HM-人工智能机器学习系统班【VIP】

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——/L4：人工智能机器学习系统班/
├──0-代码  
|   ├──第1-3章：Python基础  
|   |   └──Python基础代码.zip  174.65kb
|   ├──第10章：Ricequant回测选股分析实战  
|   |   └──1_simple_demo.txt  2.13kb
|   ├──第12章：因子策略选股实例  
|   |   └──2_因子策略.txt  2.72kb
|   ├──第14章：因子打分选股实战  
|   |   └──3_因子打分选股.txt  3.29kb
|   ├──第17章：fbprophet时间序列预测神器  
|   |   ├──.ipynb_checkpoints  
|   |   ├──data  
|   |   ├──images  
|   |   ├──__pycache__  
|   |   ├──1-Stocker Analysis .ipynb  798.35kb
|   |   ├──2-Stocker Prediction.ipynb  1.06M
|   |   └──stocker.py  40.72kb
|   ├──第19章：Matplotlib工具包实战  
|   |   └──Matplotlib绘图.zip  3.69M
|   ├──第20章：Seaborn  
|   |   ├──4-REG.ipynb  771.56kb
|   |   ├──5-category.ipynb  658.21kb
|   |   ├──6-FacetGrid.ipynb  839.22kb
|   |   ├──7-Heatmap.ipynb  326.68kb
|   |   ├──f1.png  141.53kb
|   |   ├──iris.data  4.59kb
|   |   ├──Seaborn-1Style.ipynb  1.54M
|   |   ├──Seaborn-2Color.ipynb  169.10kb
|   |   ├──Seaborn-3Var.ipynb  315.82kb
|   |   └──Untitled.ipynb  489.91kb
|   ├──第4章：Numpy  
|   |   └──numpy代码.zip  16.79kb
|   ├──第5章：Pandas  
|   |   └──tushare工具包.zip  3.89kb
|   ├──第11章：因子数据预处理.zip  876.33kb
|   ├──第13章：因子分析实战.zip  1.20M
|   ├──第15章：基于回归的策略分析.zip  935.39kb
|   ├──第16章：聚类与统计策略分析.zip  1004.71kb
|   ├──第18章：深度学习时间序列预测.zip  14.02M
|   ├──第6章：金融时间序列分析.zip  588.16kb
|   ├──第7章：双均线交易策略实例.zip  747.87kb
|   ├──第8章：策略评估指标.zip  363.20kb
|   └──第9章：量化交易解读.zip  165.93kb
├──1-Al课程所需安装软件教程  
|   ├──1.AI课程所需安装软件教程.mp4  16.18M
|   ├──2.Python环境安装和搭建.mp4  48.10M
|   ├──3.Anaconda基础讲解和使用的教程.mp4  44.39M
|   ├──4.Pytorch (CPU版本安装).mp4  10.86M
|   └──5.PyCharm安装和配置.mp4  16.95M
├──2-Python快速入门  
|   ├──1.Python环境配置.mp4  67.89M
|   ├──10.Python循环.mp4  37.76M
|   ├──11.函数定义.mp4  45.75M
|   ├──12.模块与包.mp4  43.34M
|   ├──13.异常处理模块.mp4  62.95M
|   ├──14.文件操作.mp4  38.76M
|   ├──15.类的基本定义.mp4  42.11M
|   ├──16.类的属性操作.mp4  40.53M
|   ├──17.时间操作.mp4  23.91M
|   ├──18.Python练习题-1.mp4  37.44M
|   ├──19.Python练习题-2.mp4  58.22M
|   ├──2.anaconda环境安装和搭建.mp4  47.53M
|   ├──3.Python简介.mp4  51.47M
|   ├──4.Python数据类型.mp4  26.53M
|   ├──5.Python列表.mp4  40.68M
|   ├──6.Python元组.mp4  21.42M
|   ├──7.Python集合.mp4  31.32M
|   ├──8.Python字典.mp4  31.10M
|   └──9.Python条件判断.mp4  17.50M
├──3-Python数据科学必备工具包实战  
|   ├──1.科学计算库-Numpy  
|   |   ├──1-Numpy概述.mp4  28.24M
|   |   ├──10-四则运算.mp4  28.09M
|   |   ├──11-随机模块.mp4  48.38M
|   |   ├──12-文件读写.mp4  21.35M
|   |   ├──13-数组保存.mp4  39.25M
|   |   ├──14-练习题-1.mp4  29.02M
|   |   ├──15-练习题-2.mp4  40.39M
|   |   ├──16-练习题-3.mp4  56.12M
|   |   ├──2-Array数组.mp4  30.05M
|   |   ├──3-数组结构.mp4  58.10M
|   |   ├──4-数组类型.mp4  19.58M
|   |   ├──5-数值运算.mp4  41.87M
|   |   ├──6-排序操作.mp4  36.56M
|   |   ├──7-数组形状操作.mp4  50.89M
|   |   ├──8-数组生成函数.mp4  40.27M
|   |   └──9-常用生成函数.mp4  24.54M
|   ├──2.数据分析处理库-Pandas  
|   |   ├──1-Pandas概述.mp4  32.21M
|   |   ├──10-数据透视表.mp4  41.49M
|   |   ├──11-时间操作.mp4  37.35M
|   |   ├──12-时间序列操作.mp4  26.49M
|   |   ├──13-Pandas常用操作.mp4  48.13M
|   |   ├──14-Pandas常用操作2.mp4  42.98M
|   |   ├──15-Groupby操作延伸.mp4  64.63M
|   |   ├──16-字符串操作.mp4  30.46M
|   |   ├──17-索引进阶.mp4  35.07M
|   |   ├──18-Pandas绘图操作.mp4  53.90M
|   |   ├──19-大数据处理技巧.mp4  98.27M
|   |   ├──2-Pandas基本操作.mp4  35.93M
|   |   ├──3-Pandas索引.mp4  33.83M
|   |   ├──4-groupby操作.mp4  33.30M
|   |   ├──5-数值运算.mp4  43.27M
|   |   ├──6-对象操作.mp4  38.62M
|   |   ├──7-对象操作2.mp4  39.53M
|   |   ├──8-merge操作.mp4  41.50M
|   |   └──9-显示设置.mp4  22.24M
|   ├──3.可视化库-Matplotlib  
|   |   ├──1-Matplotlib概述.mp4  38.82M
|   |   ├──10-绘图细节设置2.mp4  42.75M
|   |   ├──11-直方图与散点图.mp4  56.65M
|   |   ├──12-3D图绘制.mp4  67.11M
|   |   ├──13-pie图.mp4  46.46M
|   |   ├──14-子图布局.mp4  33.64M
|   |   ├──15-结合pandas与sklearn.mp4  45.88M
|   |   ├──2-子图与标注.mp4  70.33M
|   |   ├──3-风格设置.mp4  16.35M
|   |   ├──4-条形图.mp4  42.48M
|   |   ├──5-条形图细节.mp4  45.67M
|   |   ├──6-条形图外观.mp4  46.34M
|   |   ├──7-盒图绘制.mp4  27.47M
|   |   ├──8-盒图细节.mp4  45.15M
|   |   └──9-绘图细节设置.mp4  43.86M
|   └──4.可视化库-Seaborn  
|   |   ├──0-课程简介.mp4  7.84M
|   |   ├──1-整体布局风格设置.mp4  27.55M
|   |   ├──10-Facetgrid绘制多变量.mp4  19.46M
|   |   ├──11-热度图绘制.mp4  48.80M
|   |   ├──2-风格细节设置.mp4  15.69M
|   |   ├──3-调色板.mp4  32.95M
|   |   ├──4-调色板颜色设置.mp4  24.71M
|   |   ├──5-单变量分析绘图.mp4  31.93M
|   |   ├──6-回归分析绘图.mp4  27.65M
|   |   ├──7-多变量分析绘图.mp4  34.83M
|   |   ├──8-分类属性绘图.mp4  32.47M
|   |   └──9-Facetgrid使用方法.mp4  27.60M
├──4-人工智能-必备数学课程  
|   ├──1.高等数学基础  
|   |   ├──1-函数.mp4  11.78M
|   |   ├──2-极限.mp4  15.89M
|   |   ├──3-无穷小与无穷大.mp4  14.66M
|   |   ├──4-连续性与导数.mp4  20.51M
|   |   ├──5-偏导数.mp4  15.77M
|   |   ├──6-方向导数.mp4  19.38M
|   |   └──7-梯度.mp4  30.69M
|   ├──10.熵与激活函数  
|   |   ├──1-熵的概念.mp4  10.27M
|   |   ├──2-熵的大小意味着什么.mp4  37.50M
|   |   ├──3-激活函数.mp4  13.83M
|   |   └──4-激活函数的问题.mp4  21.60M
|   ├──11.回归分析  
|   |   ├──1-回归分析概述.mp4  21.71M
|   |   ├──10-高阶与分类变量实例.mp4  34.55M
|   |   ├──11-案例：汽车价格预测任务概述.mp4  28.93M
|   |   ├──12-案例：缺失值填充.mp4  38.19M
|   |   ├──13-案例：特征相关性.mp4  61.62M
|   |   ├──14-案例：预处理问题.mp4  19.60M
|   |   ├──15-案例：回归求解.mp4  43.16M
|   |   ├──2-回归方程定义.mp4  10.94M
|   |   ├──3-误差项的定义.mp4  19.01M
|   |   ├──4-最小二乘法推导与求解.mp4  26.60M
|   |   ├──5-回归方程求解小例子.mp4  16.71M
|   |   ├──6-回归直线拟合优度.mp4  26.61M
|   |   ├──7-多元与曲线回归问题.mp4  21.52M
|   |   ├──8-Python工具包介绍.mp4  17.41M
|   |   └──9-statsmodels回归分析.mp4  24.76M
|   ├──12.假设检验  
|   |   ├──1-假设检验基本思想.mp4  36.14M
|   |   ├──10-Python假设检验实例.mp4  56.00M
|   |   ├──11-Python卡方检验实例.mp4  25.54M
|   |   ├──2-左右侧检验与双侧检验.mp4  48.93M
|   |   ├──3-Z检验基本原理.mp4  19.37M
|   |   ├──4-Z检验实例.mp4  61.04M
|   |   ├──5-T检验基本原理.mp4  57.82M
|   |   ├──6-T检验实例.mp4  24.38M
|   |   ├──7-T检验应用条件.mp4  28.74M
|   |   ├──8-卡方检验.mp4  54.03M
|   |   └──9-假设检验中的两类错误.mp4  51.01M
|   ├──13.相关分析  
|   |   ├──1-相关分析概述.mp4  29.95M
|   |   ├──2-皮尔森相关系数.mp4  25.70M
|   |   ├──3-计算与检验.mp4  66.12M
|   |   ├──4-斯皮尔曼等级相关.mp4  55.36M
|   |   ├──5-肯德尔系数.mp4  30.48M
|   |   ├──6-质量相关分析.mp4  50.69M
|   |   └──7-偏相关与复相关.mp4  38.27M
|   ├──14.方差分析  
|   |   ├──1-方差分析概述.mp4  20.47M
|   |   ├──2-方差的比较.mp4  46.85M
|   |   ├──3-方差分析计算方法.mp4  60.66M
|   |   ├──4-方差分析中的多重比较.mp4  30.53M
|   |   ├──5-多因素方差分析.mp4  45.47M
|   |   └──6-Python方差分析实例.mp4  30.10M
|   ├──15.聚类分析  
|   |   ├──1-层次聚类概述.mp4  19.58M
|   |   ├──2-层次聚类流程.mp4  53.83M
|   |   ├──3-层次聚类实例.mp4  54.22M
|   |   ├──4-1-KMEANS算法概述.mp4  18.52M
|   |   ├──4-2-KMEANS工作流程.mp4  14.37M
|   |   ├──4-3-KMEANS迭代可视化展示.mp4  28.46M
|   |   ├──5-1-DBSCAN聚类算法.mp4  19.38M
|   |   ├──5-2-DBSCAN工作流程.mp4  28.04M
|   |   ├──5-3-DBSCAN可视化展示.mp4  21.06M
|   |   ├──6-1-多种聚类算法概述.mp4  6.96M
|   |   └──6-2-聚类案例实战.mp4  62.47M
|   ├──16.贝叶斯分析  
|   |   ├──1-贝叶斯分析概述.mp4  29.32M
|   |   ├──10-MCMC概述.mp4  48.27M
|   |   ├──11-PYMC3概述.mp4  26.70M
|   |   ├──12-模型诊断.mp4  42.31M
|   |   ├──13-模型决策.mp4  64.23M
|   |   ├──2-概率的解释.mp4  25.79M
|   |   ├──3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论.mp4  24.63M
|   |   ├──4-贝叶斯算法概述.mp4  11.38M
|   |   ├──5-贝叶斯推导实例.mp4  11.97M
|   |   ├──6-贝叶斯拼写纠错实例.mp4  18.65M
|   |   ├──8-贝叶斯解释.mp4  43.61M
|   |   └──9-经典求解思路.mp4  35.12M
|   ├──2.微积分  
|   |   ├──1-微积分基本想法.mp4  14.18M
|   |   ├──2-微积分的解释.mp4  17.79M
|   |   ├──3-定积分.mp4  18.95M
|   |   ├──4-定积分性质.mp4  11.65M
|   |   └──5-牛顿-莱布尼茨公式.mp4  28.66M
|   ├──3.泰勒公式与拉格朗日  
|   |   ├──1-泰勒公式出发点.mp4  13.65M
|   |   ├──2-一点一世界.mp4  20.93M
|   |   ├──3-阶数的作用.mp4  18.54M
|   |   ├──4-阶乘的作用.mp4  15.07M
|   |   ├──5-拉格朗日乘子法.mp4  26.94M
|   |   └──6-求解拉格朗日乘子法.mp4  26.16M
|   ├──4.线性代数基础  
|   |   ├──1-行列式概述.mp4  12.66M
|   |   ├──2-矩阵与数据的关系.mp4  19.72M
|   |   ├──3-矩阵基本操作.mp4  26.52M
|   |   ├──4-矩阵的几种变换.mp4  12.15M
|   |   ├──5-矩阵的秩.mp4  29.87M
|   |   └──6-内积与正交.mp4  27.40M
|   ├──5.特征值与矩阵分解  
|   |   ├──1-特征值与特征向量.mp4  15.53M
|   |   ├──2-特征空间与应用.mp4  10.08M
|   |   ├──3-SVD要解决的问题.mp4  15.67M
|   |   ├──4-特征值分解.mp4  12.53M
|   |   └──5-SVD矩阵分解.mp4  30.87M
|   ├──6.随机变量  
|   |   ├──1-离散型随机变量.mp4  16.89M
|   |   ├──2-连续型随机变量.mp4  26.37M
|   |   ├──3-简单随机抽样.mp4  4.98M
|   |   ├──4-似然函数.mp4  16.80M
|   |   └──5-极大似然估计.mp4  24.07M
|   ├──7.概率论基础  
|   |   ├──1-概率与频率.mp4  15.06M
|   |   ├──10-期望求解.mp4  21.02M
|   |   ├──11-马尔科夫不等式.mp4  19.78M
|   |   ├──12-切比雪夫不等式.mp4  29.66M
|   |   ├──13-后验概率估计.mp4  22.98M
|   |   ├──14-贝叶斯拼写纠错实例.mp4  18.65M
|   |   ├──15-垃圾邮件过滤实例.mp4  22.90M
|   |   ├──2-古典概型.mp4  16.07M
|   |   ├──3-条件概率.mp4  20.17M
|   |   ├──4-条件概率小例子.mp4  15.77M
|   |   ├──5-独立性.mp4  18.73M
|   |   ├──6-二维离散型随机变量.mp4  19.68M
|   |   ├──7-二维连续型随机变量.mp4  14.42M
|   |   ├──8-边缘分布.mp4  25.11M
|   |   └──9-期望.mp4  10.96M
|   ├──8.数据科学你得知道的几种分布  
|   |   ├──1-正态分布.mp4  76.64M
|   |   ├──2-二项式分布.mp4  49.60M
|   |   ├──3-泊松分布.mp4  69.74M
|   |   ├──4-均匀分布.mp4  11.86M
|   |   ├──5-卡方分布.mp4  33.64M
|   |   └──6-beta分布.mp4  59.81M
|   └──9.核函数变换  
|   |   ├──1-核函数的目的.mp4  15.76M
|   |   ├──2-线性核函数.mp4  11.64M
|   |   ├──3-多项式核函数.mp4  9.27M
|   |   ├──4-核函数实例.mp4  24.57M
|   |   ├──5-高斯核函数.mp4  19.92M
|   |   └──6-参数的影响.mp4  21.02M
├──5-机器学习算法精讲及其案例应用  
|   ├──1.线性回归原理推导  
|   |   ├──1-回归问题概述.mp4  20.04M
|   |   ├──2-误差项定义.mp4  27.03M
|   |   ├──3-独立同分布的意义.mp4  24.89M
|   |   ├──4-似然函数的作用.mp4  29.63M
|   |   ├──5-参数求解.mp4  31.35M
|   |   ├──6-梯度下降通俗解释.mp4  21.25M
|   |   ├──7-参数更新方法.mp4  25.31M
|   |   └──8-优化参数设置.mp4  27.28M
|   ├──10.聚类算法实验分析  
|   |   ├──1-Kmenas算法常用操作.mp4  42.17M
|   |   ├──10-半监督学习.mp4  48.10M
|   |   ├──11-DBSCAN算法.mp4  55.93M
|   |   ├──2-聚类结果展示.mp4  13.35M
|   |   ├──3-建模流程解读.mp4  30.37M
|   |   ├──4-不稳定结果.mp4  18.54M
|   |   ├──5-评估指标-Inertia.mp4  48.53M
|   |   ├──6-如何找到合适的K值.mp4  35.07M
|   |   ├──7-轮廓系数的作用.mp4  42.74M
|   |   ├──8-Kmenas算法存在的问题.mp4  34.73M
|   |   └──9-应用实例-图像分割.mp4  40.19M
|   ├──11.决策树原理  
|   |   ├──1-决策树算法概述.mp4  24.75M
|   |   ├──2-熵的作用.mp4  23.18M
|   |   ├──3-信息增益原理.mp4  30.77M
|   |   ├──4-决策树构造实例.mp4  25.55M
|   |   ├──5-信息增益率与gini系数.mp4  18.53M
|   |   ├──6-预剪枝方法.mp4  25.52M
|   |   ├──7-后剪枝方法.mp4  24.92M
|   |   └──8-回归问题解决.mp4  18.59M
|   ├──12.决策树代码实现  
|   |   ├──1-整体模块概述.mp4  11.87M
|   |   ├──2-递归生成树节点.mp4  28.21M
|   |   ├──3-整体框架逻辑.mp4  20.73M
|   |   ├──4-熵值计算.mp4  40.64M
|   |   ├──5-数据集切分.mp4  27.89M
|   |   ├──6-完成树模型构建.mp4  28.25M
|   |   └──7-测试算法效果.mp4  22.99M
|   ├──13.决策树实验分析  
|   |   ├──1-树模型可视化展示.mp4  22.29M
|   |   ├──2-决策边界展示分析.mp4  41.78M
|   |   ├──3-树模型预剪枝参数作用.mp4  27.67M
|   |   └──4-回归树模型.mp4  28.35M
|   ├──14.集成算法原理  
|   |   ├──1-随机森林算法原理.mp4  32.27M
|   |   ├──2-随机森林优势与特征重要性指标.mp4  26.43M
|   |   ├──3-提升算法概述.mp4  23.14M
|   |   └──4-stacking堆叠模型.mp4  20.25M
|   ├──15.集成算法实验分析  
|   |   ├──1-构建实验数据集.mp4  20.03M
|   |   ├──10-集成参数对比分析.mp4  85.77M
|   |   ├──11-模型提前停止策略.mp4  31.64M
|   |   ├──12-停止方案实施.mp4  48.87M
|   |   ├──13-堆叠模型.mp4  22.98M
|   |   ├──2-硬投票与软投票效果对比.mp4  69.35M
|   |   ├──3-Bagging策略效果.mp4  22.86M
|   |   ├──4-集成效果展示分析.mp4  25.24M
|   |   ├──5-OOB袋外数据的作用.mp4  8.05M
|   |   ├──6-特征重要性热度图展示.mp4  37.95M
|   |   ├──7-Adaboost算法概述.mp4  14.43M
|   |   ├──8-Adaboost决策边界效果.mp4  37.60M
|   |   └──9-GBDT提升算法流程.mp4  24.02M
|   ├──16.支持向量机原理推导  
|   |   ├──1-支持向量机要解决的问题.mp4  20.00M
|   |   ├──2-距离与数据定义.mp4  20.42M
|   |   ├──3-目标函数推导.mp4  26.21M
|   |   ├──4-拉格朗日乘子法求解.mp4  22.01M
|   |   ├──5-化简最终目标函数.mp4  16.86M
|   |   ├──6-求解决策方程.mp4  32.30M
|   |   ├──7-软间隔优化.mp4  36.10M
|   |   ├──8-核函数的作用.mp4  33.15M
|   |   └──9-知识点总结.mp4  26.27M
|   ├──17.支持向量机实验分析  
|   |   ├──1-支持向量机所能带来的效果.mp4  29.64M
|   |   ├──2-决策边界可视化展示.mp4  34.50M
|   |   ├──3-软间隔的作用.mp4  32.99M
|   |   ├──4-非线性SVM.mp4  22.88M
|   |   └──5-核函数的作用与效果.mp4  68.35M
|   ├──18.神经网络算法原理  
|   |   ├──1-深度学习要解决的问题.mp4  20.40M
|   |   ├──10-神经网络架构细节.mp4  37.48M
|   |   ├──11-神经元个数对结果的影响.mp4  58.66M
|   |   ├──12-正则化与激活函数.mp4  29.15M
|   |   ├──13-神经网络过拟合解决方法.mp4  40.51M
|   |   ├──2-深度学习应用领域.mp4  50.03M
|   |   ├──3-计算机视觉任务.mp4  17.88M
|   |   ├──4-视觉任务中遇到的问题.mp4  32.88M
|   |   ├──5-得分函数.mp4  18.91M
|   |   ├──6-损失函数的作用.mp4  31.08M
|   |   ├──7-前向传播整体流程.mp4  39.09M
|   |   ├──8-返向传播计算方法.mp4  25.66M
|   |   └──9-神经网络整体架构.mp4  30.53M
|   ├──19.神经网络代码实现  
|   |   ├──1-神经网络整体框架概述.mp4  22.18M
|   |   ├──10-完成全部迭代更新模块.mp4  66.21M
|   |   ├──11-手写字体识别数据集.mp4  40.13M
|   |   ├──12-算法代码错误修正.mp4  55.49M
|   |   ├──13-模型优化结果展示.mp4  54.74M
|   |   ├──14-测试效果可视化展示.mp4  63.15M
|   |   ├──2-参数初始化操作.mp4  42.95M
|   |   ├──3-矩阵向量转换.mp4  31.99M
|   |   ├──4-向量反变换.mp4  35.33M
|   |   ├──5-完成前向传播模块.mp4  36.36M
|   |   ├──6-损失函数定义.mp4  35.93M
|   |   ├──7-准备反向传播迭代.mp4  30.19M
|   |   ├──8-差异项计算.mp4  40.26M
|   |   └──9-逐层计算.mp4  38.90M
|   ├──2.线性回归代码实现  
|   |   ├──1-线性回归整体模块概述.mp4  14.74M
|   |   ├──10-非线性回归.mp4  49.83M
|   |   ├──2-初始化步骤.mp4  24.50M
|   |   ├──3-实现梯度下降优化模块.mp4  40.15M
|   |   ├──4-损失与预测模块.mp4  47.36M
|   |   ├──5-数据与标签定义.mp4  44.48M
|   |   ├──6-训练线性回归模型.mp4  45.27M
|   |   ├──7-得到线性回归方程.mp4  36.19M
|   |   ├──8-整体流程debug解读.mp4  34.44M
|   |   └──9-多特征回归模型.mp4  62.77M
|   ├──20.贝叶斯算法原理  
|   |   ├──1-贝叶斯要解决的问题.mp4  14.38M
|   |   ├──2-贝叶斯公式推导.mp4  19.54M
|   |   ├──3-垃圾邮件过滤实例.mp4  22.90M
|   |   └──4-拼写纠错实例.mp4  33.09M
|   ├──21.贝叶斯代码实现  
|   |   ├──1-朴素贝叶斯算法整体框架.mp4  18.32M
|   |   ├──2-邮件数据读取.mp4  16.37M
|   |   ├──3-预料表与特征向量构建.mp4  34.36M
|   |   ├──4-分类别统计词频.mp4  32.10M
|   |   ├──5-贝叶斯公式对数变换.mp4  29.75M
|   |   └──6-完成预测模块.mp4  35.31M
|   ├──22.关联规则实战分析  
|   |   ├──1-关联规则概述.mp4  21.62M
|   |   ├──2-支持度与置信度.mp4  32.92M
|   |   ├──3-提升度的作用.mp4  40.97M
|   |   ├──4-Python实战关联规则.mp4  34.04M
|   |   ├──5-数据集制作.mp4  32.78M
|   |   └──6-电影数据集题材关联分析.mp4  57.10M
|   ├──23.关联规则代码实现  
|   |   ├──1-Apripri算法整体流程.mp4  33.47M
|   |   ├──2-数据集demo.mp4  12.11M
|   |   ├──3-扫描模块.mp4  23.57M
|   |   ├──4-拼接模块.mp4  21.60M
|   |   ├──5-挖掘频繁项集.mp4  26.48M
|   |   ├──6-规则生成模块.mp4  26.11M
|   |   ├──7-完成全部算法流程.mp4  30.17M
|   |   └──8-规则结果展示.mp4  29.22M
|   ├──24.词向量word2vec通俗解读  
|   |   ├──1-词向量模型通俗解释.mp4  21.74M
|   |   ├──2-模型整体框架.mp4  27.60M
|   |   ├──3-训练数据构建.mp4  15.87M
|   |   ├──4-CBOW与Skip-gram模型.mp4  23.86M
|   |   └──5-负采样方案.mp4  29.54M
|   ├──25.代码实现word2vec词向量模型  
|   |   ├──1-数据与任务流程.mp4  45.71M
|   |   ├──2-数据清洗.mp4  27.63M
|   |   ├──3-batch数据制作.mp4  51.57M
|   |   ├──4-网络训练.mp4  49.14M
|   |   └──5-可视化展示.mp4  49.63M
|   ├──26.线性判别分析降维算法原理解读  
|   |   ├──1-线性判别分析要解决的问题.mp4  20.32M
|   |   ├──2-线性判别分析要优化的目标.mp4  19.47M
|   |   ├──3-线性判别分析求解.mp4  20.06M
|   |   ├──4-实现线性判别分析进行降维任务.mp4  32.54M
|   |   └──5-求解得出降维结果.mp4  20.46M
|   ├──27.主成分分析降维算法原理解读  
|   |   ├──1-PCA基本概念.mp4  48.27M
|   |   ├──2-方差与协方差.mp4  25.82M
|   |   ├──3-PCA结果推导.mp4  34.36M
|   |   └──4-PCA降维实例.mp4  53.24M
|   ├──28.隐马尔科夫模型  
|   |   ├──1-马尔科夫模型.mp4  17.52M
|   |   ├──10-维特比算法.mp4  43.14M
|   |   ├──2-隐马尔科夫模型基本出发点.mp4  18.75M
|   |   ├──3-组成与要解决的问题.mp4  14.87M
|   |   ├──4-暴力求解方法.mp4  28.03M
|   |   ├──5-复杂度计算.mp4  15.30M
|   |   ├──6-前向算法.mp4  36.18M
|   |   ├──7-前向算法求解实例.mp4  33.39M
|   |   ├──8-Baum-Welch算法.mp4  26.89M
|   |   └──9-参数求解.mp4  17.25M
|   ├──29.HMM应用实例  
|   |   ├──1-hmmlearn工具包.mp4  19.58M
|   |   ├──2-工具包使用方法.mp4  55.64M
|   |   ├──3-中文分词任务.mp4  13.46M
|   |   └──4-实现中文分词.mp4  35.81M
|   ├──3.模型评估方法  
|   |   ├──1-Sklearn工具包简介.mp4  36.91M
|   |   ├──2-数据集切分.mp4  26.24M
|   |   ├──3-交叉验证的作用.mp4  47.61M
|   |   ├──4-交叉验证实验分析.mp4  65.28M
|   |   ├──5-混淆矩阵.mp4  24.21M
|   |   ├──6-评估指标对比分析.mp4  52.89M
|   |   ├──7-阈值对结果的影响.mp4  45.09M
|   |   └──8-ROC曲线.mp4  31.84M
|   ├──4.线性回归实验分析  
|   |   ├──1-实验目标分析.mp4  20.94M
|   |   ├──10-模型复杂度.mp4  42.89M
|   |   ├──11-样本数量对结果的影响.mp4  61.27M
|   |   ├──12-正则化的作用.mp4  34.34M
|   |   ├──13-岭回归与lasso.mp4  52.40M
|   |   ├──14-实验总结.mp4  56.84M
|   |   ├──2-参数直接求解方法.mp4  25.08M
|   |   ├──3-预处理对结果的影响.mp4  55.53M
|   |   ├──4-梯度下降模块.mp4  21.08M
|   |   ├──5-学习率对结果的影响.mp4  32.85M
|   |   ├──6-随机梯度下降得到的效果.mp4  45.01M
|   |   ├──7-MiniBatch方法.mp4  31.70M
|   |   ├──8-不同策略效果对比.mp4  33.65M
|   |   └──9-多项式回归.mp4  38.17M
|   ├──5.逻辑回归算法解读  
|   |   ├──1-逻辑回归算法原理.mp4  23.45M
|   |   └──2-化简与求解.mp4  29.95M
|   ├──6.逻辑回归代码实现  
|   |   ├──1-多分类逻辑回归整体思路.mp4  20.99M
|   |   ├──10-准备测试数据.mp4  41.32M
|   |   ├──11-决策边界绘制.mp4  56.29M
|   |   ├──12-非线性决策边界.mp4  22.91M
|   |   ├──2-训练模块功能.mp4  43.34M
|   |   ├──3-完成预测模块.mp4  37.10M
|   |   ├──4-优化目标定义.mp4  38.49M
|   |   ├──5-迭代优化参数.mp4  50.28M
|   |   ├──6-梯度计算.mp4  49.06M
|   |   ├──7-得出最终结果.mp4  55.89M
|   |   ├──8-鸢尾花数据集多分类任务.mp4  27.79M
|   |   └──9-训练多分类模型.mp4  48.22M
|   ├──7.逻辑回归实验分析  
|   |   ├──1-逻辑回归实验概述.mp4  52.54M
|   |   ├──2-概率结果随特征数值的变化.mp4  19.90M
|   |   ├──3-可视化展示.mp4  25.14M
|   |   ├──4-坐标棋盘制作.mp4  38.75M
|   |   ├──5-分类决策边界展示分析.mp4  61.87M
|   |   └──6-多分类-softmax.mp4  61.29M
|   ├──8.聚类算法-Kmeans&Dbscan原理  
|   |   ├──1-KMEANS算法概述.mp4  18.52M
|   |   ├──2-KMEANS工作流程.mp4  14.37M
|   |   ├──3-KMEANS迭代可视化展示.mp4  28.46M
|   |   ├──4-DBSCAN聚类算法.mp4  19.38M
|   |   ├──5-DBSCAN工作流程.mp4  28.04M
|   |   └──6-DBSCAN可视化展示.mp4  21.06M
|   └──9.Kmeans代码实现  
|   |   ├──1-Kmeans算法模块概述.mp4  10.12M
|   |   ├──2-计算得到簇中心点.mp4  24.56M
|   |   ├──3-样本点归属划分.mp4  26.25M
|   |   ├──4-算法迭代更新.mp4  28.30M
|   |   ├──5-鸢尾花数据集聚类任务.mp4  32.74M
|   |   └──6-聚类效果展示.mp4  52.99M
├──6-机器学习算法建模实战项目  
|   ├──1.项目实战-交易数据异常检测  
|   |   ├──1-任务目标解读.mp4  36.46M
|   |   ├──10-混淆矩阵评估分析.mp4  54.87M
|   |   ├──11-测试集遇到的问题.mp4  23.83M
|   |   ├──12-阈值对结果的影响.mp4  37.99M
|   |   ├──13-SMOTE样本生成策略.mp4  28.62M
|   |   ├──14-过采样效果与项目总结.mp4  42.76M
|   |   ├──2-项目挑战与解决方案制定.mp4  48.92M
|   |   ├──3-数据标准化处理.mp4  50.45M
|   |   ├──4-下采样数据集制作.mp4  24.08M
|   |   ├──5-交叉验证.mp4  27.47M
|   |   ├──6-数据集切分.mp4  23.90M
|   |   ├──7-模型评估方法与召回率.mp4  33.69M
|   |   ├──8-正则化惩罚项.mp4  31.92M
|   |   └──9-训练逻辑回归模型.mp4  70.36M
|   ├──2.基于随机森林的气温预测实战  
|   |   ├──1-基于随机森林的气温预测任务概述.mp4  40.18M
|   |   ├──2-基本随机森林模型建立.mp4  41.40M
|   |   ├──3-可视化展示与特征重要性.mp4  83.47M
|   |   ├──4-加入新的数据与特征.mp4  49.42M
|   |   ├──5-数据与特征对结果的影响.mp4  44.39M
|   |   ├──6-效率对比分析.mp4  54.15M
|   |   ├──7-网格与随机参数选择.mp4  37.12M
|   |   ├──8-随机参数选择方法实践.mp4  43.27M
|   |   └──9-调参优化细节.mp4  50.94M
|   ├──3.贝叶斯新闻分类实战  
|   |   ├──1-新闻数据与任务概述.mp4  25.08M
|   |   ├──2-中文分词与停用词过滤.mp4  34.85M
|   |   ├──3-文本关键词提取.mp4  71.13M
|   |   ├──4-词袋模型.mp4  44.39M
|   |   ├──5-贝叶斯建模结果.mp4  49.21M
|   |   └──6-TF-IDF特征分析对比.mp4  44.02M
|   ├──4.推荐系统实战  
|   |   ├──1-音乐推荐任务概述.mp4  64.52M
|   |   ├──2-数据集整合.mp4  53.94M
|   |   ├──3-基于物品的协同过滤.mp4  63.14M
|   |   ├──4-物品相似度计算与推荐.mp4  63.44M
|   |   ├──5-SVD矩阵分解.mp4  30.87M
|   |   └──6-基于矩阵分解的音乐推荐.mp4  83.20M
|   ├──5.fbprophe时间序列预测  
|   |   ├──1-fbprophet股价预测任务概述.mp4  77.60M
|   |   ├──2-时间序列分析.mp4  71.38M
|   |   ├──3-fbprophet时间序列预测实例.mp4  86.65M
|   |   ├──4-亚马逊股价趋势.mp4  56.12M
|   |   └──5-突变点调参.mp4  80.32M
|   └──6.京东用户购买意向预测  
|   |   ├──1-项目与数据介绍.mp4  64.61M
|   |   ├──10-行为特征.mp4  24.87M
|   |   ├──11-累积行为特征.mp4  34.38M
|   |   ├──12-Xgboost模型.mp4  16.20M
|   |   ├──2-数据挖掘流程.mp4  58.16M
|   |   ├──3-数据检查.mp4  38.20M
|   |   ├──4-构建用户特征表单.mp4  43.07M
|   |   ├──5-构建商品特征表单.mp4  26.71M
|   |   ├──6-数据探索概述.mp4  30.00M
|   |   ├──7-购买因素分析.mp4  23.67M
|   |   ├──8-特征工程.mp4  63.75M
|   |   └──9-基本特征构造.mp4  57.95M
└──环境  
|   ├──解释器环境  
|   |   ├──08_AI大模型之Python基础_Python的解释器.mp4  69.00M
|   |   ├──09_AI大模型之Python基础_Python的安装.mp4  107.44M
|   |   ├──10_AI大模型之Python基础_Pycharm的安装.mp4  89.50M
|   |   ├──11_AI大模型之Python基础_Pycharm的配置.mp4  137.86M
|   |   ├──jetbrains.zip  2.37M
|   |   ├──pycharm-professional-2024.3.1.1.exe  818.05M
|   |   ├──pycharm.txt  2.70kb
|   |   ├──python-3.12.8-amd64.exe  25.79M
|   |   └──Python-3.12.8.tgz  25.82M
|   ├──00_AI大模型之Numpy_Pandas_Anaconda介绍.mp4  111.00M
|   ├──01_AI大模型之Numpy_Pandas_window上安装Anaconda.mp4  157.13M
|   ├──02_AI大模型之Numpy_Pandas_Ubuntu上安装Anaconda.mp4  117.83M
|   ├──03_AI大模型之Numpy_Pandas_conda相关命令.mp4  73.32M
|   ├──04_AI大模型之Numpy_Pandas_jupyter介绍.mp4  77.97M
|   ├──05_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中集成Jupyter.mp4  129.74M
|   ├──06_AI大模型之Numpy_Pandas_切换conda环境.mp4  102.51M
|   ├──Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh  1.03G
|   └──Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe  950.52M

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