 13：对逻辑回归的损失函数求导推导出导函数的形式.mp4 ?? 12：对逻辑回归函数进行求导结论在后面会用到.mp4 ?? 41：SMO将交给它的目标函数变成二元函数进一步变成一元函数.mp4 ?? 46：如何计算阈值b.mp4 ?? 1.txt ?? 44：再次说明2如何进行剪裁的思路根据2求1.mp4 ?? 50：SVM绘制已有数据点和超平面以及边界.mp4 ?? 53：OVR和OVO多分类算法小结对比逻辑回归.mp4 ?? 45：启发式选择两个.mp4 ?? 52：概率化输出SVM的合页损失函数Tensorflow实现GD方式求解SVM.mp4 ?? 47：SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei.mp4 ?? 48：SVM的SMO实现判断违背条件的1.mp4 ?? 43：将公式467带入导函数进一步简化对求解出的新的2进行剪裁.mp4 ?? 49：SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b.mp4 ?? 42：对一元函数求极值点推导出旧的和新的的关系.mp4 ?? 39：SVM算法流程总结.mp4 ?? 40：SMO算法求解思路分解成很多个子二次规划问题分别求解.mp4 ?? 51：关于sklearn中的SVM封装的类和超参.mp4 ?? 代码.exe ?? 60：XGBoost中防止过拟合的前剪枝后剪枝学习率.mp4 ?? 61：样本权重对于模型学习的影响.mp4 ?? 53：推导XGBoost对Loss二阶泰勒展开之后的Obj.mp4 ?? 52：得出XGBoost最开始的Obj目标函数.mp4 ?? 49：回顾基于树集成学习的模型和参数并举例说明.mp4 ?? 54：Obj化简常数项明确训练每颗回归树需要准备gi和hi.mp4 ?? 55：重新定义树ft和树的复杂度.mp4 ?? 50：通过目标函数Obj来达到准确率和复杂度平衡.mp4 ?? 51：ObjectivevsHeuristic.mp4 ?? 新建文本文档.txt ?? 56：由每个叶子节点重组目标函数Obj.mp4 ?? 代码.exe ?? 57：推导XGBoost出Wj计算公式推导评价树好坏的Obj.mp4 ?? 58：根据Obj收益指导每一次分裂从而学习一棵树结构.mp4 ?? 46：回顾有监督机器学习三要素.mp4 ?? 62：总结XGBoost的特性包括缺失值的处理策略.mp4 ?? 48：基于树集成学习4个优点.mp4 ?? 文档.exe ?? 47：BiasVarianceTrade-off.mp4 ?? 59：举例说明从连续型和离散型变量中寻找最佳分裂条件.mp4 ?? 42：GBDT在sklearn中源码剖析初始化F(x).mp4 ?? 25：GBDT每棵树都是回归树准备数据才能训练下一颗小树.mp4 ?? 39：计算特征重要度进行特征选择.mp4 ?? 代码.exe ?? 31：GBDT应用于多分类任务.mp4 ?? 23：GBDT试图使用有监督最优化算法梯度下降求解F(x).mp4 ?? 41：特征组合降维在GBDT+LR架构应用.mp4 ?? 32：GBDT多分类如何每轮给K颗小树准备要去拟合的负梯度.mp4 ?? 38：GBDT多分类举例详解.mp4 ?? 45：GBDT+LR架构预测评估代码实现.mp4 ?? 29：GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差.mp4 ?? 27：GBDT回归举例总结.mp4 ?? 33：GBDT多分类流程.mp4 ?? 26：GBDT应用于回归问题.mp4 ?? 44：GBDT+LR架构训练模型代码实现.mp4 ?? 35：GBDT二分类叶子节点分值计算推导.mp4 ?? 34：对比GBDT回归-二分类-多分类相同点与不同点.mp4 ?? 37：GBDT二分类举例详解.mp4 ?? 43：GBDT在sklearn中源码剖析负梯度计算和叶子节点分值计算.mp4 ?? 新建文本文档.txt ?? 36：GBDT多分类叶子节点分值计算.mp4 ?? 30：GBDT中shrinkage学习率和最优树权重可以共存.mp4 ?? 28：GBDT应用于二分类问题.mp4 ?? 24：GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度.mp4 ?? 40：GBDT用于特征组合降维.mp4 ?? 17：随机森林.mp4 ?? 15：不同聚合方式生成不同弱学习器方式.mp4 ?? 新建文本文档.txt ?? 22：Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重.mp4 ?? 20：Adaboost算法思路.mp4 ?? 16：BaggingBoostingStacking.mp4 ?? 19：OOB袋外数据.mp4 ?? 18：代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类.mp4 ?? 21：调整数据权重让权重正确率达到50.mp4 ?? 代码.exe ?? 数据.exe ?? 11：推荐系统列表关联特征权重基本特征权重的计算3.mp4 ?? 8：推荐系统架构实时离线2.mp4 ?? 13：推荐系统数据源2.mp4 ?? 3：推荐系统协同过滤1.mp4 ?? 7：推荐系统架构实时离线1.mp4 ?? 5：推荐系统协同过滤3.mp4 ?? 2：推荐系统隐式用户反馈2.mp4 ?? 6：推荐系统协同过滤4.mp4 ?? 12：推荐系统数据源1.mp4 ?? 10：推荐系统列表关联特征权重基本特征权重的计算2.mp4 ?? 4：推荐系统协同过滤2.mp4 ?? 1：推荐系统隐式用户反馈1.mp4 ?? 资料.exe ?? 9：推荐系统列表关联特征权重基本特征权重的计算1.mp4 ?? 代码.exe ?? 4：什么是更好的一次划分.mp4 ?? 14：CCP代价复杂度剪枝超参数设定.mp4 ?? 5：Gini系数.mp4 ?? 新建文本文档.txt ?? 1：决策树模型的特点.mp4 ?? 12：后剪枝的意义.mp4 ?? 2：决策树的数学表达.mp4 ?? 8：预剪枝以及相关超参数.mp4 ?? 6：信息增益.mp4 ?? 9：代码实战决策树对鸢尾花数据集分类.mp4 ?? 7：熵与Gini系数关系信息增益率.mp4 ?? 3：如何构建一颗决策树.mp4 ?? 11：代码训练回归树拟合SineWave.mp4 ?? 10：绘制决策树模型寻找最优树深度.mp4 ?? 文档.exe ?? 13：CCP代价复杂度后剪枝.mp4 ?? 25：ACC准确率和AUC面积的计算以及意义.mp4 ?? 数据.exe ?? 15：HQL语句python脚本构建中间结果2.mp4 ?? 14：HQL语句python脚本构建中间结果1.mp4 ?? 23：MLlib调用算法计算模型文件并存储2.mp4 ?? 软件.exe ?? 18：推荐系统数据预处理spark构建特征索引标签列1.mp4 ?? 17：HQL语句python脚本构建中间结果4.mp4 ?? 代码.exe ?? 24：MLlib调用算法计算模型文件并存储3.mp4 ?? 16：HQL语句python脚本构建中间结果3.mp4 ?? 20：spark构建特征索引标签列3.mp4 ?? 19：spark构建特征索引标签列2.mp4 ?? 22：MLlib调用算法计算模型文件并存储1.mp4 ?? 21：spark构建特征索引标签列4.mp4 ?? 资料.exe ?? 35：Dubbo推荐服务演示SparkMLlib介绍1(1).mp4 ?? 30：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解3.mp4 ?? 33：使用Dubbo将推荐系统做成服务2.mp4 ?? 31：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解4.mp4 ?? 35：Dubbo推荐服务演示SparkMLlib介绍1.mp4 ?? 34：使用Dubbo将推荐系统做成服务3.mp4 ?? 32：使用Dubbo将推荐系统做成服务1.mp4 ?? 28：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解1.mp4 ?? 27：Redis数据库安装及其使用.mp4 ?? 37：Dubbo推荐服务演示SparkMLlib介绍3.mp4 ?? 29：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解2.mp4 ?? 26：推荐模型文件使用思路.mp4 ?? 36：Dubbo推荐服务演示SparkMLlib介绍2.mp4 ?? 代码.exe 我用夸克网盘分享了百战程序员-人工智能AI深度学习就业班，点击链接即可保存。打开夸克APP，无需下载在线播放视频，畅享原画5倍速，支持电视投屏。 pan. 夸克网盘分享 夸克网盘是夸克推出的一款云服务产品，功能包括云存储、高清看剧、文件在线解压、PDF一键转换等。通过夸克网盘可随时随地管理和使用照片、文档、手机资料，目前支持Android、iOS、PC、iPad。 [有效] https://pan.quark.cn/s/340207bc3b57

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