唐宇迪机器学习(深度学习)系列收费课程全套百度云下载

ad*** · 发表于 2019-7-19 15:02:55

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求ML和NLO课程
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(出处: 三六五网络学院)

唐宇迪系列课程内容：
机器学习类课程
python数据分析与机器学习实战
机器学习-推荐系统
唐宇迪Python数据分析(机器学习)经典案例
自然语言处理word2vec

深度学习类课程
深度学习入门视频课程
决胜AI-强化学习实战系列视频课程
深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程
大数据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程
Tensorflow项目实战视频课程-文本分类
深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)
机器学习对抗生成网络
深度学习顶级论文算法详解视频课程
深度学习框架Caffe使用案例视频课程
深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程
深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型
深度学习项目实战视频课程-人脸检测

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ad*** · 发表于 2019-7-19 15:03:13

唐宇迪系列 [31G]
   ┣━━深度学习顶级论文算法详解视频课程 [1.6G]
   ┃ ┣━━DeepLearning(期刊论文) [19.9M]
   ┃ ┃ ┣━━83f2b0137888ff19f7d3236cfac42ffbee5685.pdf [4.6M]
   ┃ ┃ ┣━━61991ea3586e3039a1f35302945da0e62ed276.pdf [800.2K]
   ┃ ┃ ┣━━4166643538787b5802a551e0f477a5ee0a76aa.pdf [5.1M]
   ┃ ┃ ┣━━c2da8f6984015ae113e2401190107a348be42c.pdf [2.9M]
   ┃ ┃ ┗━━d9a9027182bae247583555443e5015383b2c29.pdf [6.5M]
   ┃ ┣━━第八课.wmv [22.5M]
   ┃ ┣━━第二课.wmv [205.6M]
   ┃ ┣━━第九课.wmv [26.7M]
   ┃ ┣━━第六课.wmv [82.9M]
   ┃ ┣━━第七课.wmv [48.4M]
   ┃ ┣━━第三课.wmv [130.4M]
   ┃ ┣━━第十二课.mp4 [45.3M]
   ┃ ┣━━第十课.wmv [33.1M]
   ┃ ┣━━第十六课.avi [222.8M]
   ┃ ┣━━第十三课.avi [235M]
   ┃ ┣━━第十四.avi [221.7M]
   ┃ ┣━━第十五课.wmv [173.9M]
   ┃ ┣━━第十一集.wmv [62.8M]
   ┃ ┣━━第四课.wmv [64.3M]
   ┃ ┣━━第五课.wmv [50.4M]
   ┃ ┗━━第一课.课程简介.txt [74B]
   ┣━━深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程（2017-11-06 更新完毕） [1.6G]
   ┃ ┣━━唐宇迪-Tensorflow课程 [720.2M]
   ┃ ┃ ┣━━验证码识别.zip [156.9M]
   ┃ ┃ ┣━━imagenet-vgg-verydeep-19.mat [549.4M]
   ┃ ┃ ┣━━mnist.zip [11.1M]
   ┃ ┃ ┣━━tensorflow.pptx [792.8K]
   ┃ ┃ ┗━━tensorflow代码.zip [2.1M]
   ┃ ┣━━001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4 [1M]
   ┃ ┣━━002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4 [20.6M]
   ┃ ┣━━003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4 [17.8M]
   ┃ ┣━━004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4 [38.1M]
   ┃ ┣━━005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4 [38.9M]
   ┃ ┣━━006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4 [35.5M]
   ┃ ┣━━007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4 [26.3M]
   ┃ ┣━━008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4 [64.1M]
   ┃ ┣━━009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4 [14.6M]
   ┃ ┣━━010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4 [46.1M]
   ┃ ┣━━011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4 [23.8M]
   ┃ ┣━━012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4 [91.3M]
   ┃ ┣━━013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4 [93M]
   ┃ ┣━━014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4 [29.6M]
   ┃ ┣━━015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4 [67.7M]
   ┃ ┣━━016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4 [15.5M]
   ┃ ┣━━017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4 [44M]
   ┃ ┣━━018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4 [92M]
   ┃ ┣━━019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4 [34.1M]
   ┃ ┣━━020、Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4 [30.1M]
   ┃ ┣━━021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4 [60M]
   ┃ ┗━━022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4 [48.8M]
   ┣━━深度学习框架Caffe使用案例视频课程 [746.5M]
   ┃ ┣━━1.wmv [29.8M]
   ┃ ┣━━2.wmv [48.5M]
   ┃ ┣━━3.wmv [63.5M]
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   ┃ ┣━━7.wmv [66.1M]
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   ┃ ┣━━10.wmv [47.4M]
   ┃ ┣━━11.wmv [47M]
   ┃ ┗━━12.wmv [83.8M]
   ┣━━深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程 [1.2G]
   ┃ ┣━━递归神经网络原理(四课时) [63.6M]
   ┃ ┃ ┣━━1.wmv [3.5M]
   ┃ ┃ ┣━━2.wmv [22.8M]
   ┃ ┃ ┣━━3.wmv [18.9M]
   ┃ ┃ ┗━━4.wmv [18.4M]
   ┃ ┣━━唐宇迪-Tensorflow课程代码 [720.2M]
   ┃ ┃ ┣━━验证码识别.zip [156.9M]
   ┃ ┃ ┣━━imagenet-vgg-verydeep-19.mat [549.4M]
   ┃ ┃ ┣━━mnist.zip [11.1M]
   ┃ ┃ ┣━━tensorflow.pptx [792.8K]
   ┃ ┃ ┗━━tensorflow代码.zip [2.1M]
   ┃ ┣━━RNN手写字体识别（三课时） [152.1M]
   ┃ ┃ ┣━━1.wmv [40.1M]
   ┃ ┃ ┣━━2.wmv [50M]
   ┃ ┃ ┗━━3.wmv [62M]
   ┃ ┗━━TensorFlow打造唐诗生成网络（八课时） [334.1M]
   ┃       ┣━━1.wmv [34.9M]
   ┃       ┣━━2.wmv [41.9M]
   ┃       ┣━━3.wmv [64.4M]
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   ┃       ┗━━8.wmv [40.2M]
   ┣━━深度学习项目实战-关键点定位视频教程 [1.2G]
   ┃ ┣━━001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架_(new).mp4 [73.3M]
   ┃ ┣━━002、深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换_(new).mp4 [157.8M]
   ┃ ┣━━003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强_(new).mp4 [76M]
   ┃ ┣━━004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作_(new).mp4 [106.8M]
   ┃ ┣━━005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练_(new).mp4 [65.3M]
   ┃ ┣━━006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作_(new).mp4 [168.4M]
   ┃ ┣━━007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练_(new).mp4 [80.6M]
   ┃ ┣━━008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化_(new).mp4 [84M]
   ┃ ┣━━009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果_(new).mp4 [116.5M]
   ┃ ┣━━010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果_(new).mp4 [57.8M]
   ┃ ┣━━011、深度学习项目实战11 项目总结分析_(new).mp4 [122.2M]
   ┃ ┗━━012、深度学习项目实战12 算法框架分析_(new).mp4 [142M]
   ┣━━07、深度学习项目实战-关键点定位视频教程 [1.2G]
   ┃ ┣━━课上代码 [21.4K]
   ┃ ┃ ┗━━code.zip [21.4K]
   ┃ ┣━━001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4 [18.8M]
   ┃ ┣━━002、深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换.mp4 [105.4M]
   ┃ ┣━━003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4 [37.2M]
   ┃ ┣━━004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4 [68.8M]
   ┃ ┣━━005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4 [40.2M]
   ┃ ┣━━006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4 [120.6M]
   ┃ ┣━━007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4 [46.8M]
   ┃ ┣━━008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4 [48.8M]
   ┃ ┣━━009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4 [53.8M]
   ┃ ┣━━010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4 [46.8M]
   ┃ ┣━━011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4 [30.3M]
   ┃ ┣━━012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4 [35.7M]
   ┃ ┗━━deep_landmark.zip [586M]
   ┣━━深度学习项目实战视频课程-人脸检测 [725.5M]
   ┃ ┣━━1.wmv [4.9M]
   ┃ ┣━━2-.wmv [86.9M]
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   ┃ ┣━━15.wmv [23.2M]
   ┃ ┗━━16.wmv [39.6M]
   ┣━━深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)（2017-11-18更新完毕） [645.8M]
   ┃ ┣━━唐宇迪-StyleTransfer [84M]
   ┃ ┃ ┣━━数据下载地址.txt [229B]
   ┃ ┃ ┣━━文件放哪.png [12.8K]
   ┃ ┃ ┗━━style-transfer代码.zip [84M]
   ┃ ┣━━001、课程简介.mp4 [21.1M]
   ┃ ┣━━002、Tensorflow安装.mp4 [10.6M]
   ┃ ┣━━003、style-transfer基本原理.mp4 [24M]
   ┃ ┣━━004、风格生成网络结构原理.mp4 [13.9M]
   ┃ ┣━━005、风格生成网络细节.mp4 [21.5M]
   ┃ ┣━━006、风格转换效果展示.mp4 [27.8M]
   ┃ ┣━━007、风格转换参数配置.mp4 [56.9M]
   ┃ ┣━━008、数据读取操作.mp4 [37.4M]
   ┃ ┣━━009、VGG体征提取网络结构.mp4 [42.3M]
   ┃ ┣━━010、内容与风格特征提取.mp4 [37.9M]
   ┃ ┣━━011、生成网络结构定义.mp4 [9.6M]
   ┃ ┣━━012、生成网络计算操作.mp4 [44.2M]
   ┃ ┣━━013、参数初始化.mp4 [37.1M]
   ┃ ┣━━014、Content损失计算.mp4 [17.5M]
   ┃ ┣━━015、Style损失计算.mp4 [32.2M]
   ┃ ┣━━016、完成训练模块.mp4 [38.4M]
   ┃ ┣━━017、模型保存与打印结果.mp4 [32.5M]
   ┃ ┗━━018、完成测试代码.mp4 [56.8M]
   ┣━━唐宇迪机器学习-推荐系统 [521.4M]
   ┃ ┣━━唐宇迪机器学习-推荐系统试看 [45.2M]
   ┃ ┃ ┣━━04推荐系统要完成的任务.mp4 [17.4M]
   ┃ ┃ ┗━━05相似度计算.mp4 [27.8M]
   ┃ ┗━━唐宇迪机器学习-推荐系统.rar [476.1M]
   ┣━━唐宇迪python数据分析与机器学习实战 [15.8G]
   ┃ ┣━━唐宇迪python数据分析与机器学习实战试看 [155M]
   ┃ ┃ ┗━━06线性回归算法原理推导 [155M]
   ┃ ┃       ┣━━课时38线性回归算法概述.mp4 [39.7M]
   ┃ ┃       ┣━━课时39误差项分析.mp4 [34.4M]
   ┃ ┃       ┣━━课时40似然函数求解.mp4 [24.9M]
   ┃ ┃       ┣━━课时41目标函数推导.mp4 [25.8M]
   ┃ ┃       ┗━━课时42线性回归求解.mp4 [30.3M]
   ┃ ┗━━python数据分析与机器学习实战 [15.6G]
   ┃       ┣━━课程资料 [5.3G]
   ┃       ┃ ┗━━唐宇迪-机器学习课程资料 [5.3G]
   ┃       ┃       ┣━━补充的内容 [123.6M]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━贷款利润最大化 [69.8M]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━cleaned_loans_2007.csv [4.5M]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━cleaned_loans2007.csv [4.5M]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━filtered_loans_2007.csv [6.5M]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━loans_2007.csv [15M]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━LoanStats3a.csv [39.4M]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┗━━ml_loanProject.ipynb [31.4K]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━股价预测 [5.4M]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━股价.ipynb [40.7K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┗━━Combined_News_DJIA.csv [5.4M]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━机器学习算法 [1.5M]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┗━━回归算法 [1.5M]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┣━━梯度下降求解逻辑回归.zip [341.9K]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┗━━线性回归.pdf [1.2M]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━聚类 [338.3K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┗━━kmeans-dbscan.zip [338.3K]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━决策树 [633K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┗━━决策树鸢尾花.zip [633K]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━逻辑回归 [235K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━linear_regression.ipynb [19.9K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━ml_GradientDescent.ipynb [212.9K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┗━━pga.csv [2.2K]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━用户流失预警(1) [441.9K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━churn.csv [427.6K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┗━━churn.ipynb [14.2K]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━支持向量机 [127.8K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━SMO [32.5K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┃ ┣━━simple_svm.py [3.4K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┃ ┣━━SVM.py [6.9K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┃ ┣━━svmMLiA.py [14K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┃ ┣━━testSet.txt [2.3K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┃ ┣━━testSetRBF.txt [3K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┃ ┗━━testSetRBF2.txt [3K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┗━━Untitled.ipynb [95.3K]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━Kmeans [2.3M]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━codebook_test.npy [464B]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━compressed_test.jpg [8.3K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━compressed_tiger.png [431.7K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━test.jpg [24.8K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━test2.jpg [4.6K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┣━━tiger.png [1.7M]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┗━━Untitled.ipynb [151.3K]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━PCA降维 [119.6K]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┗━━PCA.zip [119.6K]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━python机器学习案例 [31.7M]
   ┃       ┃       ┃ ┃ ┗━━machineLearning [31.7M]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┣━━.ipynb_checkpoints [521K]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_1_introduce-checkpoint.ipynb [72B]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_2_logistic-regression-checkpoint.ipynb [72B]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_3_logisticRes-checkpoint.ipynb [72B]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_4_Cross-validation-checkpoint.ipynb [16.3K]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_5_kcross-checkpoint.ipynb [6.6K]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_6_clustering-checkpoint.ipynb [72B]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_7_mulabel-checkpoint.ipynb [10.7K]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_8_overfit-checkpoint.ipynb [72B]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_9_k-means-checkpoint.ipynb [72B]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_9_KMEANS-checkpoint.ipynb [72B]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_buildDecisionTree-checkpoint.ipynb [72B]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_decisionTree-checkpoint.ipynb [18.1K]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_DTandRandmoF_scikieLearn-checkpoint.ipynb [16K]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_GradientDescent-checkpoint.ipynb [213K]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_kmeans_nba-checkpoint.ipynb [112.1K]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_loanProject-checkpoint.ipynb [31.5K]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_neuralnetwork-checkpoint.ipynb [96K]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┣━━ml_randomForest-checkpoint.ipynb [72B]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┃ ┗━━Untitled-checkpoint.ipynb [72B]
   ┃       ┃       ┃ ┃       ┣━━admissions.csv [24.8K]
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   ┃       ┃       ┃ ┣━━1-AI入学指南.pdf [658.6K]
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   ┃       ┃       ┃ ┣━━6-支持向量机.pdf [1.3M]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━7-推荐系统.pdf [2M]
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   ┃       ┃       ┃ ┣━━9-LDA与PCA算法.pdf [1M]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━10-EM算法.pdf [811.4K]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━11-神经网络.pdf [11.7M]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━12-word2vec.pdf [2.4M]
   ┃       ┃       ┃ ┣━━时间序列分析.pdf [767.3K]
   ┃       ┃       ┃ ┗━━文本分析.pdf [522.2K]
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   ┃       ┃       ┗━━Python快速入门 [22.5K]
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   ┃       ┗━━视频课程 [10.4G]
   ┃             ┣━━01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！） [499.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时1课程介绍（主题与大纲.mp4 [79.8M]
   ┃             ┃ ┣━━课时2AI时代首选Python.mp4 [69.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时3Python我该怎么学.mp4 [32.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时4人工智能的核心-机器学习.mp4 [78.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时5机器学习怎么学？.mp4 [122.3M]
   ┃             ┃ ┗━━课时6算法推导与案例.mp4 [117.3M]
   ┃             ┣━━02Python科学计算库-Numpy [436.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时10Numpy基础结构.mp4 [38.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时11Numpy矩阵基础.mp4 [24M]
   ┃             ┃ ┣━━课时12Numpy常用函数.mp4 [49.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时13矩阵常用操作.mp4 [37M]
   ┃             ┃ ┣━━课时14不同复制操作对比.mp4 [38.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）_(new).mp4 [97.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv [102.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时8课程数据，代码，PPT.txt [50B]
   ┃             ┃ ┗━━课时9科学计算库Numpy.mp4 [48.7M]
   ┃             ┣━━03python数据分析处理库-Pandas [356.7M]
   ┃             ┃ ┣━━课时15Pandas数据读取.mp4 [72.8M]
   ┃             ┃ ┣━━课时16Pandas索引与计算.mp4 [56.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时17Pandas数据预处理实例.mp4 [58M]
   ┃             ┃ ┣━━课时18Pandas常用预处理方法.mp4 [43.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时19Pandas自定义函数.mp4 [41.1M]
   ┃             ┃ ┗━━课时20Series结构.mp4 [84.3M]
   ┃             ┣━━04Python数据可视化库-Matplotlib [272.1M]
   ┃             ┃ ┣━━课时21折线图绘制.mp4 [43.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时22子图操作.mp4 [69.7M]
   ┃             ┃ ┣━━课时23条形图与散点图.mp4 [59.7M]
   ┃             ┃ ┣━━课时24柱形图与盒图.mp4 [49.2M]
   ┃             ┃ ┗━━课时25细节设置.mp4 [50M]
   ┃             ┣━━05Python可视化库Seaborn [558M]
   ┃             ┃ ┣━━课时26Seaborn简介.mp4 [20.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时27整体布局风格设置.mp4 [47.8M]
   ┃             ┃ ┣━━课时28风格细节设置.mp4 [50.7M]
   ┃             ┃ ┣━━课时29调色板.mp4 [39M]
   ┃             ┃ ┣━━课时30调色板颜色设置.mp4 [37.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时31单变量分析绘图.mp4 [47.8M]
   ┃             ┃ ┣━━课时32回归分析绘图.mp4 [51.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时33多变量分析绘图.mp4 [46.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时34分类属性绘图.mp4 [51M]
   ┃             ┃ ┣━━课时35Facetgrid使用方法.mp4 [35.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时36Facetgrid绘制多变量.mp4 [54.6M]
   ┃             ┃ ┗━━课时37热度图绘制.mp4 [76.2M]
   ┃             ┣━━06线性回归算法原理推导 [155M]
   ┃             ┃ ┣━━课时38线性回归算法概述.mp4 [39.7M]
   ┃             ┃ ┣━━课时39误差项分析.mp4 [34.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时40似然函数求解.mp4 [24.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时41目标函数推导.mp4 [25.8M]
   ┃             ┃ ┗━━课时42线性回归求解.mp4 [30.3M]
   ┃             ┣━━07梯度下降策略 [76.8M]
   ┃             ┃ ┣━━课时43梯度下降原理.mp4 [37M]
   ┃             ┃ ┣━━课时44梯度下降方法对比.mp4 [22.3M]
   ┃             ┃ ┗━━课时45学习率对结果的影响.mp4 [17.4M]
   ┃             ┣━━08逻辑回归算法 [75.8M]
   ┃             ┃ ┣━━课时46逻辑回归算法原理推导.mp4 [31.3M]
   ┃             ┃ ┗━━课时47逻辑回归求解.mp4 [44.5M]
   ┃             ┣━━09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略 [208M]
   ┃             ┃ ┣━━课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4 [33.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时49完成梯度下降模块.mp4 [56.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时50停止策略与梯度下降案例.mp4 [51.8M]
   ┃             ┃ ┗━━课时51实验对比效果.mp4 [66.6M]
   ┃             ┣━━10项目实战-交易数据异常检测 [514.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时52案例背景和目标.mp4 [80.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时53样本不均衡解决方案.mp4 [47.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时54下采样策略.mp4 [31.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时55交叉验证.mp4 [44.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时56模型评估方法.mp4 [41.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时57正则化惩罚.mp4 [26.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时58逻辑回归模型.mp4 [39.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时59混淆矩阵.mp4 [52M]
   ┃             ┃ ┣━━课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4 [46.4M]
   ┃             ┃ ┗━━课时61SMOTE样本生成策略.mp4 [104M]
   ┃             ┣━━11决策树算法 [166.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时62决策树原理概述.mp4 [34.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时63衡量标准-熵.mp4 [35.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时64决策树构造实例.mp4 [30.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时65信息增益率.mp4 [16.6M]
   ┃             ┃ ┗━━课时66决策树剪枝策略.mp4 [49.1M]
   ┃             ┣━━12案例实战：使用sklearn构造决策树模型 [330.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时67决策树复习.mp4 [27.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时68决策树涉及参数.mp4 [80.1M]
   ┃             ┃ ┣━━课时69树可视化与sklearn库简介.mp4 [164.3M]
   ┃             ┃ ┗━━课时70sklearn参数选择.mp4 [59.2M]
   ┃             ┣━━13集成算法与随机森林 [123M]
   ┃             ┃ ┣━━课时71集成算法-随机森林.mp4 [35.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时72特征重要性衡量.mp4 [34.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时73提升模型.mp4 [33.5M]
   ┃             ┃ ┗━━课时74堆叠模型.mp4 [19.6M]
   ┃             ┣━━14案例实战：泰坦尼克获救预测 [289.1M]
   ┃             ┃ ┣━━课时75船员数据分析.mp4 [48.1M]
   ┃             ┃ ┣━━课时76数据预处理.mp4 [52.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时77使用回归算法进行预测.mp4 [54.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时78使用随机森林改进模型.mp4 [62.9M]
   ┃             ┃ ┗━━课时79随机森林特征重要性分析.mp4 [71.4M]
   ┃             ┣━━15贝叶斯算法 [266.7M]
   ┃             ┃ ┣━━课时80贝叶斯算法概述.mp4 [92.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时81贝叶斯推导实例.mp4 [20.7M]
   ┃             ┃ ┣━━课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4 [30.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时83垃圾邮件过滤实例.mp4 [38.9M]
   ┃             ┃ ┗━━课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4 [84.1M]
   ┃             ┣━━16Python文本数据分析：新闻分类任务 [457.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时85文本分析与关键词提取.mp4 [33M]
   ┃             ┃ ┣━━课时86相似度计算.mp4 [34.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时87新闻数据与任务简介.mp4 [78.7M]
   ┃             ┃ ┣━━课时88TF-IDF关键词提取.mp4 [117.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时89LDA建模.mp4 [69.6M]
   ┃             ┃ ┗━━课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4 [124M]
   ┃             ┣━━17支持向量机 [264M]
   ┃             ┃ ┣━━课时91支持向量机要解决的问题.mp4 [27.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时92距离与数据的定义.mp4 [28.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时93目标函数.mp4 [27M]
   ┃             ┃ ┣━━课时94目标函数求解.mp4 [29.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时95SVM求解实例.mp4 [38.1M]
   ┃             ┃ ┣━━课时96支持向量的作用.mp4 [32.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时97软间隔问题.mp4 [17.9M]
   ┃             ┃ ┗━━课时98SVM核变换.mp4 [62.9M]
   ┃             ┣━━18案例：SVM调参实例 [149.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时100SVM参数选择.mp4 [86.7M]
   ┃             ┃ ┗━━课时99sklearn求解支持向量机.mp4 [62.8M]
   ┃             ┣━━19聚类算法-Kmeans [145.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时101KMEANS算法概述.mp4 [32.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时102KMEANS工作流程.mp4 [25.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4 [54.5M]
   ┃             ┃ ┗━━课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4 [33.5M]
   ┃             ┣━━20聚类算法-DBSCAN [279.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时105DBSCAN聚类算法.mp4 [173.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时106DBSCAN工作流程.mp4 [51.3M]
   ┃             ┃ ┗━━课时107DBSCAN可视化展示.mp4 [54.3M]
   ┃             ┣━━21案例实战：聚类实践 [145.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时108多种聚类算法概述.mp4 [11.9M]
   ┃             ┃ ┗━━课时109聚类案例实战.mp4 [134M]
   ┃             ┣━━22降维算法-PCA主成分分析 [140.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时110PCA降维概述.mp4 [21.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时111PCA要优化的目标.mp4 [37.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时112PCA求解.mp4 [32M]
   ┃             ┃ ┗━━课时113PCA实例.mp4 [49.2M]
   ┃             ┣━━23神经网络 [554.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时114初识神经网络.mp4 [43.8M]
   ┃             ┃ ┣━━课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4 [31M]
   ┃             ┃ ┣━━课时116K近邻尝试图像分类.mp4 [29.1M]
   ┃             ┃ ┣━━课时117超参数的作用.mp4 [30.1M]
   ┃             ┃ ┣━━课时118线性分类原理.mp4 [23.1M]
   ┃             ┃ ┣━━课时119神经网络-损失函数.mp4 [25.8M]
   ┃             ┃ ┣━━课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4 [18.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时121神经网络-softmax分类器.mp4 [34.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时122神经网络-最优化形象解读.mp4 [20.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4 [30.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时124神经网络-反向传播.mp4 [40.7M]
   ┃             ┃ ┣━━课时125神经网络架构.mp4 [26.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时126神经网络实例演示.mp4 [109.1M]
   ┃             ┃ ┣━━课时127神经网络过拟合解决方案.mp4 [43M]
   ┃             ┃ ┗━━课时128感受神经网络的强大.mp4 [48.4M]
   ┃             ┣━━24Xgboost集成算法 [245.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时129集成算法思想.mp4 [14.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时130xgboost基本原理.mp4 [27.7M]
   ┃             ┃ ┣━━课时131xgboost目标函数推导.mp4 [33M]
   ┃             ┃ ┣━━课时132xgboost求解实例.mp4 [36.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时133xgboost安装.mp4 [16.7M]
   ┃             ┃ ┣━━课时134xgboost实战演示.mp4 [78M]
   ┃             ┃ ┗━━课时135Adaboost算法概述.mp4 [39.2M]
   ┃             ┣━━25自然语言处理词向量模型-Word2Vec [340.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时136自然语言处理与深度学习.mp4 [132.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时137语言模型.mp4 [14.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时138-N-gram模型.mp4 [23.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时139词向量.mp4 [22.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时140神经网络模型.mp4 [27.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4 [59.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时143CBOW求解目标.mp4 [15.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时144梯度上升求解.mp4 [27.9M]
   ┃             ┃ ┗━━课时145负采样模型.mp4 [17.5M]
   ┃             ┣━━26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型 [209.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时146使用Gensim库构造词向量.mp4 [37.8M]
   ┃             ┃ ┣━━课时147维基百科中文数据处理.mp4 [86.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时148Gensim构造word2vec模型.mp4 [43.6M]
   ┃             ┃ ┗━━课时149测试模型相似度结果.mp4 [41.1M]
   ┃             ┣━━27scikit-learn模型建立与评估 [437.1M]
   ┃             ┃ ┣━━课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4 [60.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4 [50.1M]
   ┃             ┃ ┣━━课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4 [48.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时153 模型效果衡量标准.mp4 [74.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时154ROC指标与测试集的价值.mp4 [70.1M]
   ┃             ┃ ┣━━课时155交叉验证.mp4 [69.9M]
   ┃             ┃ ┗━━课时156多类别问题.mp4 [64.2M]
   ┃             ┣━━28Python库分析科比生涯数据 [214.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4 [39.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时158特征数据可视化展示.mp4 [64.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时159数据预处理.mp4 [57.6M]
   ┃             ┃ ┗━━课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4 [53.1M]
   ┃             ┣━━29Python时间序列分析 [661.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时161章节简介.mp4 [5.2M]
   ┃             ┃ ┣━━课时162Pandas生成时间序列.mp4 [62.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时163Pandas数据重采样.mp4 [42.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时164Pandas滑动窗口.mp4 [29.8M]
   ┃             ┃ ┣━━课时165数据平稳性与差分法.mp4 [40.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时166ARIMA模型.mp4 [27.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时167相关函数评估方法.mp4 [45.7M]
   ┃             ┃ ┣━━课时168建立ARIMA模型.mp4 [41.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时169参数选择.mp4 [72.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时170股票预测案例.mp4 [62M]
   ┃             ┃ ┣━━课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4 [120.6M]
   ┃             ┃ ┗━━课时172维基百科词条EDA.mp4 [111.4M]
   ┃             ┣━━30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润 [331.7M]
   ┃             ┃ ┣━━课时173数据清洗过滤无用特征.mp4 [128M]
   ┃             ┃ ┣━━课时174数据预处理.mp4 [85.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时175获得最大利润的条件与做法.mp4 [50.3M]
   ┃             ┃ ┗━━课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4 [67.9M]
   ┃             ┣━━31机器学习项目实战-用户流失预警 [212.9M]
   ┃             ┃ ┣━━课时177数据背景介绍.mp4 [39.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时178数据预处理.mp4 [45.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时179尝试多种分类器效果.mp4 [33.3M]
   ┃             ┃ ┣━━课时180结果衡量指标的意义.mp4 [60.6M]
   ┃             ┃ ┗━━课时181应用阈值得出结果.mp4 [34.4M]
   ┃             ┣━━32探索性数据分析-足球赛事数据集 [725.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时182内容简介.mp4 [9.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时183数据背景介绍.mp4 [61.6M]
   ┃             ┃ ┣━━课时184数据读取与预处理.mp4 [92.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时185数据切分模块.mp4 [85.5M]
   ┃             ┃ ┣━━课时186缺失值可视化分析.mp4 [115M]
   ┃             ┃ ┣━━课时187特征可视化展示.mp4 [73.1M]
   ┃             ┃ ┣━━课时188多特征之间关系分析.mp4 [68.4M]
   ┃             ┃ ┣━━课时189报表可视化分析.mp4 [69.2M]
   ┃             ┃ ┗━━课时190红牌和肤色的关系.mp4 [150.8M]
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   ┃             ┃ ┣━━课时191数据背景简介.mp4 [75.5M]
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longy*** · 发表于 2019-7-19 15:59:23

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秋风*** · 发表于 2019-7-19 16:05:27

这个厉害了啊！

晚风*** · 发表于 2019-7-19 18:04:53

kk

司*** · 发表于 2019-7-19 22:12:55

这个都成一个系列了

je*** · 发表于 2019-7-20 10:39:53

唐宇迪机器学习(深度学习)系列收费课程全套

5151*** · 发表于 2019-7-20 12:19:53

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JSC*** · 发表于 2019-7-20 12:28:29

谢谢楼主分享

sk50*** · 发表于 2019-7-21 10:06:00

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