人工智能周末班1222班
课程目录：大小：65G部分加密
├──20181222_人工智能入门与应用_KNN
| ├──01人工智能简介.rar15.68M
| ├──02课程设计.rar49.87M
| ├──03机器学习入门.rar34.81M
| ├──04机器学习分类.rar17.21M
| ├──05常见术语.rar34.99M
| ├──06机器学习应用.rar23.02M
| ├──07python.rar20.10M
| ├──08python基础.rar48.30M
| ├──09knn.rar39.16M
| ├──代码.rar7.49kb
| └──资料.rar718.07M
├──20181223_理解多元线性回归_梯度下降法
| ├──01简单回顾.rar8.99M
| ├──02knn实现.rar31.94M
| ├──03理解回归.rar22.31M
| ├──04概率密度函数.rar26.06M
| ├──05公式推导1.rar51.01M
| ├──06公式推导2.rar46.14M
| ├──07解析解推导及python.rar43.16M
| ├──08梯度下降.rar74.34M
| ├──09梯度下降代码.rar17.83M
| ├──代码.rar9.03kb
| └──资料.rar5.39M
├──20181225_数学基础01
| ├──第一讲 导数及其应用.pptx1.11M
| └──第一讲12.25.avi531.99M
├──20181227_数学基础02
| ├──第二、三、四讲 矩阵及其分解2018.3.22.pptx1.43M
| └──第二讲12.27.avi499.26M
├──20190103_数学基础03
| ├──第二、三、四讲 矩阵及其分解2018.3.22.pptx1.43M
| └──第三讲1.3.avi448.09M
├──20190105_神经网络
| ├──01_理解神经元_三种激活函数.rar55.76M
| ├──02_理解机器学习浅层模型和单层网络关系.rar56.91M
| ├──03_多层神经网络隐藏层的意义所在.rar40.53M
| ├──04_多层神经网络优缺点_局部最小值.rar115.14M
| ├──05_sklearn的神经网络参数使用.rar151.10M
| ├──06_sklearn预测水泥的强度案例.rar207.10M
| ├──代码.rar17.42kb
| └──资料.rar422.70kb
├──20190106_TensorFlow安装和使用
| ├──01_深入理解归一化.rar138.93M
| ├──02_tensorflow的CPU和GPU安装.rar282.30M
| ├──03_tensorflow代码的开始_构建图和计算图.rar186.11M
| ├──04_tensorflow来做房价的回归任务解析解方式求解.rar150.84M
| ├──05_tensorflow来做房价的回归任务BGD方式求解.rar147.49M
| ├──06_tensorflow来做房价的回归任务SGD的方式求解.rar130.92M
| ├──TensorFlow的GPU版本安装软件.rar1.50G
| ├──代码.rar363.60kb
| └──资料.rar3.43M
├──20190108_数学基础04
| ├──第二、三、四讲 矩阵及其分解2018.3.22.pptx1.43M
| └──第四讲1.8.avi476.34M
├──20190110_数学基础05
| ├──第五、六讲 概率论基础.pptx1023.25kb
| └──第五讲1.10.avi548.94M
├──20190112_TensorFlow实现Softmax回归
| ├──01_复习单层神经网络.rar97.62M
| ├──02_复习多层神经网络_归一化代码.rar200.79M
| ├──03_复习多层神经网络做房价预测的代码.rar99.03M
| ├──04_Softmax多分类和LR多分类的区别.rar137.12M
| ├──05_用tensorflow来实现Softmax对MNIST进行分类代码流程.rar238.18M
| ├──06_tensorflow来做交叉熵计算和ACC评估_模型的保存.rar427.13M
| ├──代码.rar7.64kb
| └──资料.rar51.34kb
├──20190113_TensorFlow实现DNN_卷积的操作
| ├──01_模块化.rar42.68M
| ├──02_反向传播_加法门.rar87.15M
| ├──03_反向传播_乘法门_Sigmoid门.rar121.64M
| ├──04_自己封装全连接实现DNN.rar149.23M
| ├──05_DNN对MNIST手写数字识别.rar144.40M
| ├──06_卷积神经网络局部连接.rar44.00M
| ├──07_单通道卷积的计算_卷积的好处.rar140.58M
| ├──08_三通道卷积计算_Stride步长_Padding模式.rar146.77M
| ├──09_SAME模式里面的FM的长宽计算.rar106.64M
| ├──代码.rar421.37kb
| └──资料.rar7.54M
├──20190115_数学基础06
| ├──补充积分知识.pptx332.45kb
| ├──第六讲1.15.avi569.54M
| └──第七讲统计初步1.pptx893.19kb
├──20190117_数学基础07
| ├──第七讲统计初步1(1).pptx894.30kb
| └──第七讲1.17.avi404.86M
├──20190119_TensorFlow实现CNN_池化的操作
| ├──01_回顾全连接的DNN代码_next_batch方法的讲解.rar217.41M
| ├──02_深度学习里面加上L1和L2正则.rar270.34M
| ├──03_池化_CNN的架构.rar210.35M
| ├──04_用CNN来做手写数字识别.rar152.70M
| ├──05_Alexnet模型.rar111.55M
| ├──06_Dropout层防止过拟合.rar205.64M
| ├──代码.rar3.04kb
| └──资料.rar7.84M
├──20190120_Tensorboard_Cifar10_梯度消失
| ├──01_回顾知识点_Tensorboard可视化代码.rar245.21M
| ├──02_关于CUDA_VISIBLE_DEVICES.rar70.84M
| ├──03_Tensorboard的Graph图.rar110.46M
| ├──04_Cifar10数据集的读取方式大致流程.rar149.93M
| ├──05_cifar10_input函数读数据的具体流程.rar191.58M
| ├──06_数据增强_cifar10分类训练代码.rar229.42M
| ├──07_梯度消失的问题_减轻症状的3点考虑.rar279.82M
| ├──tutorials.rar109.05kb
| ├──代码.rar8.26kb
| └──数据.rar301.85M
├──20190122_Numpy的多维数组创建和索引操作
| ├──01_ndarray的创建.rar155.67M
| ├──02_ndarray的索引取值.rar89.51M
| └──代码.rar2.05kb
├──20190124_Numpy的多维数组拼接和通用函数
| ├──01_ndarray的拼接.rar148.76M
| ├──02_ndarray的通用函数.rar97.41M
| └──代码.rar2.29kb
├──20190126_Keras框架_VGG16网络与InceptionV3网络
| ├──01_keras的介绍.rar156.95M
| ├──02_使用Keras来做MNIST.rar99.25M
| ├──03_各种Optimizer的区别.rar320.50M
| ├──04_使用VGG16模型.rar262.25M
| ├──05_讲解InceptionV1V2.rar353.87M
| ├──06_讲解InceptionV3和DenseNet_ResNet.rar516.86M
| ├──test_data_home.rar20.93M
| ├──代码.rar85.28M
| └──资料.rar53.32M
├──20190127_词嵌入_情感分析_RNN
| ├──01_皮肤癌项目的代码_情感分析的IMDB数据集.rar187.01M
| ├──02_如何更好的把文本进行数值化.rar147.94M
| ├──03_词向量.rar128.73M
| ├──04_利用全连接+词嵌入来构建情感分析.rar183.28M
| ├──05_利用CNN+词嵌入来构建情感分析.rar178.28M
| ├──06_GAP全局平均池化.rar17.63M
| ├──07_RNN的理解.rar123.32M
| ├──08_Tensorflow实战RNN解决MNIST手写数字识别.rar192.64M
| ├──train.rar2.08G
| ├──validation.rar1.92G
| ├──代码.rar85.28M
| ├──模型.rar130.42M
| └──资料.rar161.39kb
├──20190212_Numpy的图片读写例子_广播机制和比较掩码
| ├──01_利用numpy来读写操作图片.rar156.66M
| ├──02_numpy的广播_比较掩码_fancy-index.rar105.22M
| └──代码.rar136.88kb
├──20190214_Numpy数据排序_Pandas的Series和DataFrame创建
| ├──01_numpy数据排序_结构化数据_pandas的Series对象.rar154.08M
| ├──02_pandas的DataFrame对象简单操作.rar107.64M
| └──代码.rar10.56kb
├──20190216_RNN的LSTM单元详解_机器写唐诗
| ├──01_复习BasicRNNCell单元.rar189.47M
| ├──02_RNN做MNIST图片分类_NLP的情感分析.rar201.14M
| ├──03_理解BasicRNNCell_LSTM的引入.rar152.79M
| ├──04_理解RNN中的U矩阵和图中的concatenate.rar144.09M
| ├──05_详解LSTM单元以及变形_GRU单元.rar206.80M
| ├──06_写唐诗的数据预处理.rar186.11M
| ├──07_写唐诗网络的正向传播构建.rar128.77M
| ├──代码.rar7.06kb
| ├──模型.rar18.10M
| └──数据.rar4.35M
├──20190217_RNN的Seq2Seq模型_聊天机器人chatbot
| ├──01_回顾昨日写唐诗网络的正向传播构建.rar206.96M
| ├──02_剖析写唐诗模型损失函数_训练过程代码.rar243.76M
| ├──03_剖析写唐诗模型的测试代码.rar121.77M
| ├──04_理解Seq2Seq模型_聊天机器人数据预处理.rar178.99M
| ├──05_剖析聊天机器人模型正向传播代码.rar264.40M
| ├──06_剖析聊天机器人模型的测试代码.rar172.03M
| ├──代码.rar6.95kb
| ├──关于编辑距离.txt0.36kb
| ├──模型.rar99.60M
| └──数据.rar44.19kb
├──20190221_Pandas的使用操作
| ├──01_pandas索引器_数值计算.rar160.86M
| ├──02_pandas的缺失值填充_数据的合并.rar101.78M
| └──代码.rar34.12kb
├──20190223_机器学习用户画像_深度学习用户画像
| ├──01_编辑距离的计算思路_动态规划实现算法代码.rar179.04M
| ├──02_机器学习用户画像特征工程构建词向量.rar330.69M
| ├──03_机器学习用户画像构建训练集测试集_训练模型.rar43.61M
| ├──04_机器学习用户画像使用堆叠模型.rar153.86M
| ├──05_深度学习用户画像项目思路_网络构建.rar212.26M
| ├──06_深度学习用户画像项目训练_目标检测和图像识别应用介绍.rar410.14M
| ├──代码.rar113.69M
| ├──数据.rar118.90M
| └──资料.rar6.22M
├──20190224_目标检测与图像识别_从古典架构到Faster-R-CNN
| ├──01_古典目标识别算法架构.rar188.51M
| ├──02_IoU_R-CNN_SPP.rar221.76M
| ├──03_从Fast-R-CNN到引入Faster.rar212.11M
| ├──04_ROI池化_RPN_anchor.rar226.57M
| ├──05_NMS_mAP.rar212.41M
| ├──代码.rar2.76G
| └──资料.rar26.29M
├──20190226_python基础01
| ├──01_Python基础语法.rar101.44M
| ├──02_Python基础语法.rar59.73M
| ├──代码.rar3.02kb
| └──资料.rar3.47M
├──20190227_opencv（一）
| ├──01_pandas数据的合并.rar80.51M
| ├──02_opencv对于摄像头的调用.rar197.77M
| ├──03_opencv来进行边缘检测.rar314.92M
| └──代码.rar25.66kb
├──20190228_python基础02_字符串和流程控制
| ├──01字符串.rar65.50M
| ├──02流程控制.rar62.83M
| ├──代码.rar6.82kb
| └──资料.rar5.25M
├──20190302_关键点检测
| ├──001_关于opencv版本的问题.rar120.59M
| ├──002_Faster-R-CNN论文带读.rar490.26M
| ├──01人脸项目介绍.rar50.88M
| ├──02caffe 介绍.rar95.31M
| ├──03代码讲解1.rar85.49M
| ├──04代码讲解2.rar79.85M
| ├──05代码讲解3.rar59.38M
| └──feature_point_detection_sun.rar241.85M
├──20190303_人脸检测
| ├──1，讲解原理.rar80.18M
| ├──2, 关键点检测总结.rar121.77M
| ├──3，人脸检测原理讲解.rar77.30M
| ├──4，代码讲解.rar100.31M
| ├──5.总结.rar95.00M
| ├──6. 回答问题.rar9.85M
| └──detection_face_sun.rar3.63G
├──20190306_python基础03_列表、元组、字典
| ├──01列表 .rar81.36M
| ├──02元组.rar59.77M
| ├──代码.rar2.72kb
| └──资料.rar1.72M
├──20190307_python基础04_集合_函数
| ├──01_字典集合.rar73.34M
| ├──02_函数.rar69.25M
| ├──代码.rar8.30kb
| └──资料.rar764.65kb
├──20190309_医疗项目语义分割技术
| ├──1.复习.rar102.67M
| ├──2.代码重温.rar109.22M
| ├──3，项目介绍.rar73.09M
| ├──4，原理简介.rar77.99M
| ├──5，图像分割网络.rar79.21M
| ├──6.总结.rar19.76M
| ├──代码.rar28.83M
| └──资料.rar1.21M
├──20190310_autoencoder自编码器_GAN应用于风格迁移项目
| ├──01_autoencoder自编码器.rar161.64M
| ├──02_style-transfer架构和GAN的意义.rar169.06M
| ├──03_风格迁移项目eval代码中数据读取和预处理.rar78.76M
| ├──04_生成网络的构建与BatchNormalization和InstanceNormalization.rar275.73M
| ├──05_残差单元和slim对判别网络的构建.rar253.46M
| ├──06_train代码的整体流程和Loss的计算以及Gram函数的意义.rar184.93M
| ├──style_transfer.rar512.68M
| ├──train2014.zip12.58G
| ├──代码.rar11.06M
| └──资料.rar477.55kb
├──20190312_python基础05_深浅克隆_装饰器_面向对象
| ├──01深浅拷贝装饰器.rar73.67M
| ├──02函数作为参数、面向对象.rar49.40M
| ├──代码.rar5.48kb
| └──资料.rar885.06kb
├──20190314_python基础06_面向对象
| ├──01_面向对象.rar91.21M
| ├──02_面向对象.rar59.64M
| ├──代码.rar3.86kb
| └──资料.rar1.64M
├──20190316_SVM_拉格朗日函数_硬间隔线性可分
| ├──01_SVM的引入和拉格朗日函数.rar55.88M
| ├──02_拉格朗日函数特性.rar46.28M
| ├──03_KKT条件_函数对偶问题.rar52.33M
| ├──04_SVM求解思路_几何距离和函数距离.rar57.33M
| ├──05_SVM求解问题转换为二次求解问题_做出第一步求解.rar68.20M
| ├──06_如何利用m个alpha求解W和b.rar47.44M
| └──资料.rar2.36M
├──20190317_SVM软间隔线性分类器_SVM解决线性不可分分类器_实战案例
| ├──01_SVM硬间隔_本质_流程_回顾总结.rar52.34M
| ├──02_SVM软间隔_本质约束条件的改变_公式推导.rar78.55M
| ├──03_SVM软间隔_结论上的区别_再谈SVM目标函数和判别式的特点.rar61.59M
| ├──04_SVM利用数学核函数_算法内部做到升维.rar67.64M
| ├──05_利用SVM分类来实战人脸图像识别例子.rar103.27M
| ├──代码.rar232.08M
| └──资料.rar2.36M
├──20190319_python基础07_异常处理_模块导入
| ├──01异常处理.rar72.27M
| ├──02模块导入.rar65.50M
| ├──代码.rar7.46kb
| └──资料.rar2.60M
├──20190323_PCA降维_初识分布式Spark计算框架
| ├──01_PCA降维_数学预备知识.rar41.16M
| ├──02_PCA降维_最大方差形式.rar57.34M
| ├──03_PCA降维_基于最大方差推导.rar81.87M
| ├──04_PCA降维_总结_代码应用讲解.rar81.74M
| ├──05_认识Spark在海量数据挖掘的角色和意义.rar66.91M
| ├──06_讲解海量计算中的Shuffle_Spark的特点.rar214.47M
| ├──代码.rar2.26kb
| └──资料.rar3.25M
├──20190324_深入理解Spark_开发环境搭建与代码实战
| ├──01_回顾Shuffle_深入Sort排序意义_RDD的五大特性.rar185.15M
| ├──02_分布式集群工作调度基础设施_Spark算子操作.rar180.94M
| ├──03_Spark算子操作_Spark开发环境配置搭建.rar124.94M
| ├──04_Spark缓存策略_宽窄依赖.rar212.62M
| ├──05_Spark的任务切分_DAG优化.rar239.90M
| ├──06_Spark集群运行架构剖析_并行度策略和调整设置方法.rar410.15M
| ├──spark-2.1.2-bin-hadoop2.4.tgz178.51M
| ├──代码.rar0.56kb
| └──资料.rar206.05M
├──20190326_绘图模块Matplotlib_bar图与两三组数据对比
| ├──01_Matplotlib的条形图绘制.rar152.25M
| ├──02_Matplotlib的两组三组数据对比.rar87.04M
| └──代码.rar161.98kb
├──20190328_Matplotlib_line_scatter_contour_hist_NaN处理
| ├──01_Matplotlib线图_散点图_等高线图.rar183.70M
| ├──02_Matplotlib频次直方图_空值的处理.rar46.68M
| └──代码.rar229.70kb
├──20190330_Spark的MLlib和ML模块对Kaggle网页分类实战_推荐系统过滤
| ├──01_SparkMLlib和DataFrame用法介绍.rar90.65M
| ├──02_RDD和DataFrame的互换_LabeledPoint讲解.rar58.41M
| ├──03_MLlib对Kaggle网页分类竞赛做前期数据处理.rar22.67M
| ├──04_MLlib继续特征工程_模型训练评估_搜索最佳超参数.rar354.96M
| ├──05_ML对Kaggle网页分类竞赛做特征工程_模型训练评估_交叉验证寻参.rar355.60M
| ├──06_推荐的Baseline协调过滤算法.rar210.86M
| ├──代码.rar9.61kb
| └──数据.rar9.00M
├──20190331_个性化实时推荐系统实战
| ├──01_分析个性化实时推荐系统架构.rar193.11M
| ├──02_分析推荐系统实时部分如何包含协调过滤_解决冷启动.rar142.19M
| ├──03_答疑推荐系统如何考虑购买频次高的问题.rar48.37M
| ├──04_模拟数据导入分布式存储并建立Hive表映射.rar420.45M
| ├──05_HQL语句对数据进行ETL.rar261.34M
| ├──06_Python脚本在Hive中整理数据_Spark构建训练集及模型训练.rar332.52M
| ├──07_ACC和AUC对模型评估_Dubbo做成服务_推荐系统思路拓展.rar313.30M
| ├──DatatablesDemo-master.rar42.10M
| ├──DubboxDemo-master.rar73.24kb
| ├──代码.rar7.95kb
| ├──数据.rar757.93kb
| └──资料.rar2.99M
├──20190402_饼图_盒图_逻辑回归损失函数的绘制
| ├──01_频次直方图_饼图_盒图.rar293.52M
| ├──02_绘制逻辑回归损失函数.rar185.21M
| └──代码.rar201.55kb
├──20190406_聚类的一天
| ├──01_聚类的用途介绍.rar240.95M
| ├──02_求相似度的方式_KMeans流程特点.rar139.47M
| ├──03_KMeans各种变种和相关算法.rar95.42M
| ├──04_聚类的评估方式_层次聚类.rar65.02M
| ├──05_密度聚类_谱聚类.rar59.59M
| ├──06_聚类的代码调用_聚类做图片压缩例子.rar96.55M
| ├──代码.rar5.13kb
| └──资料.rar3.11M
├──20190407_决策树_随机森林_Adaboost
| ├──01_决策树特点介绍_数学形式表达.rar50.21M
| ├──02_决策树分裂标准_回归树_剪枝.rar98.54M
| ├──03_决策树代码调用.rar69.85M
| ├──04_随机森林_bagging_OOB.rar66.33M
| ├──05_随机森林代码调用_boosting_Adaboost思想.rar77.14M
| ├──06_Adaboost算法具体参数更新流程.rar70.35M
| ├──代码.rar3.86kb
| └──资料.rar25.41M
├──20190408_Seaborn数据可视化
| ├──01_seaborn绘图基础.rar72.58M
| ├──02_seaborn绘图FacetGrid.rar143.77M
| └──代码.rar1.46M
├──20190413_GBDT和XGBOOST思想原理详解的一天
| ├──01_复习决策树和随机森林.rar98.43M
| ├──02_GBDT思想与思路.rar150.50M
| ├──03_GBDT训练流程_XGBOOST要去改进的点.rar97.55M
| ├──04_聚类如何用于用户的分类上面.rar20.12M
| ├──05_XGBOOST用到泰勒二阶展开和正则项.rar157.81M
| ├──06_XGBOOST泰勒二阶展开公式推导.rar92.88M
| ├──07_XGBOOST定义树模型复杂度_公式推导出如何分裂基模型.rar78.56M
| └──资料.rar8.17M
├──20190414_复习神器XGBOOST_实战3个Kaggle比赛
| ├──01_复习GBDT和XGBOOST_讲解XGBOOST相关超参数.rar229.44M
| ├──02_答疑_再次深入理解XGBOOST流程.rar153.36M
| ├──03_代码实战_Kaggle自行车租赁预测比赛.rar167.15M
| ├──04_讲解回归的一种评分指标R2_Score.rar44.63M
| ├──05_代码实战_对人群收入支出数据集做特征工程.rar211.09M
| ├──06_代码实战_使用XGBOOST对人群支出做预测以及交叉验证.rar212.46M
| ├──07_代码实战_Kaggle德国药店销量预测比赛_数据详解_加载数据.rar140.30M
| ├──08_代码实战_Kaggle德国药店销量预测比赛_特征工程_模型训练评估.rar215.74M
| ├──代码.rar12.75M
| └──资料.rar1.14M
├──20190421_贝叶斯分类器_贝叶斯网络_隐含马尔可夫模型
| ├──01_朴素贝叶斯分类器_拿垃圾邮件分类举例.rar103.16M
| ├──02_拉普拉斯估计_贝叶斯公式其它应用.rar231.45M
| ├──03_贝叶斯网络.rar97.54M
| ├──04_贝叶斯网络特例_马尔可夫链_隐含马尔可夫模型.rar270.93M
| ├──05_隐含马尔可夫模型_前向算法_维特比算法.rar236.91M
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├──20190427_就业指导
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谢谢分享。。。。。。 RE: 人工智能周末班1222班 [ 人工智能周末班1222班
人工智能周末班1222班 Thanks♪(･ω･)ﾉ 人工智能周末班1222班
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