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人工智能周末班1102班

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发表于 2020-10-12 10:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
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
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|   ├──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
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|   ├──06_将EM算法应用到GMM中并且推导出Π的公式.rar  41.15M
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|   ├──代码.rar  444.29M
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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
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|   ├──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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|   ├──06_StyleTransfer图像风格迁移.rar  299.36M
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|   └──资料.rar  1.90M
├──20200322_N-gram_Word2Vec_CBOW_Skip-gram_分层Softmax_负采样  
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|   ├──05_Skip-gram模型思想和计算过程.rar  62.95M
|   ├──06_Huffman树_分层Softmax的思想.rar  100.65M
|   ├──07_分层Softmax应用到CBOW模型上.rar  100.10M
|   ├──08_负采样和负采样应用到CBOW模型上.rar  88.90M
|   ├──word_2_vector.rar  56.80M
|   └──资料.rar  6.10M
├──20200328_Word2Vec代码剖析_搜索用户画像案例  
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|   ├──06_贝叶斯网络_马尔可夫链.rar  50.38M
|   ├──07_HMM隐马的定义.rar  49.12M
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|   ├──10_HMM预测问题使用维特比算法.rar  57.94M
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|   └──资料.rar  1.15M
├──20200411_Viterbi案例详解_理解RNN_RNN案例详解_LSTM长短时记忆  
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|   ├──03_Viterbi算法案例详解.rar  95.90M
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|   ├──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
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├──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
|   ├──08_MultiRNNCell单元.rar  40.97M
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|   ├──10_AI写唐诗_损失的计算_梯度的求解截断和更新_最终的训练代码.rar  89.72M
|   ├──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
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├──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
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|   ├──09_补充标注偏置问题_HMM做分词代码结构.rar  132.15M
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|   ├──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
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|   |   ├──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
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|   |   ├──17_FaceNet论文_ZF和Inception对比_总结.mp4  117.32M
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