唐宇迪机器学习(深度学习)系列收费课程全套 百度云下载

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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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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]
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      ┃    ┣━━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]
      ┃    ┣━━4.wmv [62.1M]
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      ┃    ┣━━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]
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      ┃    ┃    ┣━━3.wmv [18.9M]
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      ┃    ┣━━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]
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      ┃    ┗━━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]
      ┃          ┣━━4.wmv [53.3M]
      ┃          ┣━━5.wmv [26.4M]
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      ┣━━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]
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      ┃    ┣━━3.wmv [105.1M]
      ┃    ┣━━4.wmv [44.6M]
      ┃    ┣━━5.wmv [27.7M]
      ┃    ┣━━6.wmv [38.2M]
      ┃    ┣━━7.wmv [37M]
      ┃    ┣━━8.wmv [36.6M]
      ┃    ┣━━9.wmv [41.2M]
      ┃    ┣━━10.wmv [67.3M]
      ┃    ┣━━11.wmv [58.1M]
      ┃    ┣━━12.wmv [36.8M]
      ┃    ┣━━13.wmv [38.6M]
      ┃    ┣━━14.wmv [39.9M]
      ┃    ┣━━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]
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      ┃          ┃          ┃    ┃          ┃    ┣━━ml_9_KMEANS-checkpoint.ipynb [72B]
      ┃          ┃          ┃    ┃          ┃    ┣━━ml_buildDecisionTree-checkpoint.ipynb [72B]
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      ┃          ┃          ┣━━机器学习算法配套案例实战 [5.1G]
      ┃          ┃          ┃    ┣━━科比数据集分析 [1.3M]
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      ┃          ┃          ┃    ┣━━神经网络 [46.4K]
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      ┃          ┃          ┃    ┃    ┣━━感受神经网络的强大代码.rar [3K]
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      ┃          ┃          ┃    ┣━━泰坦尼克船员获救 [134.7K]
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      ┃          ┃          ┃    ┣━━推荐系统 [21.7M]
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      ┃          ┃          ┃    ┣━━Python时间序列 [110.7M]
      ┃          ┃          ┃    ┃    ┣━━时间序列分析.pdf [767.2K]
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      ┃          ┃          ┃    ┣━━Python文本分析 [135M]
      ┃          ┃          ┃    ┃    ┣━━搜狗新闻语料 [114.6M]
      ┃          ┃          ┃    ┃    ┃    ┣━━test.txt [18.3M]
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      ┃          ┃          ┃    ┃    ┣━━贝叶斯算法.pdf [506.6K]
      ┃          ┃          ┃    ┃    ┣━━Python文本分析.pdf [522.2K]
      ┃          ┃          ┃    ┃    ┗━━Python文本分析.zip [19.4M]
      ┃          ┃          ┃    ┣━━word2vec [4.7G]
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      ┃          ┃          ┣━━机器学习算法PPT [25.5M]
      ┃          ┃          ┃    ┣━━1-AI入学指南.pdf [658.6K]
      ┃          ┃          ┃    ┣━━2-回归算法.pdf [1.2M]
      ┃          ┃          ┃    ┣━━3-决策树与集成算法.pdf [1M]
      ┃          ┃          ┃    ┣━━4-聚类算法.pdf [788.3K]
      ┃          ┃          ┃    ┣━━5-贝叶斯算法.pdf [539.5K]
      ┃          ┃          ┃    ┣━━6-支持向量机.pdf [1.3M]
      ┃          ┃          ┃    ┣━━7-推荐系统.pdf [2M]
      ┃          ┃          ┃    ┣━━8-xgboost.pdf [932.1K]
      ┃          ┃          ┃    ┣━━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]
      ┃          ┃          ┣━━Python库代码（4个） [9.8M]
      ┃          ┃          ┃    ┣━━1-科学计算库numpy [112.5K]
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      ┃          ┃          ┃    ┃    ┃    ┣━━Untitled-checkpoint.ipynb [72B]
      ┃          ┃          ┃    ┃    ┃    ┗━━Untitled1-checkpoint.ipynb [72B]
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      ┃          ┃          ┃    ┃    ┣━━Untitled1.ipynb [11K]
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      ┃                ┣━━04Python数据可视化库-Matplotlib [272.1M]
      ┃                ┃    ┣━━课时21折线图绘制.mp4 [43.4M]
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      ┃                ┃    ┣━━课时24柱形图与盒图.mp4 [49.2M]
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      ┃                ┃    ┣━━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]
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      ┃                ┃    ┣━━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]
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      ┃                ┃    ┗━━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]
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      ┃                ┃    ┣━━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]
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      ┃                ┃    ┣━━课时117超参数的作用.mp4 [30.1M]
      ┃                ┃    ┣━━课时118线性分类原理.mp4 [23.1M]
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      ┃                ┃    ┣━━课时121神经网络-softmax分类器.mp4 [34.6M]
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      ┃                ┃    ┗━━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]
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      ┃                ┃    ┣━━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]
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      ┃                ┃    ┣━━课时147维基百科中文数据处理.mp4 [86.9M]
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      ┃                ┃    ┗━━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]
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      ┃                ┃    ┣━━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]
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      ┃                ┃    ┣━━课时155交叉验证.mp4 [69.9M]
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longyin123

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秋风啃落叶

这个厉害了啊！

晚风如诉

kk            

司南仁

这个都成一个系列了

jeffh

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JSC6895

谢谢楼主分享

sk5061866

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