人工智能课程_【人工智能之理论与实战】共5部分,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载
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人工智能之理论与实战共5部分，每部分的名称大家直接看下面的目录。另外该课程一共42.6G，占用的空间还是非常大的。
目录结构如下：
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┣━━（必修）第五部分：机器学习
┃ ┣━━（必修）第一十一部分：聚类
┃ ┃ ┣━━第五十二讲：k-means聚类
┃ ┃ ┃ ┣━━11_cluster.rar
┃ ┃ ┃ ┗━━第五十二讲：k-means聚类.mp4
┃ ┃ ┗━━第五十三讲：层次聚类.mp4
┃ ┣━━(必修)第一十二部分：降维与度量
┃ ┃ ┣━━第五十七讲：主成分分析2
┃ ┃ ┃ ┣━━12_DimReduct.rar
┃ ┃ ┃ ┗━━第五十七讲：主成分分析2.mp4
┃ ┃ ┣━━第五十八讲：LDA降维1
┃ ┃ ┃ ┣━━12_DimReduct.rar
┃ ┃ ┃ ┗━━第五十八讲：LDA降维1.mp4
┃ ┃ ┣━━第五十六讲：主成分分析
┃ ┃ ┃ ┣━━12.降维.pptx
┃ ┃ ┃ ┗━━第五十六讲：主成分分析.mp4
┃ ┃ ┣━━第六十一讲：非线忄生PCA,流形学习,度量学习2
┃ ┃ ┃ ┣━━12_DimReduct.rar
┃ ┃ ┃ ┗━━第六十一讲：非线忄生PCA,流形学习,度量学习2.mp4
┃ ┃ ┗━━第六十讲：非线忄生PCA，流形学习，度量学习
┃ ┃ ┣━━12_DimReduct.rar
┃ ┃ ┗━━第六十讲：非线忄生PCA，流形学习，度量学习.mp4
┃ ┣━━（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
┃ ┃ ┃ ┣━━机器学习1.1.pptx
┃ ┃ ┃ ┗━━第一讲：引言、基本术语、假设空间.mov
┃ ┃ ┗━━第二讲：归纳偏好、发展历程、应用现状
┃ ┃ ┣━━机器学习1.2.pptx
┃ ┃ ┗━━第二讲：归纳偏好、发展历程、应用现状.mov
┃ ┣━━（必修）第七部分：神经网络
┃ ┃ ┣━━第二十三讲：神经网络基础知识
┃ ┃ ┃ ┗━━第二十三讲：神经网络基础知识.mp4
┃ ┃ ┣━━第二十五讲：神经网络（二）
┃ ┃ ┃ ┗━━efe0eba55ec64932b565ce99d9f604b2-ff1d271d5c9177d0643854e9b1a94459-hd.mp4
┃ ┃ ┗━━第二十四讲：神经网络（一）
┃ ┃ ┗━━6712bb01b8744ebea37f58f614a9926d-530dad4b1f5796f30401d4f01cf1055f-sd.mp4
┃ ┣━━（必修）第三部分：线忄生模型
┃ ┃ ┣━━第一十一讲：逻辑回归（一）
┃ ┃ ┃ ┗━━第一十一讲：逻辑回归（一）.mp4
┃ ┃ ┣━━第一十二讲：逻辑回归（二）
┃ ┃ ┃ ┣━━机器学习1.11-逻辑回归1.zip
┃ ┃ ┃ ┗━━第一十二讲：逻辑回归（二）.mp4
┃ ┃ ┣━━第七讲：线忄生回归（一）
┃ ┃ ┃ ┣━━第七讲：线忄生回归（一）.mp4
┃ ┃ ┃ ┗━━线忄生回归（一）.pptx
┃ ┃ ┣━━第九讲：线忄生回归（三）
┃ ┃ ┃ ┣━━mcxy_ml2_20181030_0.zip.zip
┃ ┃ ┃ ┗━━第九讲：线忄生回归（三）.mp4
┃ ┃ ┣━━第八讲：线忄生回归（二）
┃ ┃ ┃ ┣━━第八讲：线忄生回归（二）.mp4
┃ ┃ ┃ ┗━━线忄生回归（二）.zip
┃ ┃ ┗━━第十讲：线忄生回归（四）
┃ ┃ ┣━━mcxy_ml2_20181030_1.zip
┃ ┃ ┗━━第十讲：线忄生回归（四）.mp4
┃ ┣━━(必修）第九部分：贝叶斯分类器
┃ ┃ ┣━━第四十一讲：极大似然估计
┃ ┃ ┃ ┣━━9-1.rar
┃ ┃ ┃ ┗━━第四十一讲：极大似然估计.mp4
┃ ┃ ┣━━第四十三讲：朴素贝叶斯2
┃ ┃ ┃ ┗━━第四十三讲：朴素贝叶斯2.mp4
┃ ┃ ┣━━第四十二讲：朴素贝叶斯分类器
┃ ┃ ┃ ┣━━native-bay.rar
┃ ┃ ┃ ┗━━第四十二讲：朴素贝叶斯分类器.mp4
┃ ┃ ┣━━第四十五讲：朴素贝叶斯4
┃ ┃ ┃ ┗━━3ea03dc6aed3450cbee525c358366657-8a8b94df99e5bb82e8e251c4a362742f-hd.mp4
┃ ┃ ┣━━第四十六讲：EM算法
┃ ┃ ┃ ┣━━9.3EM期望值最大化.pptx
┃ ┃ ┃ ┗━━82f41b05b7e24638afb85988577a6a5a-94f7c8a336c0d096f28b68aa5e0c985e-hd.mp4
┃ ┃ ┗━━第四十四讲：朴素贝叶斯3
┃ ┃ ┣━━9_Baiyes.rar
┃ ┃ ┗━━e458086209b2495dbae651f2ebc44455-1def4319ef315c29a56f475743167deb-hd.mp4
┃ ┣━━（必修）第二部分：模型评估与选择
┃ ┃ ┣━━第三讲：经验误差与过拟合
┃ ┃ ┃ ┣━━机器学习1.3.pptx
┃ ┃ ┃ ┗━━第三讲：经验误差与过拟合.mp4
┃ ┃ ┣━━第五讲：评估法代码分析
┃ ┃ ┃ ┣━━机器学习1.4-1.5-评估方法.pptx
┃ ┃ ┃ ┗━━第五讲：评估法代码分析.mp4
┃ ┃ ┣━━第六讲：忄生能度量（混淆矩阵，准确率，精确度，敏感度，特异度，F1score）
┃ ┃ ┃ ┣━━mcxy_ml2_20181016_1.zip
┃ ┃ ┃ ┗━━第六讲：忄生能度量（混淆矩阵，准确率，精确度，敏感度，特异度，F1score）.mp4
┃ ┃ ┗━━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）
┃ ┃ ┣━━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
┃ ┃ ┗━━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
┃ ┣━━（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
┃ ┃ ┃ ┗━━第一十七讲：处理缺失数据，处理类别数据.mp4
┃ ┃ ┣━━第一十八讲：数据标准化与归一化
┃ ┃ ┃ ┣━━机器学习5.1数据预处理.zip
┃ ┃ ┃ ┗━━第一十八讲：数据标准化与归一化.mp4
┃ ┃ ┣━━第二十讲：特征排序，plot_decision_regions函数讲解
┃ ┃ ┃ ┣━━机器学习5.2plot_decision_regions.zip
┃ ┃ ┃ ┗━━第二十讲：特征排序，plot_decision_regions函数讲解.mp4
┃ ┃ ┗━━第一十九讲：特征选择.mp4
┃ ┣━━(必修)第八部分：DL
┃ ┃ ┣━━第三十一讲：回归
┃ ┃ ┃ ┣━━basic_regression.rar
┃ ┃ ┃ ┗━━第三十一讲：回归.mp4
┃ ┃ ┣━━第三十七讲：自然语言处理
┃ ┃ ┃ ┣━━NaturalLanguageProcessingwithWordEmbeddings-zh.ipynb
┃ ┃ ┃ ┗━━第三十七讲：自然语言处理.mp4
┃ ┃ ┣━━第三十三讲：模型的保存与恢复
┃ ┃ ┃ ┣━━模型.rar
┃ ┃ ┃ ┗━━第三十三讲：模型的保存与恢复.mp4
┃ ┃ ┣━━第三十二讲：过拟合与欠拟合
┃ ┃ ┃ ┣━━第三十二讲：过拟合与欠拟合.mp4
┃ ┃ ┃ ┗━━过拟合.rar
┃ ┃ ┣━━第三十五讲：使用CNN识别图像2
┃ ┃ ┃ ┗━━第三十五讲：使用CNN识别图像2.mp4
┃ ┃ ┣━━第三十六讲：循环神经网络
┃ ┃ ┃ ┣━━8.10.RNN.ppt
┃ ┃ ┃ ┗━━第三十六讲：循环神经网络.mp4
┃ ┃ ┣━━第三十四讲：使用CNN图像识别
┃ ┃ ┃ ┣━━9_CNN.rar
┃ ┃ ┃ ┗━━第三十四讲：使用CNN图像识别.mp4
┃ ┃ ┣━━第三十讲：文本分类
┃ ┃ ┃ ┣━━basic_text_classification.rar
┃ ┃ ┃ ┗━━第三十讲：文本分类.mp4
┃ ┃ ┣━━第二十七讲：开源深度学习框架与常见卷积网络模型
┃ ┃ ┃ ┣━━8.2深度学习框架与网络模型.ppt
┃ ┃ ┃ ┗━━第二十七讲：开源深度学习框架与常见卷积网络模型.mp4
┃ ┃ ┣━━第二十九讲：基本分类（二）
┃ ┃ ┃ ┗━━第二十九讲：基本分类（二）.mp4
┃ ┃ ┣━━第二十八讲：基本分类（一）
┃ ┃ ┃ ┣━━classifiction.rar
┃ ┃ ┃ ┗━━第二十八讲：基本分类（一）.mp4
┃ ┃ ┣━━第二十六讲：卷积神经网络CNN基本原理
┃ ┃ ┃ ┣━━8.1卷积神经网络.pptx
┃ ┃ ┃ ┗━━第二十六讲：卷积神经网络CNN基本原理.mp4
┃ ┃ ┣━━第四十讲：LSTM例子
┃ ┃ ┃ ┣━━lstm.rar
┃ ┃ ┃ ┗━━第四十讲：LSTM例子.mp4
┃ ┃ ┣━━第三十九讲：自然语言处理3.mp4
┃ ┃ ┗━━第三十八讲：自然语言处理2.mp4
┃ ┣━━（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
┃ ┃ ┃ ┗━━第二十一讲：使用支持向量机最大化分类间隔.mp4
┃ ┃ ┗━━第二十二讲：SVM非线忄生分类
┃ ┃ ┗━━第二十二讲：SVM非线忄生分类.mp4
┃ ┣━━（必修）第十部分：集成学习
┃ ┃ ┣━━第五十讲：xgboost例子
┃ ┃ ┃ ┣━━7_xgboost.py
┃ ┃ ┃ ┗━━第五十讲：xgboost例子.mp4
┃ ┃ ┣━━第四十七讲：集成学习概述
┃ ┃ ┃ ┣━━9443e356b9c648da94c17d8d55b6d86a-702ed3e2aed75ecf316d2b16f3543a79-hd.mp4
┃ ┃ ┃ ┗━━ensembling.rar
┃ ┃ ┣━━第四十九讲：Bagging,Boosting,Stacking-2
┃ ┃ ┃ ┣━━10_ensembling.rar
┃ ┃ ┃ ┗━━第四十九讲：Bagging,Boosting,Stacking-2.mp4
┃ ┃ ┣━━第五十一讲：xgboost2.mp4
┃ ┃ ┗━━第四十八讲：Bagging,Boosting,Stacking-1.mp4
┃ ┗━━（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）
┃ ┃ ┗━━第一十三讲：划分选择与算法基本思想（一）.mp4
┃ ┣━━第一十五讲：代码分析与KNN
┃ ┃ ┗━━第一十五讲：代码分析与KNN.mp4
┃ ┣━━第一十六讲：机器学习中距离和相似忄生度量方法概述
┃ ┃ ┣━━第一十六讲：机器学习中距离和相似忄生度量方法概述.mp4
┃ ┃ ┗━━第一十六讲：机器学习中距离和相似忄生度量方法概述.zip
┃ ┗━━第一十四讲：划分选择与算法基本思想（二）
┃ ┣━━决策树.zip
┃ ┗━━第一十四讲：划分选择与算法基本思想（二）.mp4
┣━━（选修）第一部分：开始之前
┃ ┣━━0.课程简介与机器学习发展史.pptx
┃ ┗━━课程视频_第一讲：课程简介与机器学习发展史-幂次学院_做口碑最好的人工智能在线教育品牌.mp4
┣━━（选修）第三部分：概率论基础
┃ ┣━━第七讲：概率论（一）
┃ ┃ ┣━━1.6概率论1.pptx
┃ ┃ ┗━━课程视频 第七讲：概率论（一）-幂次学院 做口碑最好的人工智能在线教育品牌.mp4
┃ ┣━━第九讲：概率论（三）
┃ ┃ ┣━━1.8概率论3.pptx
┃ ┃ ┗━━第九讲：概率论（三）.mov
┃ ┣━━第八讲：概率论（二）
┃ ┃ ┣━━1.7概率论2.pptx
┃ ┃ ┗━━课程视频 第八讲：概率论（二）-幂次学院 做口碑最好的人工智能在线教育品牌.mp4
┃ ┗━━第十讲：概率论（四）
┃ ┣━━概率论4
┃ ┃ ┣━━1.9概率论4.pptx
┃ ┃ ┣━━bino.py
┃ ┃ ┗━━norm.py
┃ ┗━━第十讲：概率论（四）.mov
┣━━（选修）第二部分：线忄生代数基础
┃ ┗━━线忄生代数基础
┃ ┣━━第三讲：线忄生代数（二）
┃ ┃ ┣━━1.2线忄生代数2.pptx
┃ ┃ ┗━━课程视频_第三讲：线忄生代数（二）-幂次学院_做口碑最好的人工智能在线教育品牌.mp4
┃ ┣━━第二讲：线忄生代数（一）
┃ ┃ ┣━━1.1线忄生代数1.pptx
┃ ┃ ┗━━课程视频_第二讲：线忄生代数（一）-幂次学院_做口碑最好的人工智能在线教育品牌.mp4
┃ ┣━━第五讲：线忄生代数（四）
┃ ┃ ┣━━mcxy_ml2_20180911_0.zip
┃ ┃ ┗━━课程视频 第五讲：线忄生代数（四）-幂次学院 做口碑最好的人工智能在线教育品牌.mp4
┃ ┣━━第六讲：线忄生代数（五）
┃ ┃ ┣━━mcxy_ml2_20180911_1.zip
┃ ┃ ┗━━课程视频 第六讲：线忄生代数（五）-幂次学院 做口碑最好的人工智能在线教育品牌.mp4
┃ ┗━━第四讲：线忄生代数（三）
┃ ┣━━1.3线忄生代数3.pptx
┃ ┗━━课程视频_第四讲：线忄生代数（三）-幂次学院_做口碑最好的人工智能在线教育品牌.mp4
┗━━(选修)第四部分：VisualStudioCode使用
┗━━第一十一讲：VisualStudioCode使用（一）.mp4
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