人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】
├── day--6/│ ├── 1. 回顾.wmv
│ ├── 10. 代码.wmv
│ ├── 2. Sigmoid 函数和高斯判别.wmv
│ ├── 3. 回归可以处理分类问题.wmv
│ ├── 4. 逻辑回归.wmv
│ ├── 5. argmax 和 sigmoid.wmv
│ ├── 6. 逻辑回归的损失函数.wmv
│ ├── 7. 逻辑回归梯度下降的公式.wmv
│ ├── 8.逻辑回归的函数图像 .wmv
│ └── 9. 等概率线和逻辑回归与高斯判别之间的关系.wmv
├── Day1/
│ ├── 1. 人工智能和机器学习和深度学习.wmv
│ ├── 10. 评价标准.wmv
│ ├── 11. 编程实现最小二乘法.wmv
│ ├── 12. 使用sklearn执行最小二乘法.wmv
│ ├── 13. 打印模型中的参数和结局.wmv
│ ├── 14. 引入交叉验证.wmv
│ ├── 15. 引入泰勒展开.wmv
│ ├── 16. 总结.wmv
│ ├── 2. 机器学习的感知.wmv
│ ├── 3. 监督和半监督和无监督学习.wmv
│ ├── 4. 后续学习内容.wmv
│ ├── 5. 线性回归问题.wmv
│ ├── 6. 线性回归的感觉.wmv
│ ├── 7. 线性回归总结.wmv
│ ├── 8. 损失函数.wmv
│ └── 9. 等值线.wmv
├── Day10/
│ ├── 1. 回顾加引出决策树.wmv
│ ├── 10. 预剪枝和后剪枝.wmv
│ ├── 11. 解答问题.wmv
│ ├── 2. 决策树的本质内容.wmv
│ ├── 3. 引入信息熵.wmv
│ ├── 4. 决策树的生成.wmv
│ ├── 5. 决策树的生成和结束.wmv
│ ├── 6. 信息增益率情况.wmv
│ ├── 7. 基尼指数.wmv
│ ├── 8. 决策树的手算.wmv
│ └── 9. 预剪枝.wmv
├── Day11/
│ ├── 1. 连续值的处理方法.wmv
│ ├── 2. 判别模型和生成模型加先验概率和后验概率.wmv
│ ├── 3. 先验概率和后验概率.wmv
│ ├── 4. 信息熵.wmv
│ ├── 5. 交叉熵.wmv
│ ├── 6. 昨天的学员访谈.wmv
│ ├── 7. 机器学习三个步骤表述决策树.wmv
│ ├── 8. 决策树的正则以及剪枝.wmv
│ └── 9. 缺失值的处理方法-上午.wmv
├── Day12/
│ ├── 1. 回顾.wmv
│ ├── 10. Boosting 和 Bagging的区别.wmv
│ ├── 11. 提升树.wmv
│ ├── 12. 梯度提升树.wmv
│ ├── 13. 不知道说了啥.wmv
│ ├── 2. 答疑.wmv
│ ├── 3. 回归树.wmv
│ ├── 4. 一元回归树的展示.wmv
│ ├── 5. 回归树处理过拟合1.wmv
│ ├── 6. 树模型的总结.wmv
│ ├── 7. 集成学习加随机森林.wmv
│ ├── 8. 随机森林选择特征的方法.wmv
│ └── 9. boosting的引入.wmv
├── Day13/
│ ├── 1. 回顾.wmv
│ ├── 2. GBDT回顾.wmv
│ ├── 3. xgboost的推导.wmv
│ ├── 4. 数据结构与算法.wmv
│ ├── 5. 兔子过河.wmv
│ ├── 6. 栈的概念.wmv
│ ├── 7. 标准化和归一化.wmv
│ ├── 8. 队列.wmv
│ └── 工作上的图片.jpg
├── Day14/
│ ├── 1. 总结树模型.wmv
│ ├── 10. 归并排序.wmv
│ ├── 11. 快速排序.wmv
│ ├── 12. 问题.wmv
│ ├── 2. 问题.wmv
│ ├── 3. XGboost过拟合问题.wmv
│ ├── 4. 回顾内容.wmv
│ ├── 5. 链表介绍.wmv
│ ├── 6. 链表的好处.wmv
│ ├── 7. 链表的习题.wmv
│ ├── 8. 树和树的遍历.wmv
│ └── 9. 冒泡和插入排序.wmv
├── Day15/
│ ├── 1. 本周内容.wmv
│ ├── 10. 核函数和多项式核.wmv
│ ├── 11. 高斯核.wmv
│ ├── 12. hinge loss合叶.wmv
│ ├── 2. SVM 引入.wmv
│ ├── 3. SVM理解.wmv
│ ├── 4. 拉格朗日乘子法.wmv
│ ├── 5. 拉格朗日乘子法的KKT条件.wmv
│ ├── 6. SVM推导1.wmv
│ ├── 7. SVM推导2.wmv
│ ├── 8. SMO.wmv
│ └── 9. SMO2.wmv
├── Day16/
│ ├── 1. 回顾.wmv
│ ├── 2. 几何的方式进行理解.wmv
│ ├── 3. 软间隔的几何理解.wmv
│ ├── 4. 通过李宏毅老师的说SVM.wmv
│ ├── 5. 梯度下降求解SVM.wmv
│ ├── 6. 李宏毅老师的对偶问题.wmv
│ └── 7. SVM的程序.wmv
├── Day17/
│ ├── 线性代数2转码后/
│ │ ├── 1. 矩阵的迹.mp4
│ │ ├── 10. 奇异值分解的计算.mp4
│ │ ├── 2. 相似矩阵.mp4
│ │ ├── 3. 迹是特征值的总和.mp4
│ │ ├── 4. 可对角化矩阵.mp4
│ │ ├── 5. 不同特征值对应的特征向量线性无关.mp4
│ │ ├── 6. 对称矩阵.mp4
│ │ ├── 7. 谱定理.mp4
│ │ ├── 8. 特征分解.mp4
│ │ └── 9. 奇异分解.mp4
│ ├── 1. SVM回顾.wmv
│ ├── 10. 特征值分解.wmv
│ ├── 2. 内部指标.wmv
│ ├── 2. 引出聚类的问题.wmv
│ ├── 3. 相似度理论.wmv
│ ├── 4. 外部指标.wmv
│ ├── 5. k-means.wmv
│ ├── 6. 层次聚类.wmv
│ ├── 7. 层次聚类.wmv
│ ├── 8. DBScan.wmv
│ └── 9. 代码.wmv
├── Day18/
│ ├── 1. 回顾.wmv
│ ├── 2. PCA的引入.wmv
│ ├── 3. PCA的推导过程.wmv
│ ├── 4. 奇异值分解.wmv
│ ├── 5. 解答.wmv
│ └── 6. 矩阵分解在推荐系统中的应用.wmv
├── Day19/
│ ├── 1. 探索.wmv
│ ├── 2. 需要的特征有哪些.wmv
│ ├── 3. 看看大神的代码.wmv
│ ├── 4. 大神的代码2.wmv
│ ├── 5. 大神的代码的特征.wmv
│ ├── 6. 大神的特征工程2.wmv
│ ├── 7. 大神代码生成训练集-验证集-测试集.wmv
│ └── 8. 使用线性回归代码.wmv
├── Day2/
│ ├── 10. 总结.wmv
│ ├── 11. 梯度的引入.wmv
│ ├── 12. 梯度下降法的引入.wmv
│ ├── 13. 梯度下降的图像.wmv
│ ├── 14. 解答问题.wmv
│ ├── 15. 梯度下降的公式.wmv
│ ├── 16. 梯度下降法可能落在极值点.wmv
│ ├── 17. 梯度下降法的编程.wmv
│ ├── 2. 泰勒展开.wmv
│ ├── 2. 线性回归.wmv
│ ├── 3. 多项式你和.wmv
│ ├── 4. 演示多项式拟合内容.wmv
│ ├── 5. 过拟合和欠拟合.wmv
│ ├── 6. 过拟合和欠拟合.wmv
│ ├── 7. 另一种方式解释偏差和方差.wmv
│ ├── 8. 方差偏差的图像.wmv
│ └── 9. 解决问题.wmv
├── Day3/
│ ├── 1. 回顾.wmv
│ ├── 10. 随机梯度下降的代码.wmv
│ ├── 11.下午的 岭回归正则化的内容.wmv
│ ├── 12. 岭回归.wmv
│ ├── 13. 总结岭回归.wmv
│ ├── 14. L1 和 L2 正则化.wmv
│ ├── 15. L1 和 L2 的对比.wmv
│ ├── 16. 代码讲解视频.wmv
│ ├── 2. 程序演示.wmv
│ ├── 3. Adagrad 自适应学习率.wmv
│ ├── 4. 没讲明白.wmv
│ ├── 5. 没讲明白2.wmv
│ ├── 6. Adagrad 的内容.wmv
│ ├── 7. 随机梯度下降.wmv
│ ├── 8. 随机梯度下降的收敛情况.wmv
│ └── 9. 小批量梯度下降.wmv
├── Day4/
│ ├── 1. Adagrad的内容.wmv
│ ├── 10. 中心极限定理.wmv
│ ├── 11. 假定检验.wmv
│ ├── 12.假定检验2 .wmv
│ ├── 13. 贝叶斯分类器.wmv
│ ├── 14. 高斯判别分析.wmv
│ ├── 2. 第一部分总结.wmv
│ ├── 3. Lasso 和 岭回归 无偏估计.wmv
│ ├── 4. 伯努利分布.wmv
│ ├── 5. 二项分布.wmv
│ ├── 6. 泊松分布.wmv
│ ├── 7. 正态分布.wmv
│ ├── 8. 正态分布2.wmv
│ └── 9. 为什么正太分布.wmv
├── Day5/
│ ├── 1. 回顾.wmv
│ ├── 10. 协方差矩阵.wmv
│ ├── 11. 实做上的高斯判别分析.wmv
│ ├── 12. 高斯判别分析推导.wmv
│ ├── 13. 高斯分布是线性的.wmv
│ ├── 14. 朴素贝叶斯.wmv
│ ├── 15. 朴素贝叶斯2.wmv
│ ├── 16. 代码.wmv
│ ├── 2. 后续的重点说明.wmv
│ ├── 3. 多维高斯分布.wmv
│ ├── 4. 高斯判别的引入.wmv
│ ├── 5.又解释一遍高斯分布 .wmv
│ ├── 6. 多元高斯分布.wmv
│ ├── 7. 高斯判别第二次说明.wmv
│ ├── 8. 最大似然函数.wmv
│ └── 9. 高斯判别的思想内容.wmv
├── Day6/
│ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ └── Untitled-checkpoint.ipynb
│ ├── 1. 回顾.wmv
│ ├── 10. 代码.wmv
│ ├── 2. Sigmoid 函数和高斯判别.wmv
│ ├── 3. 回归可以处理分类问题.wmv
│ ├── 4. 逻辑回归.wmv
│ ├── 5. argmax 和 sigmoid.wmv
│ ├── 6. 逻辑回归的损失函数.wmv
│ ├── 7. 逻辑回归梯度下降的公式.wmv
│ ├── 8.逻辑回归的函数图像 .wmv
│ └── 9. 等概率线和逻辑回归与高斯判别之间的关系.wmv
├── Day7/
│ ├── 1. 回顾昨天的内容.wmv
│ ├── 10. 链式法则.wmv
│ ├── 11. 反向传播算法.wmv
│ ├── 2. 多分类的情况.wmv
│ ├── 3. 核函数或者映射.wmv
│ ├── 4. 特征转换和神经网络.wmv
│ ├── 5. 确定哪个神经网络更好.wmv
│ ├── 6. 神经网络.wmv
│ ├── 7. 神经网络的演示.wmv
│ ├── 8. 代码情况.wmv
│ └── 9. 神经网络的结构-下午.wmv
├── Day8/
│ ├── 1. 回顾之前内容.wmv
│ ├── 10. DROPOUT 内容.wmv
│ ├── 11. 交叉验证.wmv
│ ├── 12. 准确率_精确率_召回率.wmv
│ ├── 13. ROC曲线.wmv
│ ├── 14. AUC内容求解.wmv
│ ├── 2. 过拟合和欠拟合的引入.wmv
│ ├── 3. 如何解决过拟合和欠拟合.wmv
│ ├── 4. RelU内容.wmv
│ ├── 5. 用RELU替代Sigmoid函数.wmv
│ ├── 6. Maxout 函数.wmv
│ ├── 7. 总结激活函数.wmv
│ ├── 8. 早停发.wmv
│ └── 9. 简单说明集成学习.wmv
├── Day9/
│ ├── 1.内容说明.wmv
│ ├── 2. 本周内容回顾.wmv
│ ├── 3. 卷积神经网络.wmv
│ ├── 4. 卷积和池化.wmv
│ ├── 5. 卷积神经网络的内容.wmv
│ └── 6. 案例.wmv
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谢谢
人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】
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