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[百度网盘] GZG-三部曲全——机器学习,强化学习,深度学习

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发表于 2025-10-8 15:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
GZG-三部曲全——机器学习,强化学习,深度学习




├──梗直哥-【机器学习必修课:经典算法与Python实战】  
|   ├──01-1课程内容和理念.mp4  60.86M
|   ├──01-2初识机器学习.mp4  36.89M
|   ├──01-3课程使用的技术栈.mp4  37.01M
|   ├──02-1本章总览.mp4  7.86M
|   ├──02-2数据长什么样:常见数据集、典型实例、如何使用.mp4  35.28M
|   ├──02-3研究哪些问题:分类、回归等.mp4  39.98M
|   ├──02-4如何分门别类:监督、无监督、强化学习等.mp4  29.27M
|   ├──02-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4  35.12M
|   ├──03-10Numpy数组矩阵运算:一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4  32.97M
|   ├──03-11Numpy数组统计运算:常用的都在这儿了.mp4  16.03M
|   ├──03-12Numpy数组arg运算和排序.mp4  18.39M
|   ├──03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4  23.67M
|   ├──03-14Matplotlib数据可视化:基础绘制与设置.mp4  22.99M
|   ├──03-1本章总览:相互关系与学习路线.mp4  9.16M
|   ├──03-2Anaconda图形化操作.mp4  15.87M
|   ├──03-3Anaconda命令行操作.mp4  18.94M
|   ├──03-4JupyterNotebook基础使用.mp4  19.82M
|   ├──03-5JupyterNotebook高级使用:常用魔法命令.mp4  14.99M
|   ├──03-6Numpy基础:安装与性能对比.mp4  15.47M
|   ├──03-7Numpy数组创建:特定数组、等差数组、随机数组.mp4  36.91M
|   ├──03-8Numpy数组基础索引:索引和切片.mp4  16.82M
|   ├──03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4  18.71M
|   ├──04-1本章总览.mp4  12.11M
|   ├──04-2KNN算法核心思想和原理.mp4  39.42M
|   ├──04-3KNN分类任务代码实现.mp4  32.76M
|   ├──04-4数据集划分:训练集与预测集.mp4  31.74M
|   ├──04-5模型评价.mp4  33.82M
|   ├──04-6超参数.mp4  30.33M
|   ├──04-7特征归一化.mp4  27.78M
|   ├──04-8KNN回归任务代码实现.mp4  29.45M
|   ├──04-9KNN优缺点和适用条件.mp4  20.86M
|   ├──05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4  18.03M
|   ├──05-11线性算法优缺点和适用条件.mp4  21.56M
|   ├──05-1本章总览.mp4  14.52M
|   ├──05-2线性回归核心思想和原理.mp4  40.35M
|   ├──05-3逻辑回归核心思想和原理.mp4  25.37M
|   ├──05-4线性回归代码实现.mp4  27.96M
|   ├──05-5模型评价:MSE、RMSE、MAE和R方.mp4  29.13M
|   ├──05-6多项式回归代码实现.mp4  19.65M
|   ├──05-7逻辑回归算法.mp4  21.81M
|   ├──05-8线性逻辑回归代码实现.mp4  28.49M
|   ├──05-9多分类策略.mp4  8.68M
|   ├──06-10LASSO和岭回归代码实现.mp4  23.94M
|   ├──06-11模型泛化.mp4  24.56M
|   ├──06-12评价指标:混淆矩阵、精准率和召回率.mp4  36.52M
|   ├──06-13评价指标:ROC曲线.mp4  33.80M
|   ├──06-1本章总览.mp4  30.55M
|   ├──06-2损失函数.mp4  39.35M
|   ├──06-3梯度下降.mp4  35.66M
|   ├──06-4决策边界.mp4  25.28M
|   ├──06-5过拟合与欠拟合.mp4  25.13M
|   ├──06-6学习曲线.mp4  26.73M
|   ├──06-7交叉验证.mp4  23.90M
|   ├──06-8模型误差.mp4  42.80M
|   ├──06-9正则化.mp4  45.01M
|   ├──07-1本章总览.mp4  14.39M
|   ├──07-2决策树核心思想和原理.mp4  22.73M
|   ├──07-3信息熵.mp4  39.70M
|   ├──07-4决策树分类任务代码实现.mp4  38.72M
|   ├──07-5基尼系数.mp4  19.63M
|   ├──07-6决策树剪枝.mp4  25.97M
|   ├──07-7决策树回归任务代码实现.mp4  12.60M
|   ├──07-8决策树优缺点和适用条件.mp4  16.52M
|   ├──08-1本章总览.mp4  26.78M
|   ├──08-2神经网络核心思想和原理.mp4  56.43M
|   ├──08-3激活函数.mp4  36.11M
|   ├──08-4正向传播与反向传播.mp4  23.42M
|   ├──08-5梯度下降优化算法.mp4  36.83M
|   ├──08-6神经网络简单代码实现.mp4  28.88M
|   ├──08-7梯度消失和梯度爆炸.mp4  28.50M
|   ├──08-8模型选择.mp4  39.68M
|   ├──08-9神经网络优缺点和适用条件.mp4  20.20M
|   ├──09-10SVM优缺点和适用条件.mp4  11.32M
|   ├──09-1本章总览.mp4  35.65M
|   ├──09-2SVM核心思想和原理.mp4  15.71M
|   ├──09-3硬间隔SVM.mp4  33.05M
|   ├──09-4SVM软间隔.mp4  25.49M
|   ├──09-5线性SVM分类任务代码实现.mp4  17.88M
|   ├──09-6非线性SVM:核技巧.mp4  35.30M
|   ├──09-7SVM核函数.mp4  21.91M
|   ├──09-8非线性SVM代码实现.mp4  22.93M
|   ├──09-9SVM回归任务代码实现.mp4  14.35M
|   ├──10-1本章总览.mp4  22.39M
|   ├──10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4  31.95M
|   ├──10-3朴素贝叶斯分类.mp4  20.30M
|   ├──10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4  27.24M
|   ├──10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4  23.65M
|   ├──10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4  25.46M
|   ├──11-1本章总览.mp4  14.58M
|   ├──11-2集成学习核心思想和原理.mp4  19.98M
|   ├──11-3集成学习代码实现.mp4  24.36M
|   ├──11-4并行策略:Bagging、OOB等方法.mp4  38.79M
|   ├──11-5并行策略:随机森林.mp4  17.55M
|   ├──11-6串行策略:Boosting.mp4  27.39M
|   ├──11-7结合策略:Stacking方法.mp4  13.32M
|   ├──11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4  24.86M
|   ├──12-1本章总览.mp4  9.93M
|   ├──12-2聚类算法核心思想和原理.mp4  16.26M
|   ├──12-3k-means和分层聚类.mp4  22.78M
|   ├──12-4聚类算法代码实现.mp4  21.93M
|   ├──12-5聚类评估代码实现.mp4  20.30M
|   ├──12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp4  19.69M
|   ├──13-1本章总览.mp4  17.31M
|   ├──13-2PCA核心思想和原理.mp4  25.38M
|   ├──13-3PCA求解算法.mp4  21.56M
|   ├──13-4PCA算法代码实现.mp4  15.17M
|   ├──13-5降维任务代码实现.mp4  23.61M
|   ├──13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4  13.79M
|   ├──13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4  28.39M
|   ├──13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4  9.45M
|   ├──14-1本章总览.mp4  13.97M
|   ├──14-2概率图模型核心思想和原理.mp4  52.82M
|   ├──14-3EM算法参数估计.mp4  20.45M
|   ├──14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4  43.03M
|   ├──14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4  11.60M
|   ├──15-1本章总览.mp4  8.53M
|   ├──15-2泰坦尼克生还预测.mp4  61.96M
|   ├──15-3房价预测.mp4  67.17M
|   ├──15-4交易反欺诈代码实现.mp4  35.90M
|   └──15-5如何深入研究机器学习.mp4  11.51M
├──梗直哥–强化学习必修课:引领智能新时代  
|   ├──1_1-1-课程内容和理念.mp4  59.03M
|   ├──1_10-1-基于模型的强化学习核心思想和原理.mp4  47.96M
|   ├──1_11-1模仿学习.mp4  48.35M
|   ├──1_12-1-项目实战:Gym游戏.mp4  51.39M
|   ├──1_2-1-线性代数.mp4  26.89M
|   ├──1_3-1-CUDA+Anaconda深度学习环境配置.mp4  18.73M
|   ├──1_4-1-序列建模与概率图模型.mp4  38.12M
|   ├──1_5-1-动态回归核心思想和原理.mp4  30.86M
|   ├──1_6-1-蒙特卡洛方法.mp4  32.50M
|   ├──1_7-1-深度Q网络核心思想和原理.mp4  44.71M
|   ├──1_8-1-策略梯度核心思想和原理.mp4  44.18M
|   ├──1_9-1-演员评论家算法核心思想和原理.mp4  20.12M
|   ├──2_1-2-认识强化学习.mp4  53.78M
|   ├──2_10-2-Dyna-Q算法.mp4  44.61M
|   ├──2_11-2-博弈论与强化学习.mp4  64.74M
|   ├──2_12-2-项目实战:大模型RLHF.mp4  31.35M
|   ├──2_2-2-微积分.mp4  30.04M
|   ├──2_3-2-conda使用命令.mp4  11.87M
|   ├──2_4-2-马尔可夫观测过程:学会“看”.mp4  40.93M
|   ├──2_5-2-策略迭代.mp4  40.01M
|   ├──2_6-2-时序差分方法.mp4  34.17M
|   ├──2_7-2-DQN-代码实现.mp4  35.82M
|   ├──2_8-2-蒙特卡洛策略梯度.mp4  24.23M
|   ├──2_9-2-改进型演员评论家算法.mp4  23.04M
|   ├──3_1-3-课程使用的技术栈.mp4  12.01M
|   ├──3_10-3-Dyna-Q算法代码实现.mp4  17.74M
|   ├──3_11-3-多智能体强化学习.mp4  44.45M
|   ├──3_12-3-强化学习最新发展趋势.mp4  65.61M
|   ├──3_2-3-概率.mp4  46.60M
|   ├──3_3-3-Jupyter-Notebook快速上手.mp4  14.13M
|   ├──3_4-3-马尔可夫决策过程:试着-“干”.mp4  29.63M
|   ├──3_5-3-价值迭代.mp4  19.17M
|   ├──3_6-3-蒙特卡洛方法和时序差分代码实现.mp4  22.84M
|   ├──3_7-3-常见问题改进和扩展.mp4  27.54M
|   ├──3_8-3-策略梯度方法代码实现.mp4  19.41M
|   ├──3_9-3-演员评论家算法代码实现.mp4  19.74M
|   ├──4_10-4-基于模型的策略优化.mp4  19.66M
|   ├──4_11-4-MADDP的代码实现.mp4  45.07M
|   ├──4_12-4-下一步的学习建议.mp4  33.28M
|   ├──4_3-4-仿真环境Gym安装.mp4  18.95M
|   ├──4_4-4-马尔可夫奖励过程:懂得“想”.mp4  49.39M
|   ├──4_5-4-动态规划代码实现.mp4  43.48M
|   ├──4_6-4-广义策略迭代.mp4  19.56M
|   ├──4_7-4-DQN改进算法代码实现.mp4  31.02M
|   ├──4_8-4-近端策略优化算法.mp4  36.16M
|   ├──4_9-4-深度确定性策略梯度.mp4  30.35M
|   ├──5_10-5-MBPO的代码实现.mp4  53.79M
|   ├──5_11-5-AlphaStar系统.mp4  82.38M
|   ├──5_3-5-深度学习库PyTorch的安装.mp4  9.24M
|   ├──5_4-5-贝尔曼方程:迭代求解价值函数.mp4  30.56M
|   ├──5_6-5-Q-Learning算法.mp4  32.26M
|   ├──5_8-5-近端策略优化(PPO)代码实现.mp4  34.58M
|   ├──5_9-5-DDPG算法代码实现.mp4  22.50M
|   ├──6_11-6-基于人类反馈大强化学习.mp4  47.15M
|   ├──6_4-6-模型分类与选择.mp4  30.84M
|   ├──6_6-6-SARSA算法.mp4  20.84M
|   ├──6_9-6-软性演员评论家算法.mp4  38.57M
|   ├──7_4-7-常见问题解析.mp4  21.65M
|   ├──7_6-7-Q-Learning&SARSA代码实现.mp4  23.78M
|   ├──7_9-7-SAC代码实现.mp4  35.08M
|   └──8_4-8-马尔可夫过程代码实现.mp4  40.23M
└──梗直哥–深度学习必修课:进击算法工程师  
|   ├──001.1-1 课程内容和理念.mp4  52.23M
|   ├──002.1-2 初识深度学习.mp4  52.86M
|   ├──003.1-3 课程使用的技术栈.mp4  12.65M
|   ├──004.2-1 线性代数.mp4  56.44M
|   ├──005.2-2 微积分.mp4  49.04M
|   ├──006.2-3 概率.mp4  59.21M
|   ├──007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4  20.94M
|   ├──008.3-2 conda实用命令.mp4  13.03M
|   ├──009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4  15.54M
|   ├──010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4  9.01M
|   ├──011.4-1 神经网络原理.mp4  44.83M
|   ├──012.4-2 多层感知机.mp4  47.25M
|   ├──013.4-3 前向传播和反向传播.mp4  39.52M
|   ├──014.4-4 多层感知机代码实现.mp4  29.34M
|   ├──015.4-5 回归问题.mp4  35.59M
|   ├──016.4-6 线性回归代码实现.mp4  23.14M
|   ├──017.4-7 分类问题.mp4  23.05M
|   ├──018.4-8 多分类问题代码实现.mp4  42.84M
|   ├──019.5-1 训练的常见问题.mp4  33.80M
|   ├──020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4  41.17M
|   ├──021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4  22.37M
|   ├──022.5-4 正则化.mp4  42.24M
|   ├──023.5-5 Dropout.mp4  32.08M
|   ├──024.5-6 Dropout代码实现.mp4  17.32M
|   ├──025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4  47.20M
|   ├──026.5-8 模型文件的读写.mp4  16.50M
|   ├──027.6-1 最优化与深度学习.mp4  48.05M
|   ├──028.6-2 损失函数.mp4  42.80M
|   ├──029.6-3 损失函数性质.mp4  29.22M
|   ├──030.6-4 梯度下降.mp4  31.56M
|   ├──031.6-5 随机梯度下降法.mp4  20.63M
|   ├──032.6-6 小批量梯度下降法.mp4  32.04M
|   ├──033.6-7 动量法.mp4  25.04M
|   ├──034.6-8 AdaGrad算法.mp4  24.77M
|   ├──035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4  15.89M
|   ├──036.6-10 Adam算法.mp4  47.07M
|   ├──037.6-11 梯度下降代码实现.mp4  30.92M
|   ├──038.6-12 学习率调节器.mp4  27.91M
|   ├──039.7-1 全连接层问题.mp4  38.55M
|   ├──040.7-2 图像卷积.mp4  34.77M
|   ├──041.7-3 卷积层.mp4  44.83M
|   ├──042.7-4 卷积层常见操作.mp4  35.21M
|   ├──043.7-5 池化层Pooling.mp4  33.64M
|   ├──044.7-6 卷积神经网络代码实现(LeNet).mp4  27.22M
|   ├──045.8-1 AlexNet.mp4  49.57M
|   ├──046.8-2 VGGNet.mp4  47.71M
|   ├──047.8-3 批量规范化.mp4  23.62M
|   ├──048.8-4 GoogLeNet.mp4  40.98M
|   ├──049.8-5 ResNet.mp4  65.01M
|   ├──050.8-6 DenseNet.mp4  58.47M
|   ├──051.9-1 序列建模.mp4  30.32M
|   ├──052.9-2 文本数据预处理.mp4  60.04M
|   ├──053.9-3 循环神经网络.mp4  48.25M
|   ├──054.9-4 随时间反向传播算法.mp4  43.86M
|   ├──055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4  27.84M
|   ├──056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4  37.66M
|   ├──057.10-1 深度循环神经网络.mp4  24.18M
|   ├──058.10-2 双向循环神经网络.mp4  25.84M
|   ├──059.10-3 门控循环单元.mp4  28.59M
|   ├──060.10-4 长短期记忆网络.mp4  43.06M
|   ├──061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4  35.82M
|   ├──062.10-6 编码器-解码器网络.mp4  41.10M
|   ├──063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4  32.96M
|   ├──064.10-8 束搜索算法.mp4  25.71M
|   ├──065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4  39.34M
|   ├──066.11-1 什么是注意力机制.mp4  43.37M
|   ├──067.11-2 注意力的计算.mp4  57.52M
|   ├──068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4  24.14M
|   ├──069.11-4 自注意力机制.mp4  30.16M
|   ├──070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4  29.63M
|   ├──071.11-6 Transformer模型.mp4  43.91M
|   ├──072.11-7 Transformer代码实现.mp4  38.00M
|   ├──073.12-1BERT模型.mp4  50.18M
|   ├──074.12-2 GPT系列模型.mp4  79.60M
|   ├──075.12-3 T5模型.mp4  37.76M
|   ├──076.12-4 ViT模型.mp4  31.02M
|   ├──077.12-5 Swin Transformer模型.mp4  54.91M
|   ├──078.12-6 GPT模型代码实现.mp4  37.95M
|   ├──079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4  28.52M
|   ├──080.13-2 变分推断.mp4  40.75M
|   ├──081.13-3 变分自编码器.mp4  56.20M
|   ├──082.13-4 生成对抗网络.mp4  39.85M
|   ├──083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4  77.56M
|   ├──084.13-6 图像生成.mp4  56.13M
|   ├──085.14-1 自定义数据加载.mp4  48.72M
|   ├──086.14-2 图像数据增强.mp4  33.44M
|   ├──087.14-3 迁移学习.mp4  31.80M
|   ├──088.14-4 经典视觉数据集.mp4  37.27M
|   ├──089.14-5 项目实战:猫狗大战.mp4  64.10M
|   ├──090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4  33.25M
|   ├──091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4  44.83M
|   ├──092.15-3 预训练模型.mp4  55.01M
|   ├──093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4  36.40M
|   ├──094.15-5 经典NLP数据集.mp4  36.42M
|   ├──095.15-6 项目实战:电影评论情感分析.mp4  35.74M
|   ├──096.16-1 InstructGPT模型.mp4  76.99M
|   ├──097.16-2 CLIP模型.mp4  37.65M
|   ├──098.16-3 DALL-E模型.mp4  54.33M
|   ├──099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4  37.03M
|   └──100.16-5 下一步学习的建议.mp4  18.52M



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