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[机器学习/深度学习] 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 机器学习视频

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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 机器学习视频


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===============课程目录===============

这个课程目录编排比较乱,大家可以下载后进行查看,下载后的内容很整洁,也是完整版的

(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





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ddddddddddddddddddd
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