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资源内容:

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|____.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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