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├── 01、python数据分析与机器学习实战/
│ ├── 课程资料/
│ │ ├── Python库代码（4个）/
│ │ │ ├── 1-科学计算库numpy/
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ ├── 2-数据分析处理库pandas/
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ ├── data-master/
│ │ │ ├── 3-可视化库matpltlib/
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ ├── 4-可视化库Seaborn/
│ │ │ │ ├── 4-REG.ipynb
│ │ │ │ ├── 5-category.ipynb
│ │ │ │ ├── 6-FacetGrid.ipynb
│ │ │ │ ├── 7-Heatmap.ipynb
│ │ │ │ ├── f1.png
│ │ │ │ ├── iris.data
│ │ │ │ ├── Seaborn-1Style.ipynb
│ │ │ │ ├── Seaborn-2Color.ipynb
│ │ │ │ ├── Seaborn-3Var.ipynb
│ │ │ │ └── Untitled.ipynb
│ │ ├── Python快速入门/
│ │ │ └── 第一章：Python基础.zip
│ │ ├── 补充的内容/
│ │ │ ├── Kmeans/
│ │ │ │ ├── codebook_test.npy
│ │ │ │ ├── compressed_test.jpg
│ │ │ │ ├── compressed_tiger.png
│ │ │ │ ├── test.jpg
│ │ │ │ ├── test2.jpg
│ │ │ │ ├── tiger.png
│ │ │ │ └── Untitled.ipynb
│ │ │ ├── PCA降维/
│ │ │ │ └── PCA.zip
│ │ │ ├── python机器学习案例/
│ │ │ │ ├── machineLearning/
│ │ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ │ ├── 114_congress.csv
│ │ │ │ │ ├── admissions.csv
│ │ │ │ │ ├── auto-mpg.data
│ │ │ │ │ ├── cleaned_loans2007.csv
│ │ │ │ │ ├── cleaned_loans_2007.csv
│ │ │ │ │ ├── filtered_loans_2007.csv
│ │ │ │ │ ├── income.csv
│ │ │ │ │ ├── iris.csv
│ │ │ │ │ ├── loans_2007.csv
│ │ │ │ │ ├── ml_1_introduce.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_2_logistic-regression.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_3_logisticRes.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_4_Cross-validation.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_5_kcross.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_6_clustering.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_7_mulabel.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_8_overfit.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_9_k-means.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_9_KMEANS.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_buildDecisionTree.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_decisionTree.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_DTandRandmoF_scikieLearn.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_GradientDescent.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_kmeans_nba.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_loanProject.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_neuralnetwork.ipynb
│ │ │ │ │ ├── ml_randomForest.ipynb
│ │ │ │ │ ├── nba_2013.csv
│ │ │ │ │ ├── pga.csv
│ │ │ │ │ └── Untitled.ipynb
│ │ │ ├── Xgboost/
│ │ │ │ ├── pima-indians-diabetes.csv
│ │ │ │ └── xgtest.ipynb
│ │ │ ├── 贷款利润最大化/
│ │ │ │ ├── cleaned_loans2007.csv
│ │ │ │ ├── cleaned_loans_2007.csv
│ │ │ │ ├── filtered_loans_2007.csv
│ │ │ │ ├── LoanStats3a.csv
│ │ │ │ ├── loans_2007.csv
│ │ │ │ └── ml_loanProject.ipynb
│ │ │ ├── 股价预测/
│ │ │ │ └── 股价.ipynb
│ │ │ ├── 机器学习算法/
│ │ │ │ ├── 回归算法/
│ │ │ │ │ └── 梯度下降求解逻辑回归.zip
│ │ │ ├── 聚类/
│ │ │ │ └── kmeans-dbscan.zip
│ │ │ ├── 决策树/
│ │ │ │ └── 决策树鸢尾花.zip
│ │ │ ├── 逻辑回归/
│ │ │ │ ├── linear_regression.ipynb
│ │ │ │ └── ml_GradientDescent.ipynb
│ │ │ ├── 用户流失预警(1)/
│ │ │ │ ├── churn.csv
│ │ │ │ └── churn.ipynb
│ │ │ ├── 支持向量机/
│ │ │ │ ├── SMO/
│ │ │ │ │ ├── simple_svm.py
│ │ │ │ │ ├── SVM.py
│ │ │ │ │ ├── svmMLiA.py
│ │ │ │ │ ├── testSet.txt
│ │ │ │ │ ├── testSetRBF.txt
│ │ │ │ │ └── testSetRBF2.txt
│ │ │ │ └── Untitled.ipynb
│ │ │ └── 机器学习算法课件.pdf
│ │ ├── 机器学习算法PPT/
│ │ │ ├── 1-AI入学指南.pdf
│ │ │ ├── 10-EM算法.pdf
│ │ │ ├── 11-神经网络.pdf
│ │ │ ├── 12-word2vec.pdf
│ │ │ ├── 2-回归算法.pdf
│ │ │ ├── 3-决策树与集成算法.pdf
│ │ │ ├── 4-聚类算法.pdf
│ │ │ ├── 5-贝叶斯算法.pdf
│ │ │ ├── 6-支持向量机.pdf
│ │ │ ├── 7-推荐系统.pdf
│ │ │ ├── 8-xgboost.pdf
│ │ │ ├── 9-LDA与PCA算法.pdf
│ │ │ ├── 时间序列分析.pdf
│ │ │ └── 文本分析.pdf
│ │ ├── 机器学习算法配套案例实战/
│ │ │ ├── Python时间序列/
│ │ │ │ ├── Python时间序列.zip
│ │ │ │ └── 时间序列分析.pdf
│ │ │ ├── Python文本分析/
│ │ │ │ ├── 搜狗新闻语料/
│ │ │ │ │ ├── test.txt
│ │ │ │ │ ├── train.txt
│ │ │ │ │ └── val.txt
│ │ │ │ ├── Python文本分析.pdf
│ │ │ │ ├── Python文本分析.zip
│ │ │ │ └── 贝叶斯算法.pdf
│ │ │ ├── word2vec/
│ │ │ ├── 科比数据集分析/
│ │ │ │ └── 科比数据.zip
│ │ │ ├── 神经网络/
│ │ │ │ └── （cifar分类可能遇到的错误更正）.docx
│ │ │ ├── 泰坦尼克船员获救/
│ │ │ │ └── taitannike.ipynb
│ │ │ ├── 探索性数据分析/
│ │ │ │ └── 探索性数据分析.zip
│ │ │ ├── 推荐系统/
│ │ │ │ ├── 推荐系统.pdf
│ │ │ │ └── 推荐系统.zip
│ │ │ ├── GMM聚类.zip
│ │ │ ├── Xgboost调参.zip
│ │ │ ├── 贝叶斯-拼写检查器.zip
│ │ │ ├── 贝叶斯-新闻分类.zip
│ │ │ ├── 降维算法.zip
│ │ │ ├── 聚类算法.zip
│ │ │ ├── 决策树.zip
│ │ │ ├── 逻辑回归-信用卡欺诈检测.zip
│ │ │ ├── 数据预处理.zip
│ │ │ ├── 梯度下降求解逻辑回归.zip
│ │ │ └── 支持向量机.zip
│ ├── 视频课程/
│ │ ├── 01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/
│ │ │ ├── 课时1课程介绍（主题与大纲.flv
│ │ │ ├── 课时2AI时代首选Python.flv
│ │ │ ├── 课时3Python我该怎么学.flv
│ │ │ ├── 课时4人工智能的核心-机器学习.flv
│ │ │ ├── 课时5机器学习怎么学？.mp4
│ │ │ └── 课时6算法推导与案例.mp4
│ │ ├── 02Python科学计算库-Numpy/
│ │ │ ├── 课时10Numpy基础结构.mp4
│ │ │ ├── 课时11Numpy矩阵基础.mp4
│ │ │ ├── 课时12Numpy常用函数.mp4
│ │ │ ├── 课时13矩阵常用操作.mp4
│ │ │ ├── 课时14不同复制操作对比.mp4
│ │ │ ├── 课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv
│ │ │ ├── 课时8课程数据，代码，PPT.txt
│ │ │ └── 课时9科学计算库Numpy.mp4
│ │ ├── 03python数据分析处理库-Pandas/
│ │ │ ├── 课时15Pandas数据读取.mp4
│ │ │ ├── 课时16Pandas索引与计算.mp4
│ │ │ ├── 课时17Pandas数据预处理实例.mp4
│ │ │ ├── 课时18Pandas常用预处理方法.mp4
│ │ │ ├── 课时19Pandas自定义函数.mp4
│ │ │ └── 课时20Series结构.mp4
│ │ ├── 04Python数据可视化库-Matplotlib/
│ │ │ ├── 课时21折线图绘制.mp4
│ │ │ ├── 课时22子图操作.mp4
│ │ │ ├── 课时23条形图与散点图.mp4
│ │ │ ├── 课时24柱形图与盒图.mp4
│ │ │ └── 课时25细节设置.mp4
│ │ ├── 05Python可视化库Seaborn/
│ │ │ ├── 课时26Seaborn简介.mp4
│ │ │ ├── 课时27整体布局风格设置.mp4
│ │ │ ├── 课时28风格细节设置.mp4
│ │ │ ├── 课时29调色板.mp4
│ │ │ ├── 课时30调色板颜色设置.mp4
│ │ │ ├── 课时31单变量分析绘图.mp4
│ │ │ ├── 课时32回归分析绘图.mp4
│ │ │ ├── 课时33多变量分析绘图.mp4
│ │ │ ├── 课时34分类属性绘图.mp4
│ │ │ ├── 课时35Facetgrid使用方法.mp4
│ │ │ ├── 课时36Facetgrid绘制多变量.mp4
│ │ │ └── 课时37热度图绘制.mp4
│ │ ├── 06线性回归算法原理推导/
│ │ │ ├── 课时38线性回归算法概述.mp4
│ │ │ ├── 课时39误差项分析.mp4
│ │ │ ├── 课时40似然函数求解.mp4
│ │ │ ├── 课时41目标函数推导.mp4
│ │ │ └── 课时42线性回归求解.mp4
│ │ ├── 07梯度下降策略/
│ │ │ ├── 课时43梯度下降原理.mp4
│ │ │ ├── 课时44梯度下降方法对比.mp4
│ │ │ └── 课时45学习率对结果的影响.mp4
│ │ ├── 08逻辑回归算法/
│ │ │ ├── 课时46逻辑回归算法原理推导.mp4
│ │ │ └── 课时47逻辑回归求解.mp4
│ │ ├── 09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略/
│ │ │ ├── 课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4
│ │ │ ├── 课时49完成梯度下降模块.mp4
│ │ │ ├── 课时50停止策略与梯度下降案例.mp4
│ │ │ └── 课时51实验对比效果.mp4
│ │ ├── 10项目实战-交易数据异常检测/
│ │ │ ├── 课时52案例背景和目标.mp4
│ │ │ ├── 课时53样本不均衡解决方案.mp4
│ │ │ ├── 课时54下采样策略.mp4
│ │ │ ├── 课时55交叉验证.mp4
│ │ │ ├── 课时56模型评估方法.mp4
│ │ │ ├── 课时57正则化惩罚.mp4
│ │ │ ├── 课时58逻辑回归模型.mp4
│ │ │ ├── 课时59混淆矩阵.mp4
│ │ │ ├── 课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
│ │ │ └── 课时61SMOTE样本生成策略.mp4
│ │ ├── 11决策树算法/
│ │ │ ├── 课时62决策树原理概述.mp4
│ │ │ ├── 课时63衡量标准-熵.mp4
│ │ │ ├── 课时64决策树构造实例.mp4
│ │ │ ├── 课时65信息增益率.mp4
│ │ │ └── 课时66决策树剪枝策略.mp4
│ │ ├── 12案例实战：使用sklearn构造决策树模型/
│ │ │ ├── 课时67决策树复习.mp4
│ │ │ ├── 课时68决策树涉及参数.mp4
│ │ │ ├── 课时69树可视化与sklearn库简介.mp4
│ │ │ └── 课时70sklearn参数选择.mp4
│ │ ├── 13集成算法与随机森林/
│ │ │ ├── 课时71集成算法-随机森林.mp4
│ │ │ ├── 课时72特征重要性衡量.mp4
│ │ │ ├── 课时73提升模型.mp4
│ │ │ └── 课时74堆叠模型.mp4
│ │ ├── 14案例实战：泰坦尼克获救预测/
│ │ │ ├── 课时75船员数据分析.mp4
│ │ │ ├── 课时76数据预处理.mp4
│ │ │ ├── 课时77使用回归算法进行预测.mp4
│ │ │ ├── 课时78使用随机森林改进模型.mp4
│ │ │ └── 课时79随机森林特征重要性分析.mp4
│ │ ├── 15贝叶斯算法/
│ │ │ ├── 课时80贝叶斯算法概述.mp4
│ │ │ ├── 课时81贝叶斯推导实例.mp4
│ │ │ ├── 课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│ │ │ ├── 课时83垃圾邮件过滤实例.mp4
│ │ │ └── 课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4
│ │ ├── 16Python文本数据分析：新闻分类任务/
│ │ │ ├── 课时85文本分析与关键词提取.mp4
│ │ │ ├── 课时86相似度计算.mp4
│ │ │ ├── 课时87新闻数据与任务简介.mp4
│ │ │ ├── 课时88TF-IDF关键词提取.mp4
│ │ │ ├── 课时89LDA建模.mp4
│ │ │ └── 课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
│ │ ├── 17支持向量机/
│ │ │ ├── 课时91支持向量机要解决的问题.mp4
│ │ │ ├── 课时92距离与数据的定义.mp4
│ │ │ ├── 课时93目标函数.mp4
│ │ │ ├── 课时94目标函数求解.mp4
│ │ │ ├── 课时95SVM求解实例.mp4
│ │ │ ├── 课时96支持向量的作用.mp4
│ │ │ ├── 课时97软间隔问题.mp4
│ │ │ └── 课时98SVM核变换.mp4
│ │ ├── 18案例：SVM调参实例/
│ │ │ ├── 课时100SVM参数选择.mp4
│ │ │ └── 课时99sklearn求解支持向量机.mp4
│ │ ├── 19聚类算法-Kmeans/
│ │ │ ├── 课时101KMEANS算法概述.mp4
│ │ │ ├── 课时102KMEANS工作流程.mp4
│ │ │ ├── 课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4
│ │ │ └── 课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4
│ │ ├── 20聚类算法-DBSCAN/
│ │ │ ├── 课时105DBSCAN聚类算法.mp4
│ │ │ ├── 课时106DBSCAN工作流程.mp4
│ │ │ └── 课时107DBSCAN可视化展示.mp4
│ │ ├── 21案例实战：聚类实践/
│ │ │ ├── 课时108多种聚类算法概述.mp4
│ │ │ └── 课时109聚类案例实战.mp4
│ │ ├── 22降维算法-PCA主成分分析/
│ │ │ ├── 课时110PCA降维概述.mp4
│ │ │ ├── 课时111PCA要优化的目标.mp4
│ │ │ ├── 课时112PCA求解.mp4
│ │ │ └── 课时113PCA实例.mp4
│ │ ├── 23神经网络/
│ │ │ ├── 课时114初识神经网络.mp4
│ │ │ ├── 课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4
│ │ │ ├── 课时116K近邻尝试图像分类.mp4
│ │ │ ├── 课时117超参数的作用.mp4
│ │ │ ├── 课时118线性分类原理.mp4
│ │ │ ├── 课时119神经网络-损失函数.mp4
│ │ │ ├── 课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4
│ │ │ ├── 课时121神经网络-softmax分类器.mp4
│ │ │ ├── 课时122神经网络-最优化形象解读.mp4
│ │ │ ├── 课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4
│ │ │ ├── 课时124神经网络-反向传播.mp4
│ │ │ ├── 课时125神经网络架构.mp4
│ │ │ ├── 课时126神经网络实例演示.mp4
│ │ │ ├── 课时127神经网络过拟合解决方案.mp4
│ │ │ └── 课时128感受神经网络的强大.mp4
│ │ ├── 24Xgboost集成算法/
│ │ │ ├── 课时129集成算法思想.mp4
│ │ │ ├── 课时130xgboost基本原理.mp4
│ │ │ ├── 课时131xgboost目标函数推导.mp4
│ │ │ ├── 课时132xgboost求解实例.mp4
│ │ │ ├── 课时133xgboost安装.mp4
│ │ │ ├── 课时134xgboost实战演示.mp4
│ │ │ └── 课时135Adaboost算法概述.mp4
│ │ ├── 25自然语言处理词向量模型-Word2Vec/
│ │ │ ├── 课时136自然语言处理与深度学习.mp4
│ │ │ ├── 课时137语言模型.mp4
│ │ │ ├── 课时138-N-gram模型.mp4
│ │ │ ├── 课时139词向量.mp4
│ │ │ ├── 课时140神经网络模型.mp4
│ │ │ ├── 课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4
│ │ │ ├── 课时143CBOW求解目标.mp4
│ │ │ ├── 课时144梯度上升求解.mp4
│ │ │ └── 课时145负采样模型.mp4
│ │ ├── 26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型/
│ │ │ ├── 课时146使用Gensim库构造词向量.mp4
│ │ │ ├── 课时147维基百科中文数据处理.mp4
│ │ │ ├── 课时148Gensim构造word2vec模型.mp4
│ │ │ └── 课时149测试模型相似度结果.mp4
│ │ ├── 27scikit-learn模型建立与评估/
│ │ │ ├── 课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4
│ │ │ ├── 课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4
│ │ │ ├── 课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4
│ │ │ ├── 课时153 模型效果衡量标准.mp4
│ │ │ ├── 课时154ROC指标与测试集的价值.mp4
│ │ │ ├── 课时155交叉验证.mp4
│ │ │ └── 课时156多类别问题.mp4
│ │ ├── 28Python库分析科比生涯数据/
│ │ │ ├── 课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4
│ │ │ ├── 课时158特征数据可视化展示.mp4
│ │ │ ├── 课时159数据预处理.mp4
│ │ │ └── 课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4
│ │ ├── 29Python时间序列分析/
│ │ │ ├── 课时161章节简介.mp4
│ │ │ ├── 课时162Pandas生成时间序列.mp4
│ │ │ ├── 课时163Pandas数据重采样.mp4
│ │ │ ├── 课时164Pandas滑动窗口.mp4
│ │ │ ├── 课时165数据平稳性与差分法.mp4
│ │ │ ├── 课时166ARIMA模型.mp4
│ │ │ ├── 课时167相关函数评估方法.mp4
│ │ │ ├── 课时168建立ARIMA模型.mp4
│ │ │ ├── 课时169参数选择.mp4
│ │ │ ├── 课时170股票预测案例.mp4
│ │ │ ├── 课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4
│ │ │ └── 课时172维基百科词条EDA.mp4
│ │ ├── 30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润/
│ │ │ ├── 课时173数据清洗过滤无用特征.mp4
│ │ │ ├── 课时174数据预处理.mp4
│ │ │ ├── 课时175获得最大利润的条件与做法.mp4
│ │ │ └── 课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4
│ │ ├── 31机器学习项目实战-用户流失预警/
│ │ │ ├── 课时177数据背景介绍.mp4
│ │ │ ├── 课时178数据预处理.mp4
│ │ │ ├── 课时179尝试多种分类器效果.mp4
│ │ │ ├── 课时180结果衡量指标的意义.mp4
│ │ │ └── 课时181应用阈值得出结果.mp4
│ │ ├── 32探索性数据分析-足球赛事数据集/
│ │ │ ├── 课时182内容简介.mp4
│ │ │ ├── 课时183数据背景介绍.mp4
│ │ │ ├── 课时184数据读取与预处理.mp4
│ │ │ ├── 课时185数据切分模块.mp4
│ │ │ ├── 课时186缺失值可视化分析.mp4
│ │ │ ├── 课时187特征可视化展示.mp4
│ │ │ ├── 课时188多特征之间关系分析.mp4
│ │ │ ├── 课时189报表可视化分析.mp4
│ │ │ └── 课时190红牌和肤色的关系.mp4
│ │ ├── 33探索性数据分析-农粮组织数据集/
│ │ │ ├── 课时191数据背景简介.mp4
│ │ │ ├── 课时192数据切片分析.mp4
│ │ │ ├── 课时193单变量分析.mp4
│ │ │ ├── 课时194峰度与偏度.mp4
│ │ │ ├── 课时195数据对数变换.mp4
│ │ │ ├── 课时196数据分析维度.mp4
│ │ │ └── 课时197变量关系可视化展示.mp4
│ │ ├── 34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析/
│ │ │ ├── 课时198建立特征工程.mp4
│ │ │ ├── 课时199特征数据预处理.mp4
│ │ │ └── 课时200应用聚类算法得出异常ip点.mp4
├── 02、深度学习入门视频课程（上篇）/
│ ├── 01深度学习与人工智能简介.wmv
│ ├── 02计算机视觉面临挑战与常规套路.wmv
│ ├── 03用K近邻来进行图像分类.wmv
│ ├── 04超参数与交叉验证.wmv
│ ├── 05线性分类.wmv
│ ├── 06损失函数.wmv
│ ├── 07正则化惩罚项.wmv
│ ├── 08softmax分类器.wmv
│ ├── 09最优化形象解读.wmv
│ ├── 10梯度下降算法原理.wmv
│ ├── 11反向传播.wmv
│ ├── 12神经网络整体架构.wmv
│ ├── 13神经网络模型实例演示.wmv
│ ├── 14过拟合问题解决方案.wmv
│ ├── 15Python环境搭建（推荐Anaconda方法）.wmv
│ ├── 16Eclipse搭建python环境.wmv
│ ├── 17深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络.wmv
│ ├── 18感受神经网络的强大.wmv
│ ├── 19神经网络案例-cifar分类任务.wmv
│ ├── 20神经网络案例-分模块构造神经网络.wmv
│ ├── 21神经网络案例-训练神经网络完成分类任务.wmv
│ ├── cifar-10-python.tar.gz
│ ├── CNN代码.zip
│ ├── pack.zip
│ ├── RNN网络代码.py
│ ├── （cifar分类可能遇到的错误更正）.docx
│ ├── 感受神经网络的强大代码.rar
│ ├── 神经网络.pdf
│ ├── 神经网络cifar代码.rar
│ └── 手写神经网络.py
├── 03、深度学习入门视频课程（下篇）/
│ ├── 001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4
│ ├── 002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4
│ ├── 003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4
│ ├── 004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4
│ ├── 005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4
│ ├── 006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4
│ ├── 007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4
│ ├── 008、深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播.mp4
│ ├── 009、深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播.mp4
│ ├── 010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4
│ ├── 011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4
│ ├── 012、RNN网络细节.mp4
│ ├── 013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4
│ ├── 014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4
│ ├── 015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4
│ ├── 016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4
│ ├── 017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4
│ ├── 018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4
│ ├── 019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4
│ ├── 020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4
│ ├── 021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4
│ ├── 022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4
│ ├── RNN.pptx
│ ├── 课程资料.txt
│ └── 神经网络.pdf
├── 04、深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程/
│ ├── 001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4
│ ├── 002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4
│ ├── 003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4
│ ├── 004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4
│ ├── 005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4
│ ├── 006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4
│ ├── 007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4
│ ├── 008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4
│ ├── 009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4
│ ├── 010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4
│ ├── 011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4
│ ├── 012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4
│ ├── 013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4
│ ├── 014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4
│ ├── 015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4
│ ├── 016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4
│ ├── 017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4
│ ├── 018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4
│ ├── 019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4
│ ├── 020、Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4
│ ├── 021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4
│ ├── 022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4
│ ├── imagenet-vgg-verydeep-19.mat
│ ├── mnist.zip
│ ├── tensorflow.pptx
│ ├── tensorflow代码.zip
│ └── 验证码识别.zip
├── 05、深度学习框架Caffe使用案例视频课程/
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├── 06、深度学习项目实战视频课程-人脸检测/
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│ └── 文档.docx
├── 07、深度学习项目实战-关键点定位视频教程/
│ ├── 课上代码/
│ │ └── code.zip
│ ├── 001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4
│ ├── 002、深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换.mp4
│ ├── 003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4
│ ├── 004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4
│ ├── 005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4
│ ├── 006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4
│ ├── 007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4
│ ├── 008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4
│ ├── 009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4
│ ├── 010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4
│ ├── 011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4
│ ├── 012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4
│ └── deep_landmark.zip
├── 08、自然语言处理-Word2Vec视频教程/
│ ├── Gensim构造词向量模型/
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│ ├── word2vec代码/
│ │ ├── Gensim-代码.zip
│ │ ├── gensim训练model.zip
│ │ ├── tensorflow-word2vec.zip
│ │ ├── word2vec.pdf
│ │ ├── word2vec.zip
│ │ └── 维基百科中文数据.zip
│ ├── word2vec视频/
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│ ├── 实战word2vec/
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│ │ └── 7.wmv
│ ├── 001、课程简介.mp4
│ ├── 002、自然语言处理与深度学习.mp4
│ ├── 003、语言模型.mp4
│ ├── 004、N-gram模型.mp4
│ ├── 005、词向量.mp4
│ ├── 006、神经网络模型.mp4
│ ├── 007、Hierarchical Softmax.mp4
│ ├── 008、CBOW模型实例.mp4
│ ├── 009、CBOW求解目标.mp4
│ ├── 010、梯度上升求解.mp4
│ ├── 011、负采样模型.mp4
│ ├── 012、使用Gensim库构造词向量.mp4
│ ├── 013、维基百科中文数据处理.mp4
│ ├── 014、Gensim构造word2vec模型.mp4
│ ├── 015、测试模型相似度结果.mp4
│ ├── 016、环境配置.mp4
│ ├── 017、中文数据预处理.mp4
│ ├── 018、word2vec模型构造.mp4
│ ├── 019、构造图计算模型.mp4
│ ├── 020、word2vec训练.mp4
│ ├── 021、模型训练模块.mp4
│ ├── 022、迭代预测效果.mp4
│ ├── 023、影评情感分类任务概述.mp4
│ ├── 024、基于词袋模型训练分类器.mp4
│ ├── 025、准备word2vec输入数据.mp4
│ └── 026、使用gensim构建word2vec词向量.mp4
├── 09、决胜AI-强化学习实战系列视频课程/
│ ├── 1-1.强化学习简介.mp4
│ ├── 1-10.求解流程详解.mp4
│ ├── 1-2.强化学习基本概念.mp4
│ ├── 1-3.马尔科夫决策过程.mp4
│ ├── 1-4.Bellman方程.mp4
│ ├── 1-5.值迭代求解.mp4
│ ├── 1-6.代码实战求解过程.mp4
│ ├── 1-7.Q-Learning基本原理.mp4
│ ├── 1-8.Q-Learning迭代计算实例.mp4
│ ├── 1-9.Q-Learning迭代效果.mp4
│ ├── 2-1.Deep-Q-Network原理.mp4
│ ├── 2-10.完整代码流程分析.mp4
│ ├── 2-11.Deep Q-Learning效果演示.mp4
│ ├── 2-2.Deep-Q-Learning网络细节.mp4
│ ├── 2-3,Deep Q-Learning网络参数配置.mp4
│ ├── 2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型.mp4
│ ├── 2-5.Deep Q Learning卷积操作定义.mp4
│ ├── 2-6.数据预处理.mp4
│ ├── 2-7.实现阶段数据存储.mp4
│ ├── 2-8.实现训练模块.mp4
│ ├── 2-9.Debug解读训练代码.mp4
│ ├── bird.zip
│ ├── gridworld.py
│ ├── ValueIteration.py
│ └── 强化学习.pdf
├── 10、Tensorflow项目实战视频课程-文本分类/
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│ ├── CNN文本分类.pptx
│ ├── 英文邮件分类.zip
│ └── 中文邮件分类.zip
├── 11、深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)/
│ ├── 001、课程简介.mp4
│ ├── 002、Tensorflow安装.mp4
│ ├── 003、style-transfer基本原理.mp4
│ ├── 004、风格生成网络结构原理.mp4
│ ├── 005、风格生成网络细节.mp4
│ ├── 006、风格转换效果展示.mp4
│ ├── 007、风格转换参数配置.mp4
│ ├── 008、数据读取操作.mp4
│ ├── 009、VGG体征提取网络结构.mp4
│ ├── 010、内容与风格特征提取.mp4
│ ├── 011、生成网络结构定义.mp4
│ ├── 012、生成网络计算操作.mp4
│ ├── 013、参数初始化.mp4
│ ├── 014、Content损失计算.mp4
│ ├── 015、Style损失计算.mp4
│ ├── 016、完成训练模块.mp4
│ ├── 017、模型保存与打印结果.mp4
│ ├── 018、完成测试代码.mp4
│ ├── style-transfer代码.zip
│ └── 文件放哪.png
├── 12 深度学习顶级论文算法详解视频课程/
│ ├── ConvolutionalPoseMachines.pdf
│ ├── FasterR-CNNTowardsReal-TimeObjectDetectionwi.pdf
│ ├── Liu_DeepFashion_Powering_Robust_CVPR_2016_paper.pdf
│ ├── 第八课.wmv
│ ├── 第二课.wmv
│ ├── 第九课.wmv
│ ├── 第六课.wmv
│ ├── 第七课.wmv
│ ├── 第三课.wmv
│ ├── 第十二课.mp4
│ ├── 第十课.wmv
│ ├── 第十六课.avi
│ ├── 第十三课.avi
│ ├── 第十四课.avi
│ ├── 第十五课.wmv
│ ├── 第十一课.wmv
│ ├── 第四课.wmv
│ ├── 第五课.wmv
│ └── 第一课.课程简介.txt
├── 13、深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程/
│ ├── RNN手写字体识别（三课时）/
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│ ├── TensorFlow打造唐诗生成网络（八课时）/
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│ ├── 递归神经网络原理(四课时)/
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│ │ └── 4.wmv
│ ├── LSTM.zip
│ ├── poem.zip
│ ├── RNN与LSTM.pptx
│ └── tensorflow-RNN.pptx
├── 14 对抗生成网络/
│ ├── 01.课程简介.mp4
│ ├── 02.对抗生成网络形象解释.mp4
│ ├── 03.对抗生成网络工作原理.mp4
│ ├── 04.案例实战对抗生成网络：环境配置.mp4
│ ├── 05.案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型.mp4
│ ├── 06.案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型.mp4
│ ├── 07.案例实战对抗生成网络：构造损失函数.mp4
│ ├── 08.案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络.mp4
│ ├── 09.DCGAN基本原理.mp4
│ ├── 10.DCGAN的网络模型架构.mp4
│ ├── 11.DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据.mp4
│ ├── 12.DCGAN项目实战：配置参数.mp4
│ ├── 13.DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构.mp4
│ ├── 14.DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络.mp4
│ ├── 15.DCGAN项目实战：训练DCGAN网络.mp4
│ ├── DCGAN-mnist.zip
│ ├── DCGAN.zip
│ ├── GAN-mnist.zip
│ ├── GAN.pptx
│ ├── 附件_31912.pdf
│ ├── 卡通图像.zip
│ └── 人脸数据.zip
├── 15 深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型/
│ ├── seq2seq网络架构原理/
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│ │ ├── 4.wmv
│ │ └── 5.wmv
│ ├── 文章摘要生成/
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│ │ └── 4.wmv
│ ├── 序列排序生成/
│ │ ├── 1.wmv
│ │ ├── 2.wmv
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│ │ ├── 4.wmv
│ │ └── 5.wmv
│ ├── seq2seq.pdf
│ └── seq2seq源码.zip
├── 16、机器学习-推荐系统/
│ ├── 章节1-推荐系统工作原理/
│ │ ├── 01系列课程概述.mp4
│ │ ├── 02推荐系统应用.mp4
│ │ ├── 03数据,代码下载（点击参考资料下载）.zip
│ │ ├── 04推荐系统要完成的任务.mp4
│ │ ├── 05相似度计算.mp4
│ │ ├── 06基于用户的协同过滤.mp4
│ │ ├── 07基于物品的协同过滤.mp4
│ │ ├── 08隐语义模型.mp4
│ │ ├── 09隐语义模型求解.mp4
│ │ └── 10模型评估标准.mp4
│ ├── 章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型/
│ │ ├── 11Surprise库与数据简介.mp4
│ │ ├── 12Surprise库使用方法.mp4
│ │ └── 13得出推荐商品结果.mp4
│ ├── 章节3-使用Surprise库建立推荐系统/
│ │ ├── 14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4
│ │ ├── 15模型架构.mp4
│ │ ├── 16损失函数定义.mp4
│ │ └── 17训练网络.mp4
├── 17、机器学习经典案例/
│ ├── Tensorflow课件+代码/
│ │ ├── imagenet-vgg-verydeep-19.mat
│ │ ├── mnist.zip
│ │ ├── tensorflow.pptx
│ │ ├── tensorflow代码.zip
│ │ ├── 机器学习经典案例代码.zip
│ │ └── 验证码识别.zip
│ ├── 课时01.课程简介.flv
│ ├── 课时02.课程数据，代码下载.swf
│ ├── 课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv
│ ├── 课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
│ ├── 课时05.特征数据可视化展示.flv
│ ├── 课时06.数据预处理.flv
│ ├── 课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv
│ ├── 课时08.数据简介及面临的挑战.flv
│ ├── 课时09.数据不平衡问题解决方案.flv
│ ├── 课时10.逻辑回归进行分类预测.flv
│ ├── 课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv
│ ├── 课时12.使用数据生成策略.flv
│ ├── 课时13.数据简介与特征课时化展示.flv
│ ├── 课时14.不同特征的分布规则.flv
│ ├── 课时15.决策树模型参数详解.flv
│ ├── 课时16.决策树中参数的选择.flv
│ ├── 课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv
│ ├── 课时18.船员数据分析.flv
│ ├── 课时19.数据预处理.flv
│ ├── 课时20.使用回归算法进行预测.flv
│ ├── 课时21.使用随机森林改进模型.flv
│ ├── 课时22.随机森林特征重要性分析.flv
│ ├── 课时23.级联模型原理.flv
│ ├── 课时24.数据预处理与热度图.flv
│ ├── 课时25.二阶段输入特征制作.flv
│ ├── 课时26.使用级联模型进行预测.flv
│ ├── 课时27.数据简介与特征预处理.flv
│ ├── 课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv
│ ├── 课时29.数据预处理.flv
│ ├── 课时30.构建预测模型.flv
│ ├── 课时31.基于聚类模型的分析.flv
│ ├── 课时32.tensorflow框架的安装.flv
│ ├── 课时33.神经网络模型概述.flv
│ ├── 课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv
│ ├── 课时35.卷积神经网络模型.flv
│ ├── 课时36.构建完整的神经网络模型.flv
│ ├── 课时37.训练神经网络模型.flv
│ ├── 课时38.PCA原理简介.flv
│ ├── 课时39.数据预处理.flv
│ ├── 课时40.协方差分析.flv
│ ├── 课时41.使用PCA进行降维.flv
│ ├── 课时42.数据简介与故事背景.flv
│ ├── 课时43.基于词频的特征提取.flv
│ ├── 课时44.改进特征选择方法.flv
│ ├── 课时45.数据清洗.flv
│ ├── 课时46.数据预处理.flv
│ ├── 课时47.盈利方法和模型评估.flv
│ └── 课时48.预测结果.flv
链接:
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发表于 2019-8-21 11:14:24
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