人工智能-机器学习实战视频课程（ 上篇+下篇）全套

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人工智能-机器学习实战视频课程（ 上篇+下篇）全套

就不分开发了，两篇全套一起下载！无加密视频

课程主要包括机器学习算法原理推导与项目实战，整体风格通俗易懂，实战驱动。算法讲解部分通俗解读整体流程，对于每一步数学知识点进行详细解释与实例分析。实战中以Python为核心工具，基于真实数据集进行建模分析与算法优化。还可以参考机器学习系列课程更多面！


课程目录：
人工智能-机器学习实战视频课程（ 上篇）：


1-1 系列课程环境配置.mp4
1-2 人工智能入门指南与学习路线.mp4
2-1 回归问题概述.mp4
2-2 误差项定义.mp4
2-3 似然函数的作用.mp4
2-4 独立同分布的意义.mp4
2-5 参数求解.mp4
3-1 梯度下降通俗解释.mp4
3-2 参数更新方法.mp4
3-3 优化参数设置.mp4
4-1 逻辑回归算法原理.mp4
4-2 化简与求解.mp4
5-1 任务目标解读.mp4
5-2 项目挑战与解决方案制定.mp4
5-3 数据标准化处理.mp4
5-4 下采样数据集制作.mp4
5-5 交叉验证.mp4
5-6 数据集切分.mp4
5-7 模型评估方法与召回率.mp4
6-1 正则化惩罚项.mp4
6-2 训练逻辑回归模型.mp4
6-3 混淆矩阵评估分析.mp4
6-4 测试集遇到的问题.mp4
6-5 阈值对结果的影响.mp4
6-6 SMOTE样本生成策略.mp4
6-7 过采样效果与项目总结.mp4
6-8 决策树算法概述.mp4
6-9 熵的作用.mp4
6-10 信息增益原理.mp4
6-11 决策树构造实例.mp4
6-12 信息增益率与gini系数.mp4
6-13 预剪枝方法.mp4
6-14 后剪枝方法.mp4
6-15 回归问题解决.mp4
7-1 随机森林算法原理.mp4
7-2 随机森林优势与特征重要性指标.mp4
7-3 提升算法概述.mp4
7-4 stacking堆叠模型.mp4
8-1 基于随机森林的气温预测任务概述.mp4
8-2 基本随机森林模型建立.mp4
8-3 可视化展示与特征重要性.mp4
8-4 加入新的数据与特征.mp4
8-5 数据与特征对结果的影响.mp4
8-6 效率对比分析.mp4
8-7 网格与随机参数选择.mp4
8-8 随机参数选择方法实践.mp4
8-9 调参优化细节.mp4
9-1 贝叶斯要解决的问题.mp4
9-2 贝叶斯公式推导.mp4
9-3 拼写纠错实例.mp4
9-4 垃圾邮件过滤实例.mp4
9-5 贝叶斯实现拼写检查器.mp4
10-1 新闻数据与任务概述.mp4
10-2 中文分词与停用词过滤.mp4
10-3 文本关键词提取.mp4
10-4 词袋模型.mp4
10-5 贝叶斯建模结果.mp4
10-6 TF-IDF特征分析对比.mp4
11-1 集成算法实例概述.mp4
11-2 ROC与AUC指标.mp4
11-3 基础模型.mp4
11-4 集成实例.mp4
11-5 Stacking实例.mp4
11-6 效果改进.mp4
12-1 HTTP检测任务与数据挖掘的核心.mp4
12-2 论文的重要程度.mp4
12-3 BenchMark概述.mp4
12-4 BenchMark的作用.mp4
13-1 K近邻算法概述.mp4
13-2 模型的评估.mp4
13-3 数据预处理.mp4
13-4 sklearn库与功能介绍.mp4
13-5 多变量KNN模型.mp4
14-1 基本数值特征.mp4
14-2 常用特征构造手段.mp4
14-3 时间特征处理.mp4
14-4 文本特征处理.mp4
14-5 构造文本向量.mp4
14-6 词向量特征.mp4
14-7 计算机眼中的图像.mp4
15-1 线性判别分析要解决的问题.mp4
15-2 线性判别分析要优化的目标.mp4
15-3 线性判别分析求解.mp4
16-1 实现线性判别分析进行降维任务.mp4
16-2 求解得出降维结果.mp4
17-1 PCA降维概述.mp4
17-2 PCA要优化的目标.mp4
17-3 PCA求解.mp4
17-4 PCA降维实例.mp4
18-1 Bias与Variance曲线.mp4
18-2 数据集中的结果.mp4
18-3 曲线实验结果.mp4
机器学习内容(数据和代码).txt
机器学习数据代码.txt


人工智能-深度学习入门视频课程（下篇）


1-1 卷积神经网络应用领域.mp4
1-2 卷积的作用.mp4
1-3 卷积特征值计算方法.mp4
1-4 得到特征图表示.mp4
1-5 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4
1-6 边缘填充方法.mp4
1-7 特征图尺寸计算与参数共享.mp4
1-8 池化层的作用.mp4
1-9 整体网络架构.mp4
1-10 VGG网络架构.mp4
1-11 1残差网络Resnet.mp4
1-12 RNN网络细节.mp4
1-13 感受野的作用.mp4
2-1 NLP应用领域与任务简介.mp4
2-2 情感分析-项目流程解读.mp4
2-3 加载词向量特征.mp4
2-4 正负样本数据读取.mp4
2-5 构建LSTM网络模型.mp4
2-6 训练与测试效果.mp4
3-1 词向量模型通俗解释.mp4
3-2 模型整体框架.mp4
3-3 训练数据构建.mp4
3-4 CBOW与Skip-gram模型.mp4
3-5 负采样方案.mp4
资料.zip


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