论坛元老
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课程目录：
大小：71G
├──20191102_人工智能应用与入门_多元线性回归算法判别式与损失函数
| ├──01_人工智能的时代.rar 11.93M
| ├──02_人工智能的应用(上).rar 12.69M
| ├──03_人工智能的应用(下).rar 24.51M
| ├──04_人工智能流程对比人类思考的过程.rar 5.72M
| ├──05_人工智能的流程与本质.rar 8.45M
| ├──06_人工智能基本概念与机器学习深度学习本质区别.rar 16.59M
| ├──07_回归和分类任务的本质.rar 8.91M
| ├──08_聚类和降维任务的本质.rar 12.78M
| ├──09_理解简单线性回归.rar 24.24M
| ├──10_最优解_损失函数_MSE.rar 12.63M
| ├──11_扩展到多元线性回归.rar 10.31M
| ├──12_理解多元线性回归表达式几种写法的原因.rar 17.47M
| ├──13_理解维度这个概念.rar 12.69M
| ├──14_理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.rar 31.99M
| ├──15_假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.rar 16.53M
| ├──16_引入正太分布的概率密度函数.rar 9.24M
| ├──17_明确目标通过最大总似然求解θ.rar 8.28M
| ├──18_对数似然函数_推导出损失函数MSE.rar 15.49M
| └──资料.rar 7.67M
├──20191103_开发环境安装_多元线性回归算法代码实现
| ├──01python介绍及环境安装.rar 103.98M
| ├──02虚拟环境.rar 15.07M
| ├──03python基础1.rar 96.42M
| ├──04python基础2.rar 78.51M
| ├──05python基础3.rar 90.06M
| ├──06线性回归回顾.rar 128.71M
| ├──07线性回归实现.rar 46.07M
| ├──08多元线性回归.rar 117.90M
| ├──代码.rar 12.32kb
| └──资料.rar 665.94kb
├──20191105_python基本语法_输入输出
| ├──01_python基础_输出.rar 82.23M
| ├──02_python基础输入_变量赋值.rar 57.27M
| ├──代码.rar 1.38kb
| └──资料.rar 3.47M
├──20191107_字符串_流程控制
| ├──01_字符串.rar 76.74M
| ├──02_流程控制.rar 53.65M
| ├──代码.rar 2.77kb
| └──资料.rar 1.77M
├──20191109_KNN算法_代码实现_梯度下降法_代码实现
| ├──01knn原理.rar 52.57M
| ├──02knn实现.rar 33.89M
| ├──03sk实现.rar 64.10M
| ├──04梯度下降算法原理.rar 109.06M
| ├──05梯度推导及批量梯度下降原理.rar 34.11M
| ├──06批量梯度下降实现.rar 67.00M
| ├──代码.rar 7.95kb
| └──资料.rar 2.45M
├──20191110_三种梯度下降法区别_正则化_归一化_岭回归_Lasso回归
| ├──01全量梯度下降矩阵实现.rar 87.98M
| ├──02随机梯度下降原理及实现.rar 79.30M
| ├──03小批量梯度下降.rar 70.98M
| ├──04归一化.rar 94.60M
| ├──05正则化.rar 91.74M
| ├──06ridge回归.rar 42.90M
| ├──07lasso和elasticnet.rar 46.43M
| ├──08房价预测.rar 14.60M
| ├──代码.rar 12.93kb
| └──资料.rar 2.30M
├──20191112_循环_列表
| ├──01_循环.rar 66.42M
| ├──02_列表.rar 60.16M
| ├──代码.rar 4.77kb
| └──资料.rar 1.60M
├──20191114_元组_字典_函数
| ├──01_元组_字典.rar 78.58M
| ├──02_函数.rar 54.06M
| └──代码.rar 3.52kb
├──20191116_多项式回归_逻辑回归_Softmax回归_牛顿法
| ├──01dating案例.rar 67.59M
| ├──02多项式回归.rar 136.14M
| ├──03逻辑回归原理及损失函数推导.rar 60.97M
| ├──04损失函数求导.rar 32.02M
| ├──05逻辑回归使用.rar 63.40M
| ├──06softmax回归.rar 38.12M
| ├──07牛顿法.rar 51.75M
| ├──代码.rar 1.85M
| └──资料.rar 11.01M
├──20191117_特征工程理论_特征工程实践_保险花销预测_工资分类项目
| ├──01建模流程及抽样.rar 52.11M
| ├──02数据质量分析.rar 39.27M
| ├──03特征分析.rar 26.93M
| ├──04数据预处理.rar 40.09M
| ├──05特征构建.rar 22.91M
| ├──06特征选择和特征提取.rar 22.77M
| ├──07缺失值和异常值处理.rar 63.96M
| ├──08特征工程实践.rar 96.39M
| ├──09保险花销预测.rar 79.41M
| ├──10工资分类项目.rar 218.98M
| └──代码.rar 14.51M
├──20191119_闭包_装饰器
| ├──01_函数传递参数.rar 81.33M
| ├──02闭包_装饰器.rar 54.18M
| ├──代码.rar 0.07kb
| └──资料.rar 3.07M
├──20191121_面向对象_模块
| ├──01_面向对象.rar 84.82M
| ├──02_模块.rar 65.53M
| ├──代码.rar 4.69kb
| └──资料.rar 2.80M
├──20191126_模块_异常
| ├──01_模块_异常处理.rar 86.10M
| ├──02_异常处理_文件.rar 69.14M
| ├──代码.rar 6.51kb
| └──资料.rar 1.50M
├──20191128_文件_matplotlib绘制基础
| ├──01_文件_绘制线.rar 87.73M
| ├──02_绘制散点图_等高线图.rar 70.64M
| └──代码.rar 380.61kb
├──20191130_SVM算法思想_拉格朗日函数_硬间隔SVM_软间隔SVM_核函数升维
| ├──01_SVM与感知机关系_几何距离与函数距离.rar 104.49M
| ├──02_SVM的思想.rar 52.85M
| ├──03_几种SVM_SVM的损失函数.rar 66.94M
| ├──04_数学预备知识_拉格朗日函数.rar 109.13M
| ├──05_硬间隔SVM的两步优化.rar 88.22M
| ├──06_总结硬间隔SVM.rar 35.30M
| ├──07_软间隔SVM和总结流程.rar 118.76M
| ├──08_非线性SVM.rar 48.63M
| ├──09_SVM在sklearn中的使用_超参数.rar 140.31M
| ├──代码.rar 1.10M
| └──资料.rar 6.98M
├──20191201_SMO算法_SMO算法代码实现_OVR与OVO_合页函数
| ├──01_SVM算法流程总结.rar 37.10M
| ├──02_SMO算法求解思路_分解成很多个子二次规划问题分别求解.rar 54.28M
| ├──03_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.rar 50.14M
| ├──04_对一元函数求极值点_推导出旧的α和新的α的关系.rar 33.28M
| ├──05_将公式467带入导函数进一步简化_对求解出的新的α2进行剪裁.rar 60.90M
| ├──06_再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1.rar 23.55M
| ├──07_启发式选择两个α.rar 17.30M
| ├──08_如何计算阈值b.rar 37.40M
| ├──09_SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei.rar 89.30M
| ├──10_SVM的SMO实现判断违背条件的α1.rar 13.62M
| ├──11_SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b.rar 30.62M
| ├──12_SVM绘制已有数据点和超平面以及边界.rar 15.52M
| ├──13_关于sklearn中的SVM封装的类和超参.rar 25.77M
| ├──14_概率化输出_SVM的合页损失函数_Tensorflow实现GD方式求解SVM.rar 84.53M
| └──15_OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归.rar 47.63M
├──20191203_matplotlib绘制损失函数
| ├──01_matplotlib绘制逻辑回归损失函数.rar 89.73M
| ├──02_绘制条形图.rar 48.74M
| └──代码.rar 222.93kb
├──20191205_matplotlib绘制饼状图_盒图
| ├──01_绘制饼状图_盒图.rar 77.17M
| ├──02_numpy数组的创建.rar 59.88M
| ├──代码.rar 65.62kb
| └──资料.rar 873.63kb
├──20191207_聚类算法的一天
| ├──01聚类概述.rar 54.19M
| ├──02相似性计算.rar 138.24M
| ├──03kmeans原理.rar 54.93M
| ├──04kmeans评估与k选择.rar 59.45M
| ├──05kmedoids.rar 56.04M
| ├──06二分kmeans.rar 17.89M
| ├──07kmeans++.rar 33.87M
| ├──08minibatch.rar 13.87M
| ├──09canopy.rar 24.44M
| ├──10层次聚类.rar 79.70M
| ├──11dbscan算法原理.rar 71.56M
| ├──12dbscan实现.rar 90.93M
| ├──代码.rar 10.75kb
| └──资料.rar 2.51M
├──20191208_聚类应用_知识图谱
| ├──01dbscan补充.rar 51.37M
| ├──02谱聚类.rar 60.83M
| ├──03谱聚类实现.rar 67.38M
| ├──04聚类应用.rar 102.19M
| ├──05知识图谱构建.rar 126.06M
| ├──06知识图谱理论.rar 45.57M
| ├──07neo4j图数据库.rar 196.68M
| ├──08医疗知识图谱.rar 82.40M
| ├──09知识图谱扩展.rar 37.56M
| ├──graph.db.rar 55.69M
| ├──import.rar 43.03kb
| ├──neo4j-community-3.2.14-windows.zip 76.65M
| ├──代码.rar 11.33M
| └──资料.rar 208.06M
├──20191210_numpy数组创建_索引切片
| ├──01_numpy数组创建.rar 78.54M
| ├──02_numpy数组索引切片.rar 49.83M
| ├──03_numpy数组拼接.rar 68.34M
| └──代码.rar 6.67kb
├──20191212_numpy数组实例_通用函数
| ├──01_numpy数组实例.rar 95.70M
| ├──02_numpy通用函数.rar 57.36M
| └──代码.rar 142.44kb
├──20191214_神经网络算法_Tensorflow的安装
| ├──01_神经网络算法开篇.rar 116.62M
| ├──02_神经网络理解LR和Softmax回归_多层神经网络隐藏层.rar 151.61M
| ├──03_隐藏层中的神经元使用非线性激活函数的必要性.rar 114.20M
| ├──04_sklearn和R中对于NeuralNetwork的封装代码.rar 261.39M
| ├──05_TensorFlow的安装.rar 175.25M
| ├──06_关于一些常见显卡型号说明.rar 32.74M
| ├──TensorFlow的GPU版本安装软件.rar 1.50G
| ├──代码.rar 11.43kb
| └──资料.rar 134.69M
├──20191215_Tensorflow实现线性回归_Softmax回归_DNN网络_BP反向传播
| ├──01_TensorFlow基础代码.rar 154.20M
| ├──02_利用TF以及GD来完成线性回归拟合房价.rar 171.17M
| ├──03_利用TF来完成Softmax回归对MNIST分类.rar 205.32M
| ├──04_利用TF来完成DNN对MNIST分类.rar 222.94M
| ├──05_反向传播中链式求导法则的使用.rar 108.58M
| ├──06_BP反向传播推导_python对于BP神经网络实现代码.rar 217.46M
| ├──代码.rar 11.08M
| └──资料.rar 6.40M
├──20191217_numpy数组排序_pandas数组创建
| ├──01_数组排序_Series对象创建.rar 62.95M
| ├──02_DataFrame创建_索引_切片.rar 58.12M
| ├──代码.rar 8.46kb
| └──资料.rar 750.44kb
├──20191219_pandas使用操作
| ├──01_pandas缺值处理.rar 60.84M
| ├──02_pandas拼接.rar 52.58M
| └──代码.rar 9.69kb
├──20191221_决策树_集成学习_随机森林_Adaboost
| ├──01_什么是决策树.rar 108.40M
| ├──02_决策树常用分裂指标.rar 135.61M
| ├──03_前剪枝的超参设定_ID3和C45比较.rar 87.04M
| ├──04_单颗决策树的sklearn代码.rar 186.45M
| ├──05_集成学习思想_随机森林.rar 178.71M
| ├──06_OOB数据集验证随机森林效果.rar 29.31M
| ├──代码.rar 42.54kb
| └──资料.rar 46.75M
├──20191222_GBDT回归_GBDT分类_XGBoost
| ├──01_GBDT每次迭代就是在拟合残差负梯度.rar 157.77M
| ├──02_GBDT的一个例子说明.rar 77.29M
| ├──03_GBDT如何去预测得到概率_交叉熵求导也是负梯度.rar 128.97M
| ├──04_GBDT做二分类的梳理总结.rar 125.35M
| ├──05_GBDT做多分类.rar 155.48M
| ├──06_XGBoost之回顾决策树和集成学习.rar 68.16M
| ├──07_讲到XGBoost的目标函数形式.rar 153.20M
| ├──08_XGBoost如何来计算叶子节点值和Obj分裂标准.rar 124.44M
| ├──代码.rar 10.94M
| └──资料.rar 2.10M
├──20191226_数学一_概述与函数求导入门
| ├──01_线上数学知识涉及内容_微积分_线性代数_概率论_凸优化.rar 175.85M
| ├──02_导数_可导_几何与物理意义_基本函数的导函数_加法运算法则.rar 167.70M
| └──资料.rar 687.23kb
├──20191228_GBDT_XGBOOST特征提取与Kaggle实战
| ├──01_Xgboost来做特征选择.rar 96.94M
| ├──02_GBDT特征融合_LR分类mp4.rar 127.62M
| ├──03_GBDT+LR代码.rar 122.96M
| ├──04_RossmannStore药店销量预测数据预处理.rar 191.58M
| ├──05_RossmannStore药店销量预测模型训练和使用_XGBoost自定义损失函数_调节参数.rar 285.69M
| ├──代码.rar 12.98M
| └──资料.rar 647.94kb
├──20191229_XGBOOST参数详解_PCA降维_SVD奇异值分解
| ├──01_XGBoost调参详细说明_对一份Loan数据进行特征工程.rar 202.30M
| ├──02_XGBoost交叉验证一些超参_ROC曲线和AUC面积.rar 163.08M
| ├──03_XGBoost的一个WinningSolution使用Stacking方案.rar 48.32M
| ├──04_扩充一下机器学习_深度学习的基本概念.rar 60.94M
| ├──05_特征选择与特征映射.rar 72.19M
| ├──06_PCA的最大投影方差思路.rar 173.64M
| ├──07_最大投影方差推导_最小投影距离思路.rar 162.44M
| ├──08_SVD其实就可以去实现PCA了.rar 132.40M
| ├──09_PCA的几种应用.rar 97.93M
| ├──代码.rar 2.26kb
| └──资料.rar 4.55M
├──20200102_数学二_复合函数求导_向量运算_特征向量和矩阵
| ├──01_复合函数求导_单调性_凹凸性_向量加减.rar 85.34M
| ├──02_一元函数泰勒展开_向量运算_范数_特殊向量和矩阵.rar 63.78M
| └──资料.rar 2.30M
├──20200104_海量数据挖掘Spark_Shuffle_RDD_算子操作
| ├──01_对于GBDT训练每颗小树叶子节点分值如何去算.rar 84.83M
| ├──02_Spark特性介绍.rar 78.66M
| ├──03_shuffle的计算.rar 122.56M
| ├──04_RDD五大特性.rar 110.25M
| ├──05_Spark运行时_算子操作.rar 103.48M
| ├──06_Spark在pycharm中的关联_Spark做WordCount.rar 268.25M
| ├──hadoop-2.5.2.rar 143.82M
| ├──spark-2.1.2-bin-hadoop2.4.tgz 178.51M
| ├──代码.rar 0.46kb
| └──资料.rar 1.45M
├──20200105_Spark持久化_DAG优化_任务调度_MLlib数据挖掘
| ├──01_Spark的持久化.rar 139.61M
| ├──02_DAG优化.rar 185.52M
| ├──03_Spark的任务调度.rar 340.84M
| ├──04_SparkMLlib_LabeledPoint.rar 162.71M
| ├──05_StumbleUponEvergreen_RDDBased.rar 380.88M
| ├──代码.rar 9.62M
| └──资料.rar 113.61kb
├──20200107_数学三_逆矩阵_雅可比矩阵_Hessian矩阵_二次型
| ├──01_矩阵运算_逆矩阵_行列式_高阶偏导_雅可比矩阵_Hessian矩阵.rar 95.42M
| └──02_凹凸性判别_二次型_特征值和特征向量.rar 84.85M
├──20200109_数学四_特征值和特征向量_矩阵特征分解_奇异值分解
| ├──01_特征值和特征向量_特征分解_多元函数泰勒展开.rar 100.11M
| └──02_矩阵向量求导公式_奇异值分解定义_性质_求解方法_取前k个奇异值近似原矩阵.rar 99.54M
├──20200111_SparkML数据挖掘_SparkMLlib推荐系统
| ├──01_StumbleUpon之于ML的pipeline训练模型.rar 321.23M
| ├──02_ItemCF基于LR做推荐的思路.rar 158.19M
| ├──03_梳理一下要去训练的训练集_启动HDFS和Hive.rar 250.96M
| ├──04_Hive中数据整理.rar 260.83M
| ├──05_训练集的构建_模型的使用_协同过滤和LR的应用.rar 229.48M
| ├──rcmd.rar 156.44M
| └──资料.rar 470.46kb
├──20200112_智能商业分析(一)
| ├──01什么是智能商业分析.rar 103.36M
| ├──02用户画像.rar 151.60M
| ├──03画像网络结构.rar 194.82M
| ├──04项目实例.rar 130.95M
| ├──05尚学堂案例及特征工程.rar 82.20M
| ├──06代码讲解.rar 228.14M
| ├──07复习.rar 11.03M
| ├──代码.rar 17.47M
| └──资料.rar 3.33M
├──20200114_数学五_SVD应用_概率论
| ├──01_SVD的几个应用场景_随机事件_贝叶斯公式_随机变量.rar 102.10M
| └──02_期望方差_常见随机变量分布_最大似然估计.rar 93.92M
├──20200116_数学六_最优化_梯度下降法_牛顿法_坐标下降法_鞍点问题
| ├──01_最优化基本概念_迭代法_梯度下降法.rar 105.65M
| └──02_牛顿法_坐标下降法_数值优化算法面对得问题.rar 89.06M
├──20200118_智能商业分析(二)
| ├──代码
| | ├──chinese_L-12_H-768_A-12.rar 365.79M
| | ├──QASystemOnMedicalKG(1).rar 96.46M
| | └──QASystemOnMedicalKG.rar 29.36M
| ├──01_什么是知识图谱.rar 131.66M
| ├──02_知识图谱体系架构及设计.rar 154.24M
| ├──03_知识图谱模型识别代码.rar 263.47M
| ├──04_知识图谱语义分割代码讲解.rar 295.94M
| ├──05_工作方式及优化思路.rar 298.49M
| ├──06_简历编写.rar 227.71M
| ├──07_面试指导.rar 148.56M
| └──资料.rar 3.21M
├──20200208_卷积层的作用与优势_卷积池化的计算_CNN架构
| ├──01_回顾深度神经网络_卷积层是局部连接.rar 111.65M
| ├──02_单通道卷积的计算.rar 83.96M
| ├──03_彩色图片卷积的计算.rar 46.44M
| ├──04_卷积层权值共享.rar 49.47M
| ├──05_卷积的补充与Padding填充模式.rar 81.52M
| ├──06_卷积的计算TF中的API操作与参数.rar 127.85M
| ├──07_池化的概念和TF中的API的操作与参数.rar 87.06M
| ├──08_经典的CNN架构和LeNet5.rar 125.29M
| ├──代码.rar 4.63kb
| └──资料.rar 9.79M
├──20200209_AlexNet_VGG_减轻梯度消失或爆炸_防止过拟合_CNN实战MNIST分类
| ├──01_AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处.rar 89.23M
| ├──02_Dropout技术点思想和运用.rar 105.81M
| ├──03_数据增强技术点_CNN对MNIST数据集分类_卷积池化代码.rar 111.57M
| ├──04_CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码.rar 121.87M
| ├──05_深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点.rar 96.59M
| ├──06_减轻梯度消失问题中激活函数发挥的作用.rar 37.29M
| ├──07_减轻梯度消失问题中参数初始化发挥的作用.rar 93.92M
| ├──08_VGG网络结构_以及1乘1的卷积核的作用和好处.rar 106.78M
| ├──代码.rar 3.05kb
| └──资料.rar 3.72M
├──20200212_数学七_最优化问题_拉格朗日对偶_SGD_Momentum
| ├──01_最优化问题_拉格朗日对偶.rar 109.89M
| ├──02_Optimizer_SGD_Momentum.rar 46.94M
| └──资料.rar 12.19M
├──20200213_Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop
| └──01_Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop.rar 65.13M
├──20200215_Adam_Keras_InceptionV1V2V3_ResNet
| ├──01_Optimizer_Adam.rar 126.62M
| ├──02_Keras介绍_以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境.rar 120.84M
| ├──03_VGG16_Fine-tuning_对MNIST做手写数字识别.rar 171.76M
| ├──04_InceptionV1_V2.rar 237.43M
| ├──05_InceptionV3_以及InceptionV3对皮肤癌图片识别.rar 289.94M
| ├──06_ResNet残差单元_BottlenetBlocK.rar 106.08M
| ├──data.rar 4.00G
| ├──代码.rar 9.51kb
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├──20200222_FasterRCNN原理和论文讲解的一天
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├──20200223_FasterRCNN_感受野区域计算_项目源码详解
| ├──01_bottom中3乘3区域对应原图中的感受野大小计算剖析.rar 263.81M
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| ├──03_FasterRCNN项目_imdb数据集准备_roidb数据增强.rar 234.61M
| ├──04_FasterRCNN项目_构建head网络_构建RPN网络里面的9个anchorboxes的offset.rar 261.99M
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| ├──Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master.rar 3.06G
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├──20200229_FasterRCNN源码详解_戴口罩人群检测项目
| ├──01_特意说明一下FasterRCNN源码中如何编译库文件.rar 33.24M
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| ├──05_proposal_target_layer给RCNN网络准备正负例标签和回归对应的权重.rar 202.00M
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| ├──07_讲解识别戴口罩的人项目流程及演示.rar 186.19M
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├──20200315_EM算法和GMM高斯混合模型_根据语音识别性别和是谁
| ├──01_单个高斯分布GM的参数估计.rar 93.28M
| ├──02_理解GMM高斯混合分布的对数似然函数.rar 79.27M
| ├──03_GMM参数估计Πμσ的流程.rar 98.99M
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| ├──05_将EM算法应用到GMM中并且推导出了μ和Σ的公式.rar 140.67M
| ├──06_将EM算法应用到GMM中并且推导出Π的公式.rar 41.15M
| ├──07_GMM前景背景分离.rar 24.03M
| ├──08_通过声音文件利用GMM算法识别性别.rar 226.12M
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├──20200321_MaskRCNN重点解读_源码讲解_mobilenet网络_GAN图像风格迁移
| ├──01_MaskRCNN网络架构回顾.rar 124.92M
| ├──02_MaskRCNN根据文档和论文总结重要的知识点.rar 401.38M
| ├──03_MaskRCNN项目关于运行代码环境的说明.rar 70.91M
| ├──04_MaskRCNN源码config和model.rar 463.38M
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├──20200322_N-gram_Word2Vec_CBOW_Skip-gram_分层Softmax_负采样
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| ├──word_2_vector.rar 56.80M
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├──20200328_Word2Vec代码剖析_搜索用户画像案例
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| ├──07_用户画像案例_导包和数据的读取.rar 235.67M
| ├──08_用户画像案例_生成词向量数据集_训练模型.rar 223.81M
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| ├──01_朴素贝叶斯分类算法.rar 169.11M
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| ├──03_NB代码实现解析.rar 181.98M
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| ├──05_语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计.rar 163.20M
| ├──06_贝叶斯网络_马尔可夫链.rar 50.38M
| ├──07_HMM隐马的定义.rar 49.12M
| ├──08_HMM隐马的三组参数_三个基本问题.rar 105.70M
| ├──09_HMM预测问题使用前向算法.rar 64.38M
| ├──10_HMM预测问题使用维特比算法.rar 57.94M
| ├──代码.rar 8.77kb
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├──20200411_Viterbi案例详解_理解RNN_RNN案例详解_LSTM长短时记忆
| ├──01_HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标.rar 113.57M
| ├──02_前向算法来解决概率计算问题.rar 43.50M
| ├──03_Viterbi算法案例详解.rar 95.90M
| ├──04_Viterbi算法代码实现.rar 61.25M
| ├──05_理解RNN循环神经网络拓扑结构.rar 104.36M
| ├──06_理解RNN循环神经网络计算流程.rar 51.25M
| ├──07_利用RNN循环神经网络对MNIST手写数字识别.rar 180.80M
| ├──08_理解LSTM长短时记忆_记住Topo和公式.rar 157.19M
| ├──代码.rar 2.63kb
| └──资料.rar 10.71M
├──20200412_双向LSTM_RNN应用拓扑结构_AI写唐诗_MultiRNNCell
| ├──01_VanillaRNN的回顾复习.rar 114.96M
| ├──02_补充讲一下为什么RNN中链越长越容易梯度消失.rar 34.34M
| ├──03_LSTM的回顾复习_LSTM手写数字识别.rar 52.40M
| ├──04_双向RNN_LSTM.rar 50.30M
| ├──05_RNN里面应用的Topology结构.rar 19.37M
| ├──06_AI写唐诗_数据的读取_字典的构建_文本的索引化.rar 173.23M
| ├──07_AI写唐诗_训练数据的构建.rar 64.10M
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| ├──09_AI写唐诗_从词嵌入到构建RNN再到输出层概率输出.rar 93.47M
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| ├──11_AI写唐诗_模型的使用_增加随机性.rar 135.95M
| └──代码.rar 22.46M
├──20200418_通过NER命名实体识别详解NLP序列标注问题
| ├──01_回顾RNN和LSTM重要概念.rar 121.16M
| ├──02_NER与分词和POS的关系_NER的标注策略_NER的主要方法.rar 108.35M
| ├──03_讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑.rar 62.89M
| ├──04_了解CRF层添加的好处.rar 95.39M
| ├──05_EmissionScore_TransitionScore.rar 88.95M
| ├──06_CRF的目标函数.rar 21.43M
| ├──07_计算CRF真实路径的分数.rar 73.52M
| ├──08_计算CRF所有可能路径的总分数.rar 121.28M
| ├──09_通过模型来预测新的句子的序列标签.rar 76.55M
| ├──代码.rar 14.51M
| └──资料.rar 10.08M
├──20200419_BiLSTM+CRF实战NER命名实体识别_CRF的特征函数_CRF对比HMM
| ├──01_回顾了一下CRF训练和使用过程.rar 113.32M
| ├──02_介绍了代码目录结构.rar 33.30M
| ├──03_NER代码读取数据和预处理.rar 137.23M
| ├──04_feature进入BiLSTM进行正向传播的过程.rar 120.38M
| ├──05_通过CRF层来计算Loss损失以及训练.rar 93.83M
| ├──06_BiLSTM-CRF模型的预测代码.rar 95.41M
| ├──07_CRF中的特征函数们.rar 129.33M
| ├──08_对比逻辑回归_相比HMM优势.rar 150.11M
| ├──09_补充标注偏置问题_HMM做分词代码结构.rar 132.15M
| ├──代码.rar 4.83M
| └──资料.rar 1.00M
├──20200425_Seq2Seq代码实战_Attention机制_Transformer_BERT_BERT代码实战_GPT2
| ├──01_从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder.rar 101.63M
| ├──02_Seq2Seq版Chatbot的数据预处理.rar 134.46M
| ├──03_Seq2Seq版Chatbot训练和模型使用.rar 127.49M
| ├──04_Seq2Seq中Attention注意力机制.rar 85.79M
| ├──05_Transformer_Self-Attention_Multi-head.rar 140.03M
| ├──06_Transformer_Positional_使用逻辑_网络结构总结.rar 92.85M
| ├──07_ELMO.rar 53.98M
| ├──08_BERT理论.rar 87.69M
| ├──09_ERNIE_GPT.rar 87.22M
| ├──10_BERT新浪新闻10分类项目.rar 191.45M
| ├──11_GPT2闲聊机器人.rar 65.57M
| ├──bert.zip 66.49M
| ├──GPT2-Chinese-master.zip 13.39M
| ├──gpt2_chatbot-master.zip 86.58kb
| ├──代码.rar 20.89kb
| └──资料.rar 14.23M
├──人脸识别项目_FaceNet_MTCNN_（陈老师单录）
| ├──视频
| | ├──01_人脸识别任务种类_具体做法思路.mp4 44.52M
| | ├──02_开源的FaceNet项目介绍.mp4 57.35M
| | ├──03_人脸识别项目代码整体结构.mp4 48.50M
| | ├──04_MTCNN论文_摘要和介绍.mp4 124.44M
| | ├──05_MTCNN论文_网络整体架构.mp4 142.56M
| | ├──06_PRelu_每阶段输出多分支意义.mp4 59.13M
| | ├──07_每一个阶段每个分支的Loss损失_整合每个分支的Loss.mp4 123.27M
| | ├──08_训练数据的准备_每一阶段训练的流程.mp4 102.92M
| | ├──09_总结MTCNN_缩放因子_注意3阶段网络里面的全连接.mp4 99.53M
| | ├──10_人脸识别项目代码_加载MTCNN模型.mp4 131.59M
| | ├──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 120.18M
| | ├──12_FaceNet论文_摘要和前情介绍.mp4 137.35M
| | ├──13_FaceNet论文_相关的介绍.mp4 72.01M
| | ├──14_FaceNet论文_TripleLoss思路来源和目标.mp4 79.28M
| | ├──15_FaceNet论文_TripleLoss损失函数.mp4 109.48M
| | ├──16_FaceNet论文_TripleSelection很至关重要.mp4 137.75M
| | ├──17_FaceNet论文_ZF和Inception对比_总结.mp4 117.32M
| | ├──18_人脸识别项目代码_FaceNet模型加载和使用.mp4 83.68M
| | └──19_人脸识别项目代码_人脸匹配以及最后的绘图展示.mp4 75.87M
| ├──资料
| | ├──FaceNet.pdf 4.46M
| | └──MTCNN.pdf 3.16M
| └──facenet-master.zip 823.10M
└──视频播放说明及软件.rar 50.98M
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发表于 2020-10-12 10:43
