人工智能教程收藏系列_抢_共:8.66GB

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文件创建时间: 2020-7-5 12:48:56

目录:【人工智能教程】
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    新思维PLUSPython数据分析和机器学习_人工智能教程.txt
目录:【人工智能教程/第一阶段:Python数据分析与建模库】
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战】
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目录:【人工智能教程/第一阶段:Python数据分析与建模库/05Sea波rn可视化库】
    9.分类属性绘图.mp4
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    12.热度图绘制.mp4
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    1.课程简介.mp4
目录:【人工智能教程/第一阶段:Python数据分析与建模库/04可视化库Matplotlib】
    5.细节设置.mp4
    4.柱形图与盒图.mp4
    3.条形图与散点图_.mp4
    2.子图操作.mp4
    1.折线图.mp4
目录:【人工智能教程/第一阶段:Python数据分析与建模库/03数据分析处理库Pandas】
    4.Series结构_.mp4
    3.常用函数.mp4
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    1.数据读取.mp4
目录:【人工智能教程/第一阶段:Python数据分析与建模库/02科学计算库Numpy】
    5.常用函数.mp4
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    3.矩阵属性.mp4
    2.基本操作.mp4
    1.数据结构.mp4
目录:【人工智能教程/第一阶段:Python数据分析与建模库/01Python快速入门】
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    2.Python快速入门.mp4
    10.函数基础.mp4
    1.系列课程环境配置.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/10探索性数据分析农粮数据分析】
    7.变量关系可视化展示.mp4
    6.数据分析维度.mp4
    5.数据对数变换.mp4
    4.峰度与偏度.mp4
    3.单变量分析.mp4
    2.数据切片分析.mp4
    1.数据背景简介_.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/09探索性数据分析赛事数据集分析】
    9.红牌和肤色的关系.mp4
    8.报表可视化分析.mp4
    7.多特征之间关系分析.mp4
    6.特征可视化展示.mp4
    5.缺失值可视化分析_.mp4
    4.数据切分模块.mp4
    3.数据读取与预处理.mp4
    2.数据背景介绍.mp4
    1.开场(1).mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/08Gensim中文词向量建模】
    4.测试模型相似度结果.mp4
    3.Gensim构造word2vec模型.mp4
    2.维基_百[]科_中文数据处理.mp4
    1.使用Gensim库构造词向量.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/07MNIST手写字体识别】
    5.训练网络模型.mp4
    4.构造网络结构_.mp4
    3.卷积简介.mp4
    2.tensorflow参数.mp4
    1.神经网络模型概述.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/06TensorFlow框架】
    9.卷积神经网络模型.mp4
    8.完成神经网络.mp4
    7.神经网络模型.mp4
    6.逻辑回归迭代.mp4
    5.逻辑回归框架_.mp4
    4.线性回归模型.mp4
    3.变量练习.mp4
    2.变量_.mp4
    10.卷积神经网络参数.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/05时间序列案例实战】
    6.维基_百[]科_词条EDA.mp4
    5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4
    4.股票预测案例.mp4
    3.Pandas滑动窗口.mp4
    2.Pandas数据重采样_.mp4
    1.Pandas生成时间序列.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/04Kaggle竞赛案例泰坦尼克获救预测】
    5.特征选择.mp4
    4.随机森林模型.mp4
    3.回归模型.mp4
    2.数据预处理_.mp4
    1.数据介绍.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/03Python文本数据分析】
    6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
    5.LDA建模.mp4
    4.TFIDF关键词提取_.mp4
    3.新闻数据与任务简介.mp4
    2.相似度计算_.mp4
    1.文本分析与关键词提取.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/02案例实战信用卡欺诈检.测】
    9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
    8.混淆矩阵.mp4
    7.逻辑回归模型_.mp4
    6.正则化惩罚.mp4
    5.模型评估方法_.mp4
    4.交叉验证.mp4
    3.下采样策略.mp4
    2.样本不均衡解决方案.mp4
    10.smOTE样本生成策略.mp4
    1.案例背景和目标.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/01使用Python分析科比生涯数据】
    3.建模_.mp4
    2.数据预处理(1).mp4
    1.科比数据集简介.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/12Word2Vec】
    9.C波W求解目标.mp4
    8.C波W模型实例_.mp4
    7.HierarchicalSoftmax.mp4
    6.神经网络模型.mp4
    5.词向量.mp4
    4.Ngram模型.mp4
    3.语言模型.mp4
    2.自然语言处理与深度学习.mp4
    11.负采样模型.mp4
    10.锑度上升求解_.mp4
    1.开篇.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/11推荐系统】
    9.模型评估标准.mp4
    8.隐语义模型求解.mp4
    7.隐语义模型.mp4
    6.基于物品的协同过滤.mp4
    5.基于用户的协同过滤.mp4
    4.相似度计算.mp4
    3.推荐系统要完成的任务.mp4
    2.推荐系统应用_.mp4
    1.开场_.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/10聚类算法】
    3.特征工程2.mp4
    2.使用Kmeans进行图像压缩.mp4
    1.聚类算法概述.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/09PCA降维与SVD矩阵分解】
    4.SVD推荐系统_.mp4
    3.SVD原理.mp4
    2.PCA降维实例.mp4
    1.PCA问题.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/08神经网络架构】
    4.感受神经网络的强大.mp4
    3.过拟合解决方案.mp4
    2.实例演示_.mp4
    1.整体架构.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/07神经网络基础】
    9.最优化形象解读.mp4
    8.softmax分类器.mp4
    7.正则化惩罚项_.mp4
    6.损失函数.mp4
    5.线性分类_.mp4
    4.超参数与交叉验证.mp4
    3.用K近邻来进行分类.mp4
    2.挑战与常规套路.mp4
    11.反向传播.mp4
    10.最优化问题细节.mp4
    1.深度学习概述.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/06时间序列AIRMA模型】
    5.参数选择.mp4
    4.建立ARIMA模型.mp4
    3.相关函数评估方法.mp4
    2.ARIMA模型.mp4
    1.数据平稳性与差分法_.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/05支持向量机算法】
    7.核函数变换.mp4
    6.软间隔支持向量机_.mp4
    5.支持向量的作用.mp4
    4.支持向量机求解例子.mp4
    3.支持向量机目标函数求解_.mp4
    2.支持向量机求解目标.mp4
    1.支持向量机要解决的问题.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/04Xg波ost】
    7.Ada波ost算法概述.mp4
    6.xg波ost实战演示.mp4
    5.xg波ost安装_.mp4
    4.xg波ost求解实例.mp4
    3.xg波ost目标函数推导.mp4
    2.xg波ost基本原理.mp4
    1.集成思想.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/03贝叶斯算法】
    5.贝叶斯实现拼写检查器.mp4
    4.垃圾邮件过滤实例.mp4
    3.贝叶斯拼写纠错实例_.mp4
    2.贝叶斯推导实例.mp4
    1.贝叶斯算法概述.mp4
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