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：

目录：/【J018】人工智能之理论与实战【更多资源下载：思必达学院www.sibida.net】[42.6G]
   ┣━━（必修）第五部分：机器学习[38.1G]
   ┃  ┣━━（必修）第一十一部分：聚类[1.1G]
   ┃  ┃  ┣━━第五十二讲：k-means聚类[630.1M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━11_cluster.rar[4M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第五十二讲：k-means聚类.mp4[626.1M]
   ┃  ┃  ┗━━第五十三讲：层次聚类.mp4[537.9M]
   ┃  ┣━━(必修)第一十二部分：降维与度量[3.3G]
   ┃  ┃  ┣━━第五十七讲：主成分分析2[710.4M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━12_DimReduct.rar[12M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第五十七讲：主成分分析2.mp4[698.4M]
   ┃  ┃  ┣━━第五十八讲：LDA降维1[580M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━12_DimReduct.rar[12M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第五十八讲：LDA降维1.mp4[567.9M]
   ┃  ┃  ┣━━第五十六讲：主成分分析[523.2M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━12.降维.pptx[6.2M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第五十六讲：主成分分析.mp4[517M]
   ┃  ┃  ┣━━第六十一讲：非线忄生PCA,流形学习,度量学习2[864.8M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━12_DimReduct.rar[12M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第六十一讲：非线忄生PCA,流形学习,度量学习2.mp4[852.7M]
   ┃  ┃  ┗━━第六十讲：非线忄生PCA，流形学习，度量学习[734.5M]
   ┃  ┃     ┣━━12_DimReduct.rar[12M]
   ┃  ┃     ┗━━第六十讲：非线忄生PCA，流形学习，度量学习.mp4[722.4M]
   ┃  ┣━━（必修）第一部分：机器学习简介[2.2G]
   ┃  ┃  ┣━━第一讲：引言、基本术语、假设空间[902.4M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━机器学习1.1.pptx[5.8M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第一讲：引言、基本术语、假设空间.mov[896.6M]
   ┃  ┃  ┗━━第二讲：归纳偏好、发展历程、应用现状[1.3G]
   ┃  ┃     ┣━━机器学习1.2.pptx[3.1M]
   ┃  ┃     ┗━━第二讲：归纳偏好、发展历程、应用现状.mov[1.3G]
   ┃  ┣━━（必修）第七部分：神经网络[1.8G]
   ┃  ┃  ┣━━第二十三讲：神经网络基础知识[833M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第二十三讲：神经网络基础知识.mp4[833M]
   ┃  ┃  ┣━━第二十五讲：神经网络（二）[680.6M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━efe0eba55ec64932b565ce99d9f604b2-ff1d271d5c9177d0643854e9b1a94459-hd.mp4[680.6M]
   ┃  ┃  ┗━━第二十四讲：神经网络（一）[376.4M]
   ┃  ┃     ┗━━6712bb01b8744ebea37f58f614a9926d-530dad4b1f5796f30401d4f01cf1055f-sd.mp4[376.4M]
   ┃  ┣━━（必修）第三部分：线忄生模型[2.3G]
   ┃  ┃  ┣━━第一十一讲：逻辑回归（一）[355.4M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第一十一讲：逻辑回归（一）.mp4[355.4M]
   ┃  ┃  ┣━━第一十二讲：逻辑回归（二）[402M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━机器学习1.11-逻辑回归1.zip[4M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第一十二讲：逻辑回归（二）.mp4[397.9M]
   ┃  ┃  ┣━━第七讲：线忄生回归（一）[403.3M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━第七讲：线忄生回归（一）.mp4[399.7M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━线忄生回归（一）.pptx[3.6M]
   ┃  ┃  ┣━━第九讲：线忄生回归（三）[378.2M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━mcxy_ml2_20181030_0.zip.zip[861.7K]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第九讲：线忄生回归（三）.mp4[377.3M]
   ┃  ┃  ┣━━第八讲：线忄生回归（二）[401M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━第八讲：线忄生回归（二）.mp4[399M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━线忄生回归（二）.zip[2M]
   ┃  ┃  ┗━━第十讲：线忄生回归（四）[397.5M]
   ┃  ┃     ┣━━mcxy_ml2_20181030_1.zip[1.8M]
   ┃  ┃     ┗━━第十讲：线忄生回归（四）.mp4[395.7M]
   ┃  ┣━━(必修）第九部分：贝叶斯分类器[4.2G]
   ┃  ┃  ┣━━第四十一讲：极大似然估计[392.7M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━9-1.rar[2.7M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第四十一讲：极大似然估计.mp4[390M]
   ┃  ┃  ┣━━第四十三讲：朴素贝叶斯2[636.1M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第四十三讲：朴素贝叶斯2.mp4[636.1M]
   ┃  ┃  ┣━━第四十二讲：朴素贝叶斯分类器[613.6M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━native-bay.rar[3.3M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第四十二讲：朴素贝叶斯分类器.mp4[610.2M]
   ┃  ┃  ┣━━第四十五讲：朴素贝叶斯4[984.9M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━3ea03dc6aed3450cbee525c358366657-8a8b94df99e5bb82e8e251c4a362742f-hd.mp4[984.9M]
   ┃  ┃  ┣━━第四十六讲：EM算法[603.6M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━9.3EM期望值最大化.pptx[1.9M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━82f41b05b7e24638afb85988577a6a5a-94f7c8a336c0d096f28b68aa5e0c985e-hd.mp4[601.7M]
   ┃  ┃  ┗━━第四十四讲：朴素贝叶斯3[1G]
   ┃  ┃     ┣━━9_Baiyes.rar[14.2K]
   ┃  ┃     ┗━━e458086209b2495dbae651f2ebc44455-1def4319ef315c29a56f475743167deb-hd.mp4[1G]
   ┃  ┣━━（必修）第二部分：模型评估与选择[1.7G]
   ┃  ┃  ┣━━第三讲：经验误差与过拟合[433.9M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━机器学习1.3.pptx[1.7M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第三讲：经验误差与过拟合.mp4[432.3M]
   ┃  ┃  ┣━━第五讲：评估法代码分析[483.3M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━机器学习1.4-1.5-评估方法.pptx[2.3M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第五讲：评估法代码分析.mp4[481M]
   ┃  ┃  ┣━━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）[445.6M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━mcxy_ml2_20181016_1.zip[1.1M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━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[444.5M]
   ┃  ┃  ┗━━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）[377.1M]
   ┃  ┃     ┣━━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[374.9M]
   ┃  ┃     ┗━━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[2.2M]
   ┃  ┣━━（必修）第五部分：数据预处理[2.8G]
   ┃  ┃  ┣━━第一十七讲：处理缺失数据，处理类别数据[730.8M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第一十七讲：处理缺失数据，处理类别数据.mp4[730.8M]
   ┃  ┃  ┣━━第一十八讲：数据标准化与归一化[830.5M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━机器学习5.1数据预处理.zip[1.9M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第一十八讲：数据标准化与归一化.mp4[828.7M]
   ┃  ┃  ┣━━第二十讲：特征排序，plot_decision_regions函数讲解[683M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━机器学习5.2plot_decision_regions.zip[2.6M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第二十讲：特征排序，plot_decision_regions函数讲解.mp4[680.4M]
   ┃  ┃  ┗━━第一十九讲：特征选择.mp4[622.6M]
   ┃  ┣━━(必修)第八部分：DL[11.6G]
   ┃  ┃  ┣━━第三十一讲：回归[1.1G]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━basic_regression.rar[6.5K]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第三十一讲：回归.mp4[1.1G]
   ┃  ┃  ┣━━第三十七讲：自然语言处理[819.4M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━NaturalLanguageProcessingwithWordEmbeddings-zh.ipynb[112.7K]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第三十七讲：自然语言处理.mp4[819.3M]
   ┃  ┃  ┣━━第三十三讲：模型的保存与恢复[810.5M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━模型.rar[1.9M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第三十三讲：模型的保存与恢复.mp4[808.5M]
   ┃  ┃  ┣━━第三十二讲：过拟合与欠拟合[1G]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━第三十二讲：过拟合与欠拟合.mp4[1G]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━过拟合.rar[2.5M]
   ┃  ┃  ┣━━第三十五讲：使用CNN识别图像2[794.5M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第三十五讲：使用CNN识别图像2.mp4[794.5M]
   ┃  ┃  ┣━━第三十六讲：循环神经网络[496.8M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━8.10.RNN.ppt[4.4M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第三十六讲：循环神经网络.mp4[492.4M]
   ┃  ┃  ┣━━第三十四讲：使用CNN图像识别[775.2M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━9_CNN.rar[31.6M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第三十四讲：使用CNN图像识别.mp4[743.7M]
   ┃  ┃  ┣━━第三十讲：文本分类[1.2G]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━basic_text_classification.rar[7K]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第三十讲：文本分类.mp4[1.2G]
   ┃  ┃  ┣━━第二十七讲：开源深度学习框架与常见卷积网络模型[595.6M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━8.2深度学习框架与网络模型.ppt[13.8M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第二十七讲：开源深度学习框架与常见卷积网络模型.mp4[581.8M]
   ┃  ┃  ┣━━第二十九讲：基本分类（二）[1.2G]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第二十九讲：基本分类（二）.mp4[1.2G]
   ┃  ┃  ┣━━第二十八讲：基本分类（一）[522.4M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━classifiction.rar[14.6M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第二十八讲：基本分类（一）.mp4[507.8M]
   ┃  ┃  ┣━━第二十六讲：卷积神经网络CNN基本原理[564.1M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━8.1卷积神经网络.pptx[3.3M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第二十六讲：卷积神经网络CNN基本原理.mp4[560.8M]
   ┃  ┃  ┣━━第四十讲：LSTM例子[596.8M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━lstm.rar[159.8K]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第四十讲：LSTM例子.mp4[596.7M]
   ┃  ┃  ┣━━第三十九讲：自然语言处理3.mp4[642.3M]
   ┃  ┃  ┗━━第三十八讲：自然语言处理2.mp4[678.5M]
   ┃  ┣━━（必修）第六部分：支持向量机[1.3G]
   ┃  ┃  ┣━━第二十一讲：使用支持向量机最大化分类间隔[559.1M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第二十一讲：使用支持向量机最大化分类间隔.mp4[559.1M]
   ┃  ┃  ┗━━第二十二讲：SVM非线忄生分类[817.6M]
   ┃  ┃     ┗━━第二十二讲：SVM非线忄生分类.mp4[817.6M]
   ┃  ┣━━（必修）第十部分：集成学习[3.5G]
   ┃  ┃  ┣━━第五十讲：xgboost例子[876.2M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━7_xgboost.py[9.3K]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第五十讲：xgboost例子.mp4[876.2M]
   ┃  ┃  ┣━━第四十七讲：集成学习概述[587.2M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━9443e356b9c648da94c17d8d55b6d86a-702ed3e2aed75ecf316d2b16f3543a79-hd.mp4[585.7M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━ensembling.rar[1.5M]
   ┃  ┃  ┣━━第四十九讲：Bagging,Boosting,Stacking-2[747.2M]
   ┃  ┃  ┃  ┣━━10_ensembling.rar[1.7M]
   ┃  ┃  ┃  ┗━━第四十九讲：Bagging,Boosting,Stacking-2.mp4[745.4M]
   ┃  ┃  ┣━━第五十一讲：xgboost2.mp4[812.7M]
   ┃  ┃  ┗━━第四十八讲：Bagging,Boosting,Stacking-1.mp4[554.5M]
   ┃  ┗━━（必修）第四部分：决策树[2.2G]
   ┃     ┣━━第一十三讲：划分选择与算法基本思想（一）[518.1M]
   ┃     ┃  ┗━━第一十三讲：划分选择与算法基本思想（一）.mp4[518.1M]
   ┃     ┣━━第一十五讲：代码分析与KNN[687.5M]
   ┃     ┃  ┗━━第一十五讲：代码分析与KNN.mp4[687.5M]
   ┃     ┣━━第一十六讲：机器学习中距离和相似忄生度量方法概述[646M]
   ┃     ┃  ┣━━第一十六讲：机器学习中距离和相似忄生度量方法概述.mp4[644.7M]
   ┃     ┃  ┗━━第一十六讲：机器学习中距离和相似忄生度量方法概述.zip[1.3M]
   ┃     ┗━━第一十四讲：划分选择与算法基本思想（二）[435.4M]
   ┃        ┣━━决策树.zip[1.3M]
   ┃        ┗━━第一十四讲：划分选择与算法基本思想（二）.mp4[434.1M]
   ┣━━（选修）第一部分：开始之前[127.3M]
   ┃  ┣━━0.课程简介与机器学习发展史.pptx[1.3M]
   ┃  ┗━━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[126M]
   ┣━━（选修）第三部分：概率论基础[2.1G]
   ┃  ┣━━第七讲：概率论（一）[414.2M]
   ┃  ┃  ┣━━1.6概率论1.pptx[6.4M]
   ┃  ┃  ┗━━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[407.9M]
   ┃  ┣━━第九讲：概率论（三）[822.3M]
   ┃  ┃  ┣━━1.8概率论3.pptx[1.3M]
   ┃  ┃  ┗━━第九讲：概率论（三）.mov[821M]
   ┃  ┣━━第八讲：概率论（二）[273.6M]
   ┃  ┃  ┣━━1.7概率论2.pptx[2.7M]
   ┃  ┃  ┗━━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[270.9M]
   ┃  ┗━━第十讲：概率论（四）[684.9M]
   ┃     ┣━━概率论4[380.8K]
   ┃     ┃  ┣━━1.9概率论4.pptx[379.4K]
   ┃     ┃  ┣━━bino.py[449B]
   ┃     ┃  ┗━━norm.py[928B]
   ┃     ┗━━第十讲：概率论（四）.mov[684.5M]
   ┣━━（选修）第二部分：线忄生代数基础[1.2G]
   ┃  ┗━━线忄生代数基础[1.2G]
   ┃     ┣━━第三讲：线忄生代数（二）[98.9M]
   ┃     ┃  ┣━━1.2线忄生代数2.pptx[676.5K]
   ┃     ┃  ┗━━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[98.2M]
   ┃     ┣━━第二讲：线忄生代数（一）[83.9M]
   ┃     ┃  ┣━━1.1线忄生代数1.pptx[1.2M]
   ┃     ┃  ┗━━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[82.7M]
   ┃     ┣━━第五讲：线忄生代数（四）[443.3M]
   ┃     ┃  ┣━━mcxy_ml2_20180911_0.zip[1.6M]
   ┃     ┃  ┗━━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[441.7M]
   ┃     ┣━━第六讲：线忄生代数（五）[490.2M]
   ┃     ┃  ┣━━mcxy_ml2_20180911_1.zip[374.5K]
   ┃     ┃  ┗━━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[489.8M]
   ┃     ┗━━第四讲：线忄生代数（三）[117.9M]
   ┃        ┣━━1.3线忄生代数3.pptx[1.5M]
   ┃        ┗━━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[116.4M]
   ┗━━(选修)第四部分：VisualStudioCode使用[1.1G]
      ┗━━第一十一讲：VisualStudioCode使用（一）.mp4[1.1G]

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quziyou

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沐秋烟

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