西瓜书人工智能集训营（上+下）视频文档资料望_共：56.06GB
20487文件名称： 西瓜书人工智能集训营（上+下）视频文档资料望_共：56.06GB
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文件创建时间： 2020-11-29 04:51:36
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机器学习_周志华_.pdf
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目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频上半部分/第3部分：概率论】
课程回放-第十讲：概率论（四）.mp4
课程回放-第七讲：概率论（一）.mp4
课程回放-第九讲：概率论（三）.mp4
课程回放-第八讲：概率论（二）_.mp4
__8__概率论_.pdf
__7__概率论.pdf
__6__概率论.pdf
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频上半部分/第2部分：线性代数】
第五讲：线性代数（四）.mp4
第四讲：线性代数（三）_.mp4
第三讲：线性代数（二）.mp4
第六讲：线性代数（五）.mp4
第二讲：线性代数（一）_.mp4
__5__矩阵分解.pdf
__4.1__线性代数4_特殊矩阵.pptx
__3__线性代数3_范数.pptx
__2__线性代数2_线性相关和子空间.pptx
__1__线性代数1.pptx
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频上半部分/第1部分：开始之前】
__0__开始之前.pptx
1、开始之前.mp4
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/8集成学习】
ml_19__分类与回归树_.ppt
ml_19__Bagging与随机森林.pptx
ml_18__Boosting.ppt
ml_18__Adaboost.ipynb
ml_18__adaboost.ppt
8.9分类与回归树.mp4
8.8Bagging与随机森林.mp4
8.7一小时答疑.mp4
8.6Boosting与Adaboost-实战.mp4
8.5Adaboost.mp4
8.4Boosting.mp4
8.3一小时答疑.mp4
8.2集成学习-第一部分-实战.mp4
8.10Bagging与随机森林实战_.mp4
8.1集成学习-第一部分-基础.mp4
ml_19__code_.zip
ml_17.zip
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/6支持向量机】
6.9一小时答疑.mp4
6.8支持向量机（六）.mp4
6.7支持向量机（五）_.mp4
6.6一小时答疑.mp4
6.5支持向量机（四）.mp4
6.4支持向量机（三）.mp4
6.3一小时答疑.mp4
6.2支持向量机（二）_.mp4
6.1支持向量机（一）.mp4
ml_13__1.zip
ml_13__0.zip
ml_12_.zip
ml_11.zip
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/4决策树】
课程回放-第一十五讲：连续与缺失值（连续值处理，缺失值处理）.mp4
课程回放-第一十四讲：剪枝处理（预剪枝，后剪枝）_.mp4
课程回放-第一十三讲：划分选择（信息增益，增益率，基尼指数）.mp4
课程回放-第一十二讲：基本流程.mp4
第15讲.zip
第13讲_.zip
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/2模型评估与选择】
课程回放-第五讲：性能度量（错误率与精度，查准率，查全率与F1，ROC与AUC，代价敏感错误率与代价曲线）.mp4
课程回放-第四讲：评估方法（留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型）.mp4
课程回放-第三讲：经验误差与过拟合.mp4
第六讲：性能度量.mp4
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/17增强学习】
17.5Q_learning.ipynb
17.5Qlearning.mp4
17.4.强化学习.ppt
17.4强化学习算法分类TD算法.mp4
17.3强化学习方法.mp4
17.3强化学习(1).ppt
17.2强化学习简介.mp4
17.2强化学习.ppt
17.1强化学习引言、发展史_.mp4
17.1强化学习_.ppt
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/16规则学习】
2.规则学习-剪枝优化_.flv
16.6归纳逻辑程序设计（最小一般泛化，逆归结）.mp4
16.5归纳逻辑程序设计（最小一般泛化，逆归结）.mp4
16.4.规则学习.pptx
16.4一阶规则学习.mp4
16.3.决策树分类.ppt
16.3决策树.mp4
16.2剪枝优化_.mp4
16.1.规则学习.pptx
16.1基本概念贯序覆盖.mp4
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/15概率图模型】
3.概率计算问题.pdf
2.概率图模型.pdf
15.9概率计算问题预测问题.mp4
15.8.学习问题预测问题.pdf
15.8概率计算问题学习算法_.mp4
15.7概率计算问题后向算法.mp4
15.6概率计算问题前向算法.mp4
15.5概率计算问题直接计算算法前向算法.mp4
15.4近似推断.mp4
15.3精确推断.mp4
15.2概率图模型-MA尔克夫随机场_.mp4
15.1隐MA尔科夫模型.mp4
1.概率图模型_.pdf
15.9HMM.rar
15.1HMM.rar
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/14半监督学习】
3.半监督学习.pptx
3.半监督学习(1).pptx
2.半监督学习.pptx
2.半监督学习(1).pptx
14.9半监督学习（九）基于分歧的方法.mp4
14.8半监督（八）实战.mp4
14.7半监督学习（七）图半监督学习_.mp4
14.6半监督学习（六）半监督SVM.mp4
14.5半监督学习（五）实战.mp4
14.4半监督学习（四）生成式方法_.mp4
14.3半监督学习（三）未标记样本.mp4
14.2半监督学习（二）.mp4
14.10半监督学习（十）半监督聚类_.mp4
14.1半监督学习（一）_.mp4
1.半监督学习.pptx
半监督学习1_2.zip
semi.rar
e3LabelPropagationdigitsDemonstratingperformance.rar
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/13计算学习理论】
13.2计算学习理论（二）_.mp4
13.1计算学习理论（一）.mp4
1.计算学习理论.ppt
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/12特征选择与稀疏学习】
ml_28__特征选择与稀疏学习.pptx
12.2特征选择与稀疏学习（二）.mp4
12.1特征选择与稀疏学习（一）.mp4
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/11XGBOOST】
ml_27__XGBoost_.pptx
11.3XGBoost（三）.mp4
11.2XGBoost（二）.mp4
11.1XGBoost（一）.mp4
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/10降维与度量学习】
流形学习.ppt
ml_26__降维-度量学习.ppt
ml_24__MDS.pptx
ml_23__K近邻算法_.ppt
10.8度量学习（二）.mp4
10.7度量学习（一）.mp4
10.6流形学习（二）.mp4
10.5流形学习（一）_.mp4
10.4PCA.mp4
10.3MDS.mp4
10.2K-DTree.mp4
10.1k近邻算法_.mp4
ml_24__PCA.zip
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频上半部分/基础部分：人工智能数学基础/2、概率论】
概率论8.ppt
概率论7.ppt
概率论6.ppt
概率论5.ppt
概率论4.ppt
概率论3.ppt
概率论2.ppt
概率论1.ppt
9、习题课.mp4
8、随机变量（三）.mp4
7、随机变量（二）_.mp4
6、随机变量（一）.mp4
5、一小时答疑.mp4
5.极限定理-概率论与数理统计课件.ppt
4、习题课.mp4
4.随机变量的数字特征-概率论与数理统计课件.ppt
3、概率论与数理统计（三）.mp4
3.随机向量-概率论与数理统计课件.ppt
2、概率论与数理统计（二）_.mp4
21、一小时答疑（Day8）_.mp4
20、极限定理（二）.mp4
1、概率论与数理统计（一）.mp4
19、极限定理（一）.mp4
18、随机变量的数字特征（五）.mp4
17、随机变量的数字特征（四）.mp4
16、随机变量的数字特征（三）_.mp4
15、一小时答疑（Day7）.mp4
14、随机变量的数字特征（二）_.mp4
13、随机变量的数字特征（一）.mp4
12、随机向量（二）_.mp4
11、随机向量（一）_.mp4
10、一小时答疑（Day6）.mp4
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频上半部分/基础部分：人工智能数学基础/1、线代】
第9讲：习题课.mp4
第8讲：线性方程组的解.mp4
第7讲：矩阵的秩.mp4
第6讲：矩阵的初等变换.mp4
第5讲：一小时答疑.mp4
第4讲：矩阵及其运算（二）.mp4
第3讲：矩阵及其运算（一）.mp4
第2讲：行列式（二）_.mp4
第21讲：一小时答疑（Day4）.mp4
第20讲：主成分分析.mp4
第1讲：行列式（一）.mp4
第19讲：矩阵分解_.mp4
第18讲：范数_.mp4
第17讲：相似矩阵及二次型（二）.mp4
第16讲：相似矩阵及二次型（一）.mp4
第15讲：一小时答疑（Day3）.mp4
第14讲：习题课.mp4
第13讲：线性方程组的解的结构，向量空间.mp4
第12讲：向量组的线性相关性（二）.mp4
第11讲：向量组的线性相关性（一）.mp4
第10讲：一小时答疑_.mp4
9.向量组的线性相关性1.ppt
8.习题课_.ppt
7.线性方程组的解.ppt
6.矩阵的秩.ppt
5.矩阵的初等变换.ppt
4.矩阵及其运算2.ppt
3.矩阵及其运算1.ppt
2行列式2.ppt
2行列式2.pdf
1行列式1.ppt
16.主成分分析.ppt
15.矩阵分解.pptx
14.范数.ppt
13.相似矩阵及二次型.ppt
12.向量组的线性相关性4_.ppt
11.向量组的线性相关性3_.ppt
10.向量组的线性相关性2.ppt
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频上半部分/基础部分：人工智能python基础/第3部分】
3.6?MNIST手写体数字图片识别.mp4
3.5?Python挖掘建模（Python分类预测模型，Python主要聚类分析算法，Python主要时序模型算法）.mp4
3.4?Python主要数据预处理函数.mp4
3.3?Python主要数据探索函数（基本统计特征函数，扩展统计特征函数，统计作图函数）.mp4
3.2数据挖掘建模过程（定义挖掘目标，数据取样，数据探索，数据预处理，挖掘建模，模型评价）.mp4
3.1?Python数据分析工具简介（Numpy，Scipy，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn）.mp4
机器学习与Python_第三章_2.zip
机器学习与Python_第三章_1.zip
4-mnist.zip
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频上半部分/基础部分：人工智能python基础/第2部分】
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频上半部分/基础部分：人工智能python基础/第1部分】
1.2?Python环境配置（安aconda）.mp4
1.1?为什么使用Python.mp4
机器学习与Python-第一章.zip
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频上半部分/第4部分：机器学习上/9聚类分析】
ml_22__密度聚类_层次聚类.ppt
ml_21__聚类_原型聚类.ppt
ml_21__kmeans.ipynb
ml_20__聚类_聚类任务_性能度量_距离计算_.ppt
ml_20__clustering.ipynb
9.8?层次聚类.mp4
9.7?密度聚类.mp4
9.6?原型聚类（k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类）-实战.mp4
9.5?原型聚类（k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类）（二）.mp4
9.4原型聚类（k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类）（一）_.mp4
9.3?一小时答疑.mp4
9.2?聚类任务、性能度量、距离计算-实战.mp4
9.1聚类任务.mp4
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频上半部分/第4部分：机器学习上/7贝叶斯分类器】
7.9贝叶斯分类器-EM实战.mp4
7.8贝叶斯分类器-EM算法.mp4
7.7一小时答疑.mp4
7.6贝叶斯网（结构，学习，推断）.mp4
7.5朴素贝叶斯分类器，半朴素贝叶斯分类器_.mp4
7.4贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计（补充）.mp4
7.3一小时答疑.mp4
7.2贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计.mp4
7.10一小时答疑.mp4
7.1贝叶斯分类器—初识贝叶斯分类器.mp4
ml_16_.zip
ml_15_.zip
ml_14_.zip
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频上半部分/第4部分：机器学习上/5神经网络】
5.9初识TensorFlow（二）.mp4
5.8初识TensorFlow（一）.mp4
5.7一小时答疑.mp4
5.6卷积神经网络CNN.mp4
5.5常见神经网络（一）Boltzmann机、深度置信神经网络DBN.mp4
5.4一小时答疑.mp4
5.3误差逆传播算法_.mp4
5.2感知机与多层网络.mp4
5.10一小时答疑_.mp4
5.1神经元模型.mp4
4、初识TensorFlow_.zip
3、CNN.zip
2、误差_逆.向_传播.zip
1、神经元模型(1).zip
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频上半部分/第4部分：机器学习上/3线性模型】
课程回放-第9讲：一小时答疑.mp4
课程回放-第8讲：对数几率回归（二）_.mp4
课程回放-第7讲：对数几率回归（一）.mp4
课程回放-第6讲：基本形式，线性回归.mp4
课程回放-第11讲：多分类学习，类别不平衡问题_.mp4
课程回放-第10讲：线性判别分析.mp4
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频上半部分/第4部分：机器学习上/1简介】
深度学习1.2.pdf
机器学习术语表.pdf
机器学习1.1.pdf
第2讲：归纳偏好、发展历程、应用现状.mp4
第1讲：引言、基本术语、假设空间_.mp4
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/4决策树/第十五讲】
cart.ipynb
7c4.5.pdf
目录：【西瓜书人工智能集训营（上+下）/西瓜书视频下半部分/第4部分：机器学习/4决策树/第十三讲】
watermelon_3a_.csv
6.决策树分类.pdf
6.decisiontree.ipynb
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