收起左侧

[人工智能] 麦子学院人工智能与机器学习教程

59
回复
1387
查看
  [复制链接]
  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 09:54
  • 签到天数: 316 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2019-5-6 10:19:05 | 显示全部楼层 |阅读模式

    5 K! m/ [. }+ g' M5 \├─第一阶段:Python数据分析与建模库- C/ i1 {$ g, q5 M
    │  ├─01Python快速入门3 n5 N. }1 o" t* X
    │  │      1.系列课程环境配置.mp4$ Q: `( F8 b2 {
    │  │      10.函数基础.mp4
    , ?7 i0 z1 j6 ?& Y) _5 L│  │      2.Python快速入门.mp4
    1 X5 N7 t0 V9 o9 W  L9 \: |│  │      3.变量类型.mp49 D) ^0 O4 s( R4 o! S: Q! i5 @
    │  │      4.LIST基础.mp41 h; ]9 q, `% j$ O
    │  │      5.List索引.mp4& G0 r6 g  `4 F+ m1 x
    │  │      6.循环结构.mp47 _4 P% H5 h+ A6 [# e
    │  │      7.判断结构.mp48 }" }9 o% t' a6 e* T" Q! _
    │  │      8.字典.mp4
    6 E2 c+ v9 e5 q│  │      9.文件处理.mp4
    ; z+ O& y4 _) j4 E+ r│  │      
    * A" u4 y$ X* N7 ~/ z6 l│  ├─02科学计算库Numpy6 I3 A+ ?* W1 r  ~
    │  │      1.数据结构.mp4  \) l# s9 K! ^+ q2 d
    │  │      2.基本操作.mp4) I0 e# d3 b' T0 `& g, w
    │  │      3.矩阵属性.mp4
    ! @$ w# C  O! A* I9 ^: s% M$ V% m│  │      4.矩阵操作.mp4
    2 {$ K# _5 k$ @, P6 F5 Q, a│  │      5.常用函数.mp45 H9 E' W3 ]2 U; }
    │  │      
    " \. _( `8 u' Y4 h# W. m│  ├─03数据分析处理库Pandas" |& g- j% S& W9 Q3 c
    │  │      1.数据读取.mp4
    ( K! M+ ^0 P# ]" N' h2 s│  │      2.数据预处理.mp42 q$ U- U* @7 U% e" J
    │  │      3.常用函数.mp4
    0 k9 a& n$ x5 Q2 T; H│  │      4.Series结构.mp4$ g# b9 b3 _7 |. ?4 ~
    │  │      
    , ^) y- Z1 z5 u) K7 r│  ├─04可视化库Matplotlib) H5 j- ~7 m) B7 j1 Z5 o# P
    │  │      1.折线图.mp4
    / _# _) [2 I" k& ]/ K7 [│  │      2.子图操作.mp43 h: B  U( G. Q- F0 d
    │  │      3.条形图与散点图.mp4; S/ C7 h: |, c  c' Z/ b
    │  │      4.柱形图与盒图.mp4
    - S+ U6 H4 {* e: Y& y│  │      5.细节设置.mp4, b1 ^/ U2 B% b, ^2 r
    │  │      4 b" W& A6 u1 O$ B7 F1 C1 U) c0 q
    │  └─05Seaborn可视化库. y: ^, J; y7 D& a9 P8 _( ^$ J' j
    │          1.课程简介.mp4
    ! M  u5 @; [) k9 p% m& E│          10.Facetgrid使用方法.mp4
    7 D# E+ A0 d; J. p* ?│          11.Facetgrid绘制多变量.mp4
    & _# H- v( _! i& b* K) s& V│          12.热度图绘制.mp4
    ( c1 b$ ?* ]6 _/ ?4 K9 L0 o! _│          2.整体布局风格设置.mp43 N2 C+ j6 T& y7 H" Y
    │          3.风格细节设置.mp4
    3 |& M* w; c0 L5 q& F│          4.调色板.mp4
    / V2 Q( [, g$ i. O# ~4 _% J" r│          5.调色板颜色设置.mp4( H! R. r7 e( {1 \$ g- Q9 ]
    │          6.单变量分析绘图.mp4
    " K$ m  V' L$ ^│          7.回归分析绘图.mp4
    7 H6 n5 n, F7 A& C│          8.多变量分析绘图.mp4, q. j! J8 x# Y0 p1 N7 p
    │          9.分类属性绘.mp49 [6 L6 h# I8 a$ _4 b8 D0 W) @
    │          7 \# v" a/ ~$ R8 [/ T  ?
    ├─第二阶段:机器学习经典算法% I0 S* T! p# {. i8 h" m
    │  ├─01回归算法1 j) k( T% W: y5 I+ e
    │  │      1.机器学习概述.mp4- ?3 D9 o9 Y. V2 m( {# a6 x
    │  │      2.回归算法.mp4
    # Z5 Z6 k" d5 @, o( v│  │      3.线性回归误差原理推导.mp4$ ^, m7 V' l5 G/ ]+ U! r
    │  │      4.目标函数求解.mp4. T) w5 Z% {0 ~0 ]: Y
    │  │      5.逻辑回归原理.mp4% B- D' g4 C* p7 Y7 t' X* N
    │  │      6.梯度下降实例.mp4
    6 |2 R$ ?" n) [: u│  │      7.梯度下降原理.mp4- J4 @9 K3 R+ c1 m
    │  │      
    % L# y7 o, f/ a( R" \) h! y" I+ a9 i│  ├─02决策树与随机森林4 T& I8 C$ i% @: K
    │  │      1.决策树概述.mp4  o0 O  b/ q) @8 o& a
    │  │      2.熵原理形象解读.mp4
    ) [, [! B2 u- I  C7 X- o│  │      3.决策树构造实例.mp4% S9 r$ T+ T* {/ h% |* F$ ]
    │  │      4.信息增益.mp4
    " O9 t6 \7 @; t' t7 N3 G% O│  │      5.信息增益率.mp4
    1 ~* b3 K! U7 m1 D) J│  │      6.决策树剪枝.mp43 g. d  O: R% D/ n# b
    │  │      7.随机森林.mp4
    & w3 h" n- K* R# |& L* {│  │      8.案例决策树参数.mp4
    * ?3 g$ f- B- ~( p│  │      ( g9 q3 y8 v% c+ h5 a. Y
    │  ├─03贝叶斯算法9 H, N2 D' k# h" M8 ~* ?* @- H
    │  │      1.贝叶斯算法概述.mp4
    ' h# T0 i4 Y" _2 x$ S0 `│  │      2.贝叶斯推导实例.mp4* j4 v, m) t9 e' s2 P- u4 h
    │  │      3.贝叶斯拼写纠错实例.mp4) n* k  T- P- {0 S
    │  │      4.垃圾邮件过滤实例.mp4
    , u/ Y, Z, Z; g" r% A│  │      5.贝叶斯实现拼写检查器.mp4
    0 v4 V7 [0 I) c1 C│  │      
    # x5 J% f" B- m5 _+ C, H$ ~│  ├─04 Xgboost" l& @6 f9 ~' N0 j. P, G3 B
    │  │      1.集成思想.mp4. I9 d. B9 m) \" U5 p! d6 [9 M  L
    │  │      2.xgboost基本原理.mp4
    : ~6 v, a% ~. w% f│  │      3.xgboost目标函数推导.mp4. a1 _8 o9 S4 _  \/ q; M
    │  │      4.xgboost求解实例.mp4# \* G0 L  c5 A+ a. E
    │  │      5.xgboost安装.mp4- z4 @- D& d: i7 S: x" H6 Q6 X& X
    │  │      6.xgboost实战演示.mp4/ T4 v( b: {% C1 [; u( R0 w
    │  │      7.Adaboost算法概述.mp4
    # U8 i) ?0 F: P7 @: W8 F5 E: v│  │      
    ) _2 q' j/ P( x4 {8 K│  ├─05支持向量机算法( u7 Q3 \# e, n  h" c" ~1 U( Y: M
    │  │      1.支持向量机要解决的问题.mp46 |% a% R4 W# w. d0 h
    │  │      2.支持向量机求解目标.mp4
    + A2 p! {& n! O& [8 x! p│  │      3.支持向量机目标函数求解.mp41 w4 h% d4 V$ T3 }9 d; u: [9 o
    │  │      4.支持向量机求解例子.mp4
    - ]  m, d/ I4 \9 l│  │      5.支持向量的作用.mp4! G7 D% V5 s* A' |
    │  │      6.软间隔支持向量机.mp48 U0 F& _$ y: B4 Z5 d
    │  │      7.核函数变换.mp4
    " \3 k2 G" I+ Q# A+ s4 |│  │      % h- X+ ?6 P+ ]/ C' }; O( _
    │  ├─06时间序列AIRMA模型
      u. Q  l: ]8 Z' ?│  │      1.数据平稳性与差分法.mp45 O5 d( u% H4 ^7 A. V
    │  │      2.ARIMA模型.mp4* V% L) ]% c% t
    │  │      3.相关函数评估方法.mp4% L) S7 T$ `7 H
    │  │      4.建立ARIMA模型.mp4
    ' D) m  q2 g- [: ?│  │      5.参数选择.mp4
    0 }2 C/ @+ O6 _8 R5 o9 U' {│  │      
    + v  \& b$ Y( `# i& y. o, O1 M│  ├─07神经网络基础
    - G  ]$ t: m! m4 K│  │      1.深度学习概述.mp4
      Y& l2 w. K4 ], V3 Y7 E│  │      10.最优化问题细节.mp4" |% t4 g! u# Q9 w! y; Z- @/ h# L
    │  │      11.反向传播.mp40 G. Q1 p( t; Q8 r
    │  │      2.挑战与常规套路.mp4
    : ?% L6 ?) ?) x2 I5 ]/ @│  │      3.用K近邻来进行分类.mp49 c; y6 H3 k# ?# a; h  C5 {  C9 i
    │  │      4.超参数与交叉验证.mp4
      A' R) Q% F0 X0 P│  │      5.线性分类.mp4
    2 _; a$ J0 D1 [5 t( q│  │      6.损失函数.mp4- m3 l5 i, M$ w( j
    │  │      7.正则化惩罚项.mp48 ~& i* e5 _/ G% v- ]% e8 G
    │  │      8.softmax分类器.mp43 I' d) j3 n; `+ y  X  w+ \
    │  │      9.最优化形象解读.mp40 u3 ?7 ]+ b; Y
    │  │      * O" o3 j. _% }( X7 G% n
    │  ├─08神经网络架构
    , U/ Z; k6 Z0 i( \│  │      1.整体架构.mp4  r( ?  S, Y) h1 i! W0 c0 g  D
    │  │      2.实例演示.mp41 ~# u  d' J! O+ S
    │  │      3.过拟合解决方案.mp4/ C/ D0 \. W% e9 W
    │  │      4.感受神经网络的强大.mp48 k$ a/ W/ \/ M6 u1 }) l
    │  │      0 k3 N8 g2 c4 \$ m  o0 d
    │  ├─09PCA降维与SVD矩阵分解% a/ l" c" N  x1 D& K1 t- A
    │  │      1.PCA问题.mp4
    ! D! t& s2 y0 p0 s4 Q, P│  │      2.PCA降维实例.mp45 M, J5 s3 p0 ]
    │  │      3.SVD原理.mp4& Z: A! s. P  Y- ^2 Z3 _7 C, L+ P
    │  │      4.SVD推荐系统.mp4
    2 j3 [/ M# a  _4 Y. @0 x│  │      0 S8 @* Z0 J2 D% ?  y0 y
    │  ├─10聚类算法
    - e9 J0 S. q7 [! a3 j3 E8 D│  │      1.聚类算法概述.mp4
    8 o" `5 ^. q+ D! L, d3 w│  │      2.使用Kmeans进行图像压缩.mp4; e# j6 X' a# t8 m" N
    │  │      3.特征工程2.mp4% @( V$ i/ T2 T+ t6 n: B
    │  │      
    . z! i  w9 s8 \- u! w6 g3 T│  ├─11推荐系统
    7 a# t. |4 l4 J) D- i' U│  │      1.开场.mp4
    , H5 O1 a( k/ s. M│  │      2.推荐系统应用.mp4  }8 N( U) H+ t" C- |
    │  │      3.推荐系统要完成的任务.mp4# {7 o, g! x, k) A" ?
    │  │      4.相似度计算.mp4
    % ]( B% l( Q8 Q$ R$ Q7 d│  │      5.基于用户的协同过滤.mp4
    ) ^3 @1 l0 e5 n│  │      6.基于物品的协同过滤.mp4. O+ V' M: V! z7 }/ ]/ q
    │  │      7.隐语义模型.mp4
    9 h  T# S7 M- h! E; W: |│  │      8.隐语义模型求解.mp4& b' U; B! g) C( u3 ~: D; E- C
    │  │      9.模型评估标准.mp4
    # M( b) _! {0 O; S/ h" {│  │      1 e8 A: ?" h" Q2 a) W) y0 u% K: q: T
    │  └─12Word2Vec
      G  d$ w, j' E. y9 T, ]│          1.开篇.mp4& A; t& J) M' h" C; v9 M* e
    │          10.锑度上升求解.mp4* X: Q; n& I2 M" J: {  k5 a
    │          11.负采样模型.mp4' E9 S3 c) n% `, v. z
    │          2.自然语言处理与深度学习.mp42 z- C3 B2 Y  C. B& L: ?
    │          3.语言模型.mp4" `3 W6 \6 u  I% E
    │          4.N-gram模型.mp4
    9 E2 a$ @- m: N9 _- _) G+ r│          5.词向量.mp4) {2 c2 x% \. C# e6 }
    │          6.神经网络模型.mp4
    1 `/ @: }+ y1 C5 B5 N$ x5 M2 L3 s│          7.Hierarchical Softmax.mp4
    1 l- i/ I3 {6 R│          8.CBOW模型实例.mp4
    3 \2 g+ T$ v  G: [- R6 x7 K4 y│          9.CBOW求解目标.mp4
    - j3 U" b. B2 t' o/ j│         
    8 l3 ^, r. c6 Q) W* t+ T9 |, L└─第三阶段:机器学习案例实战" I" w* y* M! q8 R7 d, w/ J) ]
        ├─01使用Python分析科比生涯数据, T! Y. p5 ?* [1 ?! o
        │      1.科比数据集简介.mp4
    7 ~% I: c- W: Y9 ^$ k    │      2.数据预处理.mp4
    3 G6 c, _; Z8 O% C8 L: S    │      3.建模.mp4
    3 S; g7 n. Y( z4 R# _    │      
    0 F$ h2 P$ ~6 S* z3 u! w5 F    ├─02案例实战-信用卡欺诈检测
    $ O& d' s; {& M, A1 i/ `3 @7 G    │      1.案例背景和目标.mp4
    $ E) s, O3 |3 I. i    │      10.SMOTE样本生成策略.mp4+ G3 @' K" v2 L7 O& M2 ]' m0 k
        │      2.样本不均衡解决方案.mp41 u1 n, P$ s# Z0 a5 Q. G1 k
        │      3.下采样策略.mp4$ G, `1 M4 Q! _0 I/ L, s
        │      4.交叉验证.mp4& s4 p6 f+ {: M
        │      5.模型评估方法.mp4
    1 h1 o; |; b1 O5 ]! n1 S/ ]' N    │      6.正则化惩罚.mp4
    & e( U2 b6 n  q' L. v  o- H  G. w    │      7.逻辑回归模型.mp44 }6 o5 N. l/ N& J+ z8 |
        │      8.混淆矩阵.mp4* [9 d1 [* f- y6 L
        │      9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
    4 A- ?4 o3 f$ ?, V, F2 |- g) o7 i+ A9 {    │      ; n4 M2 N% u$ w  Z! U( H% e
        ├─03Python文本数据分析' q, K3 ^0 l1 {5 M3 ?
        │      1.文本分析与关键词提取.mp4, w% G8 M! `& g2 g
        │      2.相似度计算.mp4
    ) w6 ~: g$ [" x5 N9 K    │      3.新闻数据与任务简介.mp4
    8 {* V( D6 j+ W1 G& q    │      4.TF-IDF关键词提取.mp4& I) B1 S- z& G' S
        │      5.LDA建模.mp41 a$ P5 T- y, Q0 U3 t# N
        │      6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4. f/ c6 x% U" c8 d. R# L: e. s
        │      8 e5 x# Y' O1 p
        ├─04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
    & E$ F0 c0 I/ d6 ^    │      1.数据介绍.mp4! \. C# F0 k/ I$ @4 t
        │      2.数据预处理.mp4
    1 ^9 a: Q: B6 m: w9 ]# Q: k    │      3.回归模型[vxia.net].mp4
    * V7 n, A. P0 g2 J    │      4.随机森林模型.mp4
    ! O6 Y0 U- o: M' `! k* r    │      5.特征选择.mp4
    + a; }1 w9 M3 f3 I  y    │      . f) f* `( B" {
        ├─05时间序列案例实战
    4 x' n& [, `8 m6 u0 s4 R* v2 k    │      1.Pandas生成时间序列.mp4; w' y4 f' w% k6 ]2 @1 |* S! L
        │      2.Pandas数据重采样.mp4
    8 K# _6 i- r) R. M7 e( x    │      3.Pandas滑动窗口.mp4# B2 X( F' m  f1 D
        │      4.股票预测案例.mp4
    ! {4 t+ `, B1 I  G    │      5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4! m  Z* V+ |2 Y) \
        │      6.维基百科词条EDA.mp45 G5 k/ Q9 L2 u) L
        │      . [3 k3 L- b' [3 ~% `
        ├─06TensorFlow框架
    2 E) t0 z% ^( C0 L# ~# v9 I    │      10.卷积神经网络参数.mp4# o2 }% f! D. _1 |
        │      2.变量.mp41 @% D7 F; D# O1 V. w
        │      3.变量练习.mp4
    " f+ l9 ^) d% f9 z    │      4.线性回归模型.mp4
    / H  m) \" a0 A9 G    │      5.逻辑回归框架.mp4
    " b" V7 j2 \! |: {2 U5 }4 t    │      6.逻辑回归迭代.mp4' h# _' S. G; e2 I. s$ v4 W
        │      7.神经网络模型.mp4
    6 E' h6 l0 J- x2 p. Q5 F  L. }    │      8.完成神经网络.mp4
    ' l# p' s  l) E    │      9.卷积神经网络模型.mp4
    8 t* C% U- L. O9 d    │      & U% A7 o7 r1 O3 d0 u" Z% r
        ├─07MNIST手写字体识别5 M' y$ n: z5 E  ^
        │      1.神经网络模型概述.mp4% r1 Q/ U$ ]- ]$ z: `. H
        │      2.tensorflow参数.mp4. u5 e, ?, e, M2 h
        │      3.卷积简介.mp4% u' T$ K5 s5 W
        │      4.构造网络结构.mp4
    6 u: D/ n$ Q3 `8 s    │      5.训练网络模型.mp4# \: A9 J8 q5 L9 [
        │      ' d* D3 n7 l8 ^; q* Q
        ├─08Gensim中文词向量建模
    " ~+ @/ L5 t' J    │      1.使用Gensim库构造词向量.mp4
    - O8 ?! Z- S# F4 h5 o) |    │      2.维基百科中文数据处理.mp4: R, C% l" a: C( [* r* N
        │      3.Gensim构造word2vec模型.mp4
    + X1 x7 R! [5 B2 [    │      4.测试模型相似度结果.mp4
    3 E  h; c+ N# E    │      
    : \0 T2 M2 @3 k" f2 }) A    ├─09探索性数据分析-赛事数据集分析
    7 N# ]5 _8 J# m$ O# i4 X6 n    │      1.开场.mp4
    . H6 C, B% j* ^8 b9 z/ _    │      2.数据背景介绍.mp4& J  k$ S& S1 T: R# i. _
        │      3.数据读取与预处理.mp46 d# |6 o1 D3 ]
        │      4.数据切分模块.mp44 v/ e: a0 d; R( O& u. z
        │      5.缺失值可视化分析.mp44 r0 u/ d: l4 W$ M8 v
        │      6.特征可视化展示.mp4  `- A* r  W7 l; u0 U0 @/ i5 H
        │      7.多特征之间关系分析.mp4% T. p/ T2 U4 q7 Q; ~
        │      8.报表可视化分析.mp45 F( a( O, X- a% t% \. }; Q
        │      9.红牌和肤色的关系.mp40 [/ E. b/ u. N2 f
        │      
    3 g& F. b8 R' b% _. _, W9 k    └─10 探索性数据分析-农粮数据分析
    2 u  U# S9 e" b/ c1 O            1.数据背景简介.mp42 x( p' V5 w! p5 B6 \0 w, z
                2.数据切片分析.mp4% [, c5 U" T" s3 a5 A
                3.单变量分析.mp4
    ( B' s5 j. }# |3 P$ }$ K) I            4.峰度与偏度.mp4
    9 E+ q+ f2 K) b  }, S2 {1 j            5.数据对数变换.mp4
    & t$ c/ _# G( L- z/ w1 e6 E- L            6.数据分析维度.mp4
    $ _8 O3 c) ~" j            7.变量关系可视化展示.mp4
    , J; ]7 w7 X! k
    " O( M+ e% @' C8 {下载地址:Wq82wk7Q4h
    * Q6 O/ k9 p$ N$ \0 A  {
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复

    本帖子中包含更多资源

    您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

    x
  • TA的每日心情

    3 天前
  • 签到天数: 255 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2019-5-25 08:05:10 | 显示全部楼层
    666666666666666
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    2020-9-20 09:57
  • 签到天数: 71 天

    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2019-5-25 09:35:45 | 显示全部楼层
    好东西谢谢分享
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-9-18 20:26
  • 签到天数: 333 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2019-5-25 12:21:27 | 显示全部楼层
    66
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-8-25 18:36
  • 签到天数: 137 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2019-5-27 11:53:37 | 显示全部楼层
    vffvf
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    擦汗
    2020-5-27 22:18
  • 签到天数: 229 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2019-5-27 13:37:58 | 显示全部楼层
    xxxx
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    慵懒
    前天 21:15
  • 签到天数: 118 天

    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2019-5-27 13:48:06 | 显示全部楼层
    真棒真厉害
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    2019-12-27 11:44
  • 签到天数: 127 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2019-5-28 17:12:34 | 显示全部楼层
    RE: 麦子学院人工智能与机器学习教程 [修改]
    . \- ?- ]+ _. _* W3 @* J$ A% r! q
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-4-24 08:49
  • 签到天数: 116 天

    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2019-5-31 17:18:50 | 显示全部楼层
    6666666
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    2020-8-10 11:16
  • 签到天数: 151 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2019-5-31 23:00:58 | 显示全部楼层
    66666666666666666666666
    回复

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则