#2简介
2|____.vdi.zip|____00、课程介绍|____01-复杂系统|____01、机器学习的数学基础1-数学分析|____02-大数据与机器学习|____02、数学基础2-数理统计与参数估计|____03-人工智能的三个阶段|____03、数学基础3-矩阵和线性代数|____04-高等数学—元素和极限|____04、数学基础4-凸优化|____05-复杂网络经济学应用|____05、Python基础及其数学库的使用|____06-机器学习与监督算法|____06、Python基础及其机器学习库的使用|____07-阿尔法狗与强化学习算法|____07、回归|____08-高等数学—两个重要的极限定理|____08、回归实践|____09-高等数学—导数|____09、决策树和随机森林|____1-1课程整体介绍及导学.mp4|____1-2课程简介.mp4|____1-3项目成果演示(三个案例).mp4|____1-4软件和知识点简介.mp4|____2-1什么是人工智能.mp4|____2-1环境及知识准备.mp4|____2-2人工智能前景mp4.mp4|____2-3人工智能需要的基本数学知识.mp4|____2-4人工智能简史.mp4|____2-5ai机器学习和深度学习的关联.mp4|____2-6什么是机器学习mp4.mp4|____2-7面对ai我们应有的态度.mp4|____2-8什么是过拟合.mp4|____2-9什么是深度学习.mp4|____3-1什么是tensorflow.mp4|____3-2tensorflow和其他机器学习库的对比.mp4|____3-3如何学习tensorflow.mp4|____3-4tensorflow前景.mp4|____4-1如何使用课程提供的虚拟机文件.mp4|____4-2安装virtualbox.mp4|____4-3安装ubuntu.mp4|____4-4配置ubuntu.mp4|____4-5安装python.mp4|____4-6安装tensorflow.mp4|____4-7安装tensorflow.mp4|____4-8安装python类库.mp4|____5-1从helloworld开始.mp4|____5-2tensorflow的编程模式.mp4|____5-3tensorflow的基础结构.mp4|____5-4图和会话.mp4|____5-5python常用库numpy.mp4|____5-6什么是tencor(上).mp4|____5-7什么是tensor(下).mp4|____5-8图和会话原理及案例(上).mp4|____5-9图和会话原理及案例(下).mp4|____5-10可视化利器tensorboard(上).mp4|____5-11可视化利器tensorboard(下).mp4|____5-12酷炫模拟游乐场playground.mp4|____5-13常用pythonku库matpotlib.mp4|____5-14综合小练习:梯度下降解决线性回归(上).mp4|____5-15综合小练习:梯度下降解决线性回归(中).mp4|____5-16综合小练习:梯度下降解决线性回归(下).mp4|____5-17激活函数(上).mp4|____5-18激活函数(下)..mp4|____5-19动手实现cnn卷积神经网络(一).mp4|____5-20动手实现cnn卷积神经网络(二).mp4|____5-21动手实现cnn卷积神经网络(三).mp4|____5-22动手实现cnn卷积神经网络(四)(2).mp4|____5-23动手实现cnn卷积神经网络(五).mp4|____6-1背景和知识点简介.mp4|____6-2音乐和数学的联系.mp4|____6-3什么是midi文件.mp4|____6-4配置开发环境.mp4|____10-贝叶斯理论|____10、随机森林实践|____11-高等数学—泰勒展开|____11、提升|____12-高等数学—偏导数|____12、XGBoost|____13-高等数学—积分|____13、SVM|____14-高等数学—正态分布|____14、SVM实践|____15-朴素贝叶斯和最大似然估计|____15、聚类|____16-线|____16、聚类实践|____17-数据科学和统计学(上)|____17、EM算法|____18-线代数—矩阵、等价类和行列式|____18、EM算法实践|____19-Python基础课程(上)|____19、贝叶斯网络|____20-线代数—特征值与特征向量|____20、朴素贝叶斯实践|____21-监督学习框架|____21、主题模型LDA|____22-Python基础课程(下)|____22、LDA实践|____23-PCA、降维方法引入|____23、隐马尔科夫模型HMM|____24-数据科学和统计学(下)|____24、HMM实践|____25-Python操作数据库、Python爬虫|____26-线分类器|____27-Python进阶(上)|____28-Scikit-Learn|____29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入|____30-Python进阶(下)|____31-决策树|____32-数据呈现基础|____33-云计算初步|____34-D-Park实战|____35-第四范式分享|____36-决策树到随机森林|____37-数据呈现进阶|____38-强化学习(上)|____39-强化学习(下)|____40-SVM和网络引入|____41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用|____42-网络|____43-监督学习-回归|____44-监督学习-分类|____45-网络基础与卷积网络|____46-时间序列预测|____47-人工智能金融应用|____48-计算机视觉深度学习入门目的篇|____49-计算机视觉深度学习入门结构篇|____50-计算机视觉学习入门优化篇|____51-计算机视觉深度学习入门数据篇|____52-计算机视觉深度学习入门工具篇|____53-个化推荐算法|____54-Pig和Spark巩固|____55-人工智能与设计|____56-网络|____57-线动力学|____58-订单流模型|____59-区块链一场革命|____60-统计物理专题(一)|____61-统计物理专题(二)|____62-复杂网络简介|____63-ABM简介及金融市场建模|____64-用伊辛模型理解复杂系统|____65-金融市场的复杂性|____66-广泛出现的幂律分布|____67-自然启发算法|____68-机器学习的方法|____69-模型可视化工程管理|____70-ValueIterationNetworks|____70-最新回放|____71-线动力学系统(上)|____72-线动力学系统(下)|____73-自然语言处理导入|____74-复杂网络上的物理传输过程|____75-RNN及LSTM|____76-漫谈人工智能创业|____77-学习其他主题|____78-课程总结|____bootstrap商业网站实战1|____bootstrap商业网站实战2|____lect01_工作环境准备及数据分析建模理论基础.flv|____lect02_数据分析工具Pandas.flv|____lect03_探索性数据分析及数据可视化.flv|____lect04_机器学习及scikit-learn.flv|____lect05_金融时间序列.flv|____lect06_量化分析.flv|____lect07_图像数据处理及分析.flv|____lect08_深度学习及TensorFlow.flv|____lect09_文本数据分析.flv|____lect10_项目实战.flv|____ppt|____project(1).zip|____project.zip|____project.zip|____project0.zip|____Python之web开发利刃1|____Python之web开发利刃2|____Python之云计算开发王者|____python之大数据开发奇兵|____Python之微信开发神器|____Python之桌面应用开发新宠|____Python之爬虫开发帝王|____Python之自运维开发明星|____Python就业前景剖析-大道你们挤,我去吃螃蟹|____Spark、Hadoop|____W门大学-3528元-人工智能、大数据与复杂系统|____X象学院-899元-机器学习全新升级版|____X象学院-Python数据分析升级版第二期|____人工智能之机器学习|____人工智能之深度学习+推荐系统|____人工智能资料和作业|____使用须知.txt|____公开课|____北F网3期-人工智能|____博客项目+web聊天室|____基于Python玩转人工智能最火框架|____大数据、数据挖掘、机器学习|____天天生鲜项目|____慕K网-299元-基于Python玩转人工智能最火框架TensorFlow应用实践|____慕K网-399元-Python3入门机器学习经典算法与应用|____推荐系统|____数据挖掘基础|____更多资源,关注【798资源网】一只学弱狗.png|____爱家租房项目|____第1章欢迎来到Python3玩转机器学习|____第1章课程整体介绍|____第2章人工智能基础知识|____第2章机器学习基础|____第3章JupyterNotebook,numpy和m|____第3章TensorFlow简介和开发环境搭建|____第4章TensorFlow原理与进阶(代码实践)|____第4章最基础的分类算法-k近邻算法kNN|____第5章案例一会作曲的人工智能|____第5章线性回归法|____第6章案例二会Photoshop的人工智能|____第6章梯度下降法|____第7章PCA与梯度上升法|____第7章案例三会开3D赛车的人工智能|____第8章多项式回归与模型泛化|____第8章知识点总结和课程延展|____第9章逻辑回归|____第10章评价分类结果|____第11章支撑向量机SVM|____第12章决策树|____第13章集成学习和随机森林|____第14章更多机器学习算法|____第一阶段-深度学习基础|____第一阶段:Python数据分析与建模库|____第三阶段:机器学习案例实战|____第二阶段-深度学习进阶|____第二阶段:机器学习经典算法|____网络爬虫-利用python实现爬取网页神技1|____网络爬虫-利用python实现爬取网页神技2|____老男孩python项目实战|____课程代码和素材(包含训练好的参数文件).zip|____课程链接.png|____骑摩托车的托马斯.jpg|____麦Z学院-2999元-人工智能与机器学习|____麦Z学院-深度学习基础与进阶
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