人工智能、机器、深度学习【19天直播课】视频110_共：7.32GB

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文件名称：	人工智能、机器、深度学习【19天直播课】视频110_共：7.32GB
文件总数量：	240条
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文件创建时间：	2021-4-3 18:07:29

目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】】
目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】】
目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/Day9】
    6.案例.wmv　[21.99MB]
    5.卷积神经网络的内容.wmv　[29.41MB]
    4.卷积和池化.wmv　[23.52MB]
    3.卷积神经网络.wmv　[28.03MB]
    2.本周内容回顾_.wmv　[72.67MB]
    1.内容说明.wmv　[13.02MB]
目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/Day8】
    9.简单说明集成学习_.wmv　[10.35MB]
    8.早停发.wmv　[29.27MB]
    7.总结激活函数.wmv　[5.68MB]
    6.Maxout函数_.wmv　[16.91MB]
    5.用RELU替代Sigmoid函数.wmv　[16.08MB]
    4.RelU内容.wmv　[38.56MB]
    3.如何解决过拟合和欠拟合.wmv　[16.23MB]
    2.过拟合和欠拟合的引入.wmv　[15.36MB]
    14.AUC内容求解.wmv　[16.12MB]
    13.ROC曲线.wmv　[38.14MB]
    12.准确率_精确率_召回率.wmv　[79.12MB]
    11.交叉验证_.wmv　[19.51MB]
    10.DROPOUT内容.wmv　[40.59MB]
    1.回顾之前内容.wmv　[16.51MB]
目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/Day7】
    9.神经网络的结构-下午.wmv　[6.90MB]
    8.代码情况.wmv　[33.47MB]
    7.神经网络的演示.wmv　[47.73MB]
    6.神经网络_.wmv　[18.94MB]
    5.确定哪个神经网络更好.wmv　[21.39MB]
    4.特征转换和神经网络.wmv　[28.11MB]
    3.核函数或者映射.wmv　[29.94MB]
    2.多分类的情况.wmv　[35.34MB]
    11.反向传播算法.wmv　[34.87MB]
    10.链式法则.wmv　[8.95MB]
    1.回顾昨天的内容_.wmv　[49.99MB]
目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/Day6】
    9.等概率线和逻辑回归与高斯判别之间的关系.wmv　[11.67MB]
    8.逻辑回归的函数图像.wmv　[29.17MB]
    7.逻辑回归梯度下降的公式.wmv　[47.69MB]
    6.逻辑回归的损失函数.wmv　[18.03MB]
    5.argmax和sigmoid.wmv　[24.10MB]
    4.逻辑回归.wmv　[32.81MB]
    3.回归可以处理分类问题_.wmv　[23.64MB]
    2.Sigmoid函数和高斯判别.wmv　[30.49MB]
    10.代码_.wmv　[69.73MB]
    1.回顾.wmv　[19.42MB]
目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/Day5】
    9.高斯判别的思想内容.wmv　[24.24MB]
    8.最大似然函数.wmv　[19.28MB]
    7.高斯判别第二次说明.wmv　[13.78MB]
    6.多元高斯分布.wmv　[17.66MB]
    5.又解释一遍高斯分布.wmv　[8.34MB]
    4.高斯判别的引入_.wmv　[19.65MB]
    3.多维高斯分布_.wmv　[26.64MB]
    2.后续的重点说明.wmv　[7.25MB]
    16.代码.wmv　[60.77MB]
    15.朴素贝叶斯2.wmv　[54.35MB]
    14.朴素贝叶斯.wmv　[23.37MB]
    13.高斯分布是线性的_.wmv　[34.12MB]
    12.高斯判别分析推导.wmv　[65.55MB]
    11.实做上的高斯判别分析.wmv　[33.80MB]
    10.协方差矩阵.wmv　[22.89MB]
    1.回顾.wmv　[5.81MB]
目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/Day4】
    9.为什么正太分布.wmv　[9.66MB]
    8.正态分布2.wmv　[30.44MB]
    7.正态分布.wmv　[22.67MB]
    6.泊松分布.wmv　[39.64MB]
    5.二项分布_.wmv　[30.83MB]
    4.伯努利分布.wmv　[12.25MB]
    和岭回归无偏估计.wmv　[9.78MB]
    2.第一部分总结.wmv　[59.85MB]
    14.高斯判别分析.wmv　[8.00MB]
    13.贝叶斯分类器.wmv　[26.21MB]
    12.假定检验2.wmv　[25.20MB]
    11.假定检验.wmv　[19.28MB]
    10.中心极限定理_.wmv　[34.62MB]
    1.Adagrad的内容.wmv　[11.88MB]
目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/Day3】
    9.小批量梯度下降.wmv　[22.08MB]
    8.随机梯度下降的收敛情况.wmv　[13.97MB]
    7.随机梯度下降.wmv　[10.62MB]
    6.Adagrad的内容.wmv　[22.59MB]
    5.没讲明白2.wmv　[17.21MB]
    4.没讲明白.wmv　[19.98MB]
    3.Adagrad自适应学习率.wmv　[22.28MB]
    2.程序演示.wmv　[24.29MB]
    16.代码讲解视频.wmv　[76.20MB]
    15.L1和L2的对比_.wmv　[7.81MB]
    14.L1和L2正则化_.wmv　[18.57MB]
    13.总结岭回归.wmv　[4.36MB]
    12.岭回归.wmv　[31.49MB]
    11.下午的岭回归正则化的内容_.wmv　[16.21MB]
    10.随机梯度下降的代码.wmv　[15.74MB]
    1.回顾_.wmv　[24.83MB]
目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/Day2】
    9.解决问题.wmv　[12.51MB]
    8.方差偏差的图像_.wmv　[6.06MB]
    7.另一种方式解释偏差和方差.wmv　[18.39MB]
    6.过拟合和欠拟合.wmv　[20.40MB]
    5.过拟合和欠拟合_.wmv　[25.91MB]
    4.演示多项式拟合内容.wmv　[29.20MB]
    3.多项式你和.wmv　[20.93MB]
    2.线性回归.wmv　[58.54MB]
    2.泰勒展开.wmv　[28.60MB]
    17.梯度下降法的编程.wmv　[53.27MB]
    16.梯度下降法可能落在极值点.wmv　[4.25MB]
    15.梯度下降的公式.wmv　[21.79MB]
    14.解答问题_.wmv　[21.94MB]
    13.梯度下降的图像.wmv　[11.44MB]
    12.梯度下降法的引入.wmv　[21.91MB]
    11.梯度的引入_.wmv　[15.17MB]
    10.总结.wmv　[23.56MB]
目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/Day19】
    8.使用线性回归代码.wmv　[53.35MB]
    7.大神代码生成训练集-验证集-测试集.wmv　[54.25MB]
    6.大神的特征工程2_.wmv　[70.21MB]
    5.大神的代码的特征.wmv　[101.49MB]
    4.大神的代码2.wmv　[44.87MB]
    3.看看大神的代码_.wmv　[45.87MB]
    2.需要的特征有哪些.wmv　[91.71MB]
    1.探索.wmv　[140.96MB]
目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/Day18】
    6.矩阵分解在推荐系统中的应用.wmv　[43.59MB]