mksz418-Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习

tuzai4399

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——/Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习/
├──第10章 迁移混合模型  
|   ├──10-1 迁移学习（一）.mp4  66.32M
|   ├──10-10 机器深度学习实现少样本苹果分类（二）.mp4  86.20M
|   ├──10-11 机器深度学习实现少样本苹果分类（三）.mp4  88.97M
|   ├──10-12 机器深度学习实现少样本苹果分类（四）.mp4  70.33M
|   ├──10-2 迁移学习（二）.mp4  46.61M
|   ├──10-3 在线学习.mp4  47.08M
|   ├──10-4 混合模型1.mp4  78.29M
|   ├──10-5 混合模型2.mp4  73.94M
|   ├──10-6 实战准备（一）.mp4  84.44M
|   ├──10-7 实战准备（二）.mp4  72.47M
|   ├──10-8 基于新数据的迁移学习实战.mp4  126.77M
|   └──10-9 机器深度学习实现少样本苹果分类（一）.mp4  144.04M
├──第11章 课程总结  
|   ├──11-1 课程总结（一）.mp4  104.99M
|   ├──11-2 课程总结（二）.mp4  84.34M
|   └──11-3 课程总结（三）.mp4  123.74M
├──第1章 人工智能时代，人人都应该学会利用AI这个工具  
|   ├──1-1 课程导学.mp4  336.59M
|   ├──1-2 内容快速概览.mp4  118.52M
|   ├──1-3 人工智能介绍.mp4  105.34M
|   ├──1-4 环境及工具包介绍.mp4  96.47M
|   ├──1-5 环境配置及Python语法实操.mp4  116.02M
|   └──1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操.mp4  121.35M
├──第2章 机器学习之线性回归  
|   ├──2-1 机器学习介绍.mp4  93.13M
|   ├──2-2 线性回归.mp4  144.78M
|   ├──2-3 线性回归实战准备.mp4  73.22M
|   ├──2-4 单因子线性回归实战.mp4  90.86M
|   ├──2-5 多因子线性回归实战.mp4  133.09M
|   └──2-6 【讨论题】关于房价预测得思考.txt  0.54kb
├──第3章 机器学习之逻辑回归  
|   ├──3-1 分类问题介绍 (2).mp4  27.85M
|   ├──3-2 逻辑回归（1） (2).mp4  20.36M
|   ├──3-3 逻辑回归（2） (2).mp4  21.86M
|   ├──3-4 实战准备 (2).mp4  20.77M
|   ├──3-5 考试通过实战（一） (2).mp4  45.92M
|   ├──3-6 考试通过实战（二） (2).mp4  40.04M
|   ├──3-7 芯片检测实战 (2).mp4  76.97M
|   ├──3-8【学习任务】商业异常消费数据预测.docx  29.28kb
|   └──3-9 【讨论】关于分类模型搭建得思考.docx  13.33kb
├──第4章 机器学习之聚类  
|   ├──4-1 无监督学习.mp4  101.87M
|   ├──4-2 Kmeans-KNN-Meanshift.mp4  111.34M
|   ├──4-3 实战准备.mp4  51.13M
|   ├──4-4 Kmeans实战（1）.mp4  68.64M
|   ├──4-5 Kmeans实战（2）.mp4  61.02M
|   └──4-6 KNN-Meanshift.mp4  89.85M
├──第5章 机器学习其他常用技术  
|   ├──5-1 决策树（1）.mp4  70.70M
|   ├──5-2 决策树（2）.mp4  83.06M
|   ├──5-3 异常检测.mp4  87.24M
|   ├──5-4 主成分分析.mp4  96.99M
|   ├──5-5 实战准备.mp4  115.81M
|   ├──5-6 实战（1）.mp4  88.16M
|   ├──5-7 实战（2）.mp4  79.42M
|   └──5-8 实战（3）.mp4  123.02M
├──第6章 模型评价与优化  
|   ├──6-1 过拟合与欠拟合 (2).mp4  27.56M
|   ├──6-2 数据分离与混淆矩阵 (2).mp4  38.62M
|   ├──6-3 模型优化 (2).mp4  34.67M
|   ├──6-4 实战准备 (2).mp4  23.39M
|   ├──6-5 实战（一） (2).mp4  60.70M
|   ├──6-6 实战（二） (2).mp4  30.28M
|   └──6-7 实战（三） (2).mp4  58.48M
├──第7章 深度学习之多层感知器  
|   ├──7-1 多层感知器(MLP).mp4  97.63M
|   ├──7-2 MLP实现非线性分类.mp4  134.03M
|   ├──7-3 实战准备.mp4  100.26M
|   ├──7-4 实战（一）.mp4  121.47M
|   └──7-5 实战（二）.mp4  98.92M
├──第8章 深度学习之卷积神经网络  
|   ├──8-1 卷积神经网络（一）.mp4  160.84M
|   ├──8-2 卷积神经网络（二）.mp4  166.07M
|   ├──8-3 实战准备.mp4  79.25M
|   ├──8-4 实战（一）.mp4  130.78M
|   └──8-5 实战（二）.mp4  138.89M
└──第9章 深度学习之循环神经网络  
|   ├──9-1 序列数据案例 (2).mp4  18.02M
|   ├──9-2 循环神经网络RNN (2).mp4  22.06M
|   ├──9-3 不同类型的RNN模型 (2).mp4  26.13M
|   ├──9-4 实战准备 (2).mp4  35.00M
|   ├──9-5 实战（一）RNN股价预测 (2).mp4  47.89M
|   ├──9-6 实战（二）RNN股价预测 (2).mp4  31.52M
|   ├──9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (2).mp4  78.90M
|   └──9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (2).mp4  42.20M