[机器学习/深度学习] 人工智能全新实战特训营-机器学习+人工智能+数据分析理论与实战教程 机器学习视频

人工智能全新实战特训营-机器学习+人工智能+数据分析理论与实战教程 机器学习视频





 



 



 





===============课程目录===============



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(1)\人工智能 理论与实战

(2)\人工智能 理论与实战\01（选修）第一部分：开始之前；目录中文件数:2个

├─(1) 0.课程简介与机器学习发展史.pptx

├─(2) 课程视频 _ 第一讲：课程简介与机器学习发展史.mp4

(3)\人工智能 理论与实战\02（选修）第二部分：线性代数基础；目录中文件数:0个

(4)\人工智能 理论与实战\03（选修）第三部分：概率论基础；目录中文件数:0个

(5)\人工智能 理论与实战\04（选修）第四部分：Visual Studio Code使用；目录中文件数:1个

├─(3) 第一十一讲：Visual Studio Code使用（一）.mp4

(6)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习；目录中文件数:0个

(7)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习；目录中文件数:0个

(8)\人工智能 理论与实战\02（选修）第二部分：线性代数基础\第三讲：线性代数（二）；目录中文件数:2个

├─(4) 1.2 线性代数2.pptx

├─(5) 课程视频 _ 第三讲：线性代数（二）.mp4

(9)\人工智能 理论与实战\02（选修）第二部分：线性代数基础\第二讲：线性代数（一）；目录中文件数:2个

├─(6) 1.1 线性代数1.pptx

├─(7) 课程视频 _ 第二讲：线性代数（一） .mp4

(10)\人工智能 理论与实战\02（选修）第二部分：线性代数基础\第五讲：线性代数（四）；目录中文件数:2个

├─(8) mcxy_ml2_20180911_0.zip

├─(9) 课程视频  第五讲：线性代数（四）.mp4

(11)\人工智能 理论与实战\02（选修）第二部分：线性代数基础\第六讲：线性代数（五）；目录中文件数:2个

├─(10) mcxy_ml2_20180911_1.zip

├─(11) 课程视频  第六讲：线性代数（五）.mp4

(12)\人工智能 理论与实战\02（选修）第二部分：线性代数基础\第四讲：线性代数（三）；目录中文件数:2个

├─(12) 1.3 线性代数3.pptx

├─(13) 课程视频 _ 第四讲：线性代数（三）.mp4

(13)\人工智能 理论与实战\03（选修）第三部分：概率论基础\第七讲：概率论（一）；目录中文件数:2个

├─(14) 1.6 概率论1.pptx

├─(15) 课程视频  第七讲：概率论（一）.mp4

(14)\人工智能 理论与实战\03（选修）第三部分：概率论基础\第九讲：概率论（三）；目录中文件数:2个

├─(16) 1.8 概率论3.pptx

├─(17) 第九讲：概率论（三）.mov

(15)\人工智能 理论与实战\03（选修）第三部分：概率论基础\第八讲：概率论（二）；目录中文件数:2个

├─(18) 1.7 概率论2.pptx

├─(19) 课程视频  第八讲：概率论（二） .mp4

(16)\人工智能 理论与实战\03（选修）第三部分：概率论基础\第十讲：概率论（四）；目录中文件数:1个

├─(20) 第十讲：概率论（四）.mov

(17)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第一部分：机器学习简介；目录中文件数:0个

(18)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第三部分：线性模型；目录中文件数:0个

(19)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第二部分：模型评估与选择；目录中文件数:0个

(20)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第四部分：决策树；目录中文件数:0个

(21)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第七部分：神经网络；目录中文件数:0个

(22)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第五部分：数据预处理；目录中文件数:1个

├─(21) 第一十九讲：特征选择.mp4

(23)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第八部分：DL；目录中文件数:0个

(24)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第六部分：支持向量机；目录中文件数:0个

(25)\人工智能 理论与实战\03（选修）第三部分：概率论基础\第十讲：概率论（四）\概率论4；目录中文件数:3个

├─(22) 1.9 概率论4.pptx

├─(23) bino.py

├─(24) norm.py

(26)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第一部分：机器学习简介\第一讲：引言、基本术语、假设空间；目录中文件数:2个

├─(25) 机器学习1.1.pptx

├─(26) 第一讲：引言、基本术语、假设空间.mov

(27)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第一部分：机器学习简介\第二讲：归纳偏好、发展历程、应用现状；目录中文件数:2个

├─(27) 机器学习1.2.pptx

├─(28) 第二讲：归纳偏好、发展历程、应用现状.mov

(28)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第三部分：线性模型\第一十一讲：逻辑回归（一）；目录中文件数:1个

├─(29) 第一十一讲：逻辑回归（一）.mp4

(29)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第三部分：线性模型\第一十二讲：逻辑回归（二）；目录中文件数:2个

├─(30) 机器学习1.11-逻辑回归1.zip

├─(31) 第一十二讲：逻辑回归（二）.mp4

(30)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第三部分：线性模型\第七讲：线性回归（一）；目录中文件数:2个

├─(32) 第七讲：线性回归（一）.mp4

├─(33) 线性回归（一）.pptx

(31)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第三部分：线性模型\第九讲：线性回归（三）；目录中文件数:2个

├─(34) mcxy_ml2_20181030_0.zip.zip

├─(35) 第九讲：线性回归（三）.mp4

(32)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第三部分：线性模型\第八讲：线性回归（二）；目录中文件数:2个

├─(36) 第八讲：线性回归（二）.mp4

├─(37) 线性回归（二）.zip

(33)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第三部分：线性模型\第十讲：线性回归（四）；目录中文件数:2个

├─(38) mcxy_ml2_20181030_1.zip

├─(39) 第十讲：线性回归（四）.mp4

(34)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第二部分：模型评估与选择\第三讲：经验误差与过拟合；目录中文件数:2个

├─(40) 机器学习1.3.pptx

├─(41) 第三讲：经验误差与过拟合.mp4

(35)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第二部分：模型评估与选择\第五讲：评估法代码分析；目录中文件数:2个

├─(42) 机器学习1.4-1.5-评估方法.pptx

├─(43) 第五讲：评估法代码分析.mp4

(36)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第二部分：模型评估与选择\第六讲：性能度量（混淆矩阵 ，准确率，精确度，敏感度，特异度，F1 score）；目录中文件数:2个

├─(44) mcxy_ml2_20181016_1.zip

├─(45) 第六讲：性能度量（混淆矩阵 ，准确率，精确度，敏感度，特异度，F1 score）.mp4

(37)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第二部分：模型评估与选择\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）；目录中文件数:2个

├─(46) 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

├─(47) 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）.zip

(38)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第四部分：决策树\第一十三讲：划分选择与算法基本思想（一）；目录中文件数:1个

├─(48) 第一十三讲：划分选择与算法基本思想（一）.mp4

(39)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第四部分：决策树\第一十五讲：代码分析与KNN；目录中文件数:1个

├─(49) 第一十五讲：代码分析与KNN.mp4

(40)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第四部分：决策树\第一十六讲：机器学习中距离和相似性度量方法概述；目录中文件数:2个

├─(50) 第一十六讲：机器学习中距离和相似性度量方法概述.mp4

├─(51) 第一十六讲：机器学习中距离和相似性度量方法概述.zip

(41)\人工智能 理论与实战\05（必修）第五部分01：机器学习\（必修）第四部分：决策树\第一十四讲：划分选择与算法基本思想（二）；目录中文件数:2个

├─(52) 决策树.zip

├─(53) 第一十四讲：划分选择与算法基本思想（二）.mp4

(42)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第七部分：神经网络\第二十三讲：神经网络基础知识(；目录中文件数:1个

├─(54) 第二十三讲：神经网络基础知识 .mp4

(43)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第七部分：神经网络\第二十五讲：神经网络（二）；目录中文件数:1个

├─(55) efe0eba55ec64932b565ce99d9f604b2-ff1d271d5c9177d0643854e9b1a94459-hd.mp4

(44)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第七部分：神经网络\第二十四讲：神经网络（一）；目录中文件数:1个

├─(56) 6712bb01b8744ebea37f58f614a9926d-530dad4b1f5796f30401d4f01cf1055f-sd.mp4

(45)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第五部分：数据预处理\第一十七讲：处理缺失数据，处理类别数据(；目录中文件数:1个

├─(57) 第一十七讲：处理缺失数据，处理类别数据 .mp4

(46)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第五部分：数据预处理\第一十八讲：数据标准化与归一化(；目录中文件数:2个

├─(58) 机器学习5.1 数据预处理.zip

├─(59) 第一十八讲：数据标准化与归一化 .mp4

(47)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第五部分：数据预处理\第二十讲：特征排序，plot_decision_regions函数讲解；目录中文件数:2个

├─(60) 机器学习5.2 plot_decision_regions.zip

├─(61) 第二十讲：特征排序，plot_decision_regions函数讲解 .mp4

(48)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第八部分：DL\第三十一讲：回归；目录中文件数:2个

├─(62) basic_regression.rar

├─(63) 第三十一讲：回归.mp4

(49)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第八部分：DL\第三十三讲：模型的保存与恢复；目录中文件数:2个

├─(64) 模型.rar

├─(65) 第三十三讲：模型的保存与恢复 .mp4

(50)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第八部分：DL\第三十二讲：过拟合与欠拟合；目录中文件数:2个

├─(66) 第三十二讲：过拟合与欠拟合.mp4

├─(67) 过拟合.rar

(51)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第八部分：DL\第三十五讲：使用CNN识别图像2；目录中文件数:1个

├─(68) 第三十五讲：使用CNN识别图像2.mp4

(52)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第八部分：DL\第三十四讲： 使用CNN图像识别；目录中文件数:2个

├─(69) 9_CNN.rar

├─(70) 第三十四讲： 使用CNN图像识别.mp4

(53)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第八部分：DL\第三十讲：文本分类；目录中文件数:2个

├─(71) basic_text_classification.rar

├─(72) 第三十讲：文本分类.mp4

(54)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第八部分：DL\第二十七讲：开源深度学习框架与常见卷积网络模型；目录中文件数:2个

├─(73) 8.2 深度学习框架与网络模型.ppt

├─(74) 第二十七讲：开源深度学习框架与常见卷积网络模型.mp4

(55)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第八部分：DL\第二十九讲：基本分类（二）；目录中文件数:1个

├─(75) 第二十九讲：基本分类（二）.mp4

(56)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第八部分：DL\第二十八讲：基本分类（一）；目录中文件数:2个

├─(76) classifiction.rar

├─(77) 第二十八讲：基本分类（一）.mp4

(57)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第八部分：DL\第二十六讲：卷积神经网络CNN基本原理；目录中文件数:2个

├─(78) 8.1 卷积神经网络.pptx

├─(79) 第二十六讲：卷积神经网络CNN基本原理.mp4

(58)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第六部分：支持向量机\第二十一讲：使用支持向量机最大化分类间隔；目录中文件数:1个

├─(80) 第二十一讲：使用支持向量机最大化分类间隔.mp4

(59)\人工智能 理论与实战\06（必修）第五部分02：机器学习\（必修）第六部分：支持向量机\第二十二讲：SVM非线性分类；目录中文件数:1个

├─(81) 第二十二讲：SVM非线性分类.mp4





(2)\第一部分：每周直播答疑课

├─(1) 10：一小时答疑.mp4

├─(2) 11：一小时答疑.mp4

├─(3) 12：一小时答疑.mp4

├─(4) 1：一小时答疑.mp4

├─(5) 2：一小时答疑.mp4

├─(6) 3：一小时答疑.mp4

├─(7) 4：一小时答疑.mp4

├─(8) 5：一小时答疑.mp4

├─(9) 6：一小时答疑.mp4

├─(10) 7：一小时答疑.mp4

├─(11) 8：一小时答疑.mp4

├─(12) 9：一小时答疑.mp4

(3)\机器学习之python编程基础与数据分析\第一十一讲：Python基础综合实践；目录中文件数:2个

├─(13) Python基础综合实践.zip

├─(14) 课程回放  第一十一讲：Python基础综合实践 -.mp4

(4)\机器学习之python编程基础与数据分析\第一十七讲：MNIST手写体数字图片识别；目录中文件数:2个

├─(15) 4-mnist.zip

├─(16) 课程回放  第一十七讲：MNIST手写体数字图片识别 .mp4

(5)\机器学习之python编程基础与数据分析\第一十三讲：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）；目录中文件数:1个

├─(17) 课程回放  第一十三讲：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

(6)\机器学习之python编程基础与数据分析\第一十二讲：Python数据分析工具简介；目录中文件数:2个

├─(18) 机器学习与Python_第三章_1.zip

├─(19) 课程回放  第一十二讲：Python数据分析工具简介（Numpy，Scipy，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn） .mp4

(7)\机器学习之python编程基础与数据分析\第一十五讲：Python主要数据预处理函数；目录中文件数:1个

├─(20) 课程回放  第一十五讲：Python主要数据预处理函数.mp4

(8)\机器学习之python编程基础与数据分析\第一十六讲：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）；目录中文件数:2个

├─(21) 机器学习与Python_第三章_2.zip

├─(22) 课程回放  第一十六讲：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

(9)\机器学习之python编程基础与数据分析\第一十四讲：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）；目录中文件数:1个

├─(23) 课程回放  第一十四讲：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

(10)\机器学习之python编程基础与数据分析\第一讲：为什么使用Python；目录中文件数:2个

├─(24) 课程回放  第一讲：为什么使用Python .mp4

├─(25) 课程回放  第一讲：为什么使用Python.mp4

(11)\机器学习之python编程基础与数据分析\第七讲：Python流程控制（条件语句、循环语句（while 循环语句、for 循环语句）、循环嵌套）；目录中文件数:2个

├─(26) Python流程控制.zip

├─(27) 课程回放  第七讲：Python流程控制（条件语句、循环语句（while 循环语句、for 循环语句）、循环嵌套）.mp4

(12)\机器学习之python编程基础与数据分析\第三讲：预备知识与开始前的准备；目录中文件数:2个

├─(28) 机器学习与Python_第二章.pdf

├─(29) 课程回放  第三讲：预备知识与开始前的准备.mp4

(13)\机器学习之python编程基础与数据分析\第九讲：Python编程库（包）的导入；目录中文件数:2个

├─(30) Python编程库（包）的导入.zip

├─(31) 课程回放  第九讲：Python编程库（包）的导入.mp4

(14)\机器学习之python编程基础与数据分析\第二讲：Python环境配置（Anaconda）；目录中文件数:2个

├─(32) 机器学习与Python-第一章.zip

├─(33) 课程回放  第二讲：Python环境配置（Anaconda）.mp4

(15)\机器学习之python编程基础与数据分析\第五讲：Python数据类型（包括字符串、列表、元组、字典）；目录中文件数:2个

├─(34) Python数据类型.zip

├─(35) 课程回放  第五讲：Python数据类型（包括字符串、列表、元组、字典）.mp4

(16)\机器学习之python编程基础与数据分析\第八讲：Python函数设计；目录中文件数:2个

├─(36) Python函数设计.zip

├─(37) 课程回放  第八讲：Python函数设计 .mp4

(17)\机器学习之python编程基础与数据分析\第六讲：Python数据运算；目录中文件数:2个

├─(38) Python数据运算.zip

├─(39) 课程回放  第六讲：Python数据运算.mp4

(18)\机器学习之python编程基础与数据分析\第十讲：Python文件输入输出；目录中文件数:2个

├─(40) Python文件输入输出.zip

├─(41) 课程回放  第十讲：Python文件输入输出.mp4

(19)\机器学习之python编程基础与数据分析\第四讲：Python基本语法；目录中文件数:2个

├─(42) Python基本语法.zip

├─(43) 课程回放  第四讲：Python基本语法.mp4