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|____慕K网-399元-Python3入门机器学习 经典算法与应用
|____第9章 逻辑回归
|____第8章 多项式回归与模型泛化
|____第7章 PCA与梯度上升法
|____第6章 梯度下降法
|____第5章 线性回归法
|____第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
|____第3章 Jupyter Notebook, numpy和m
|____第2章 机器学习基础
|____第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
|____第14章 更多机器学习算法
|____第13章 集成学习和随机森林
|____第12章 决策树
|____第11章 支撑向量机 SVM
|____第10章 评价分类结果
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|____project0.zip
|____project (1).zip
|____慕K网-299元-基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践
|____使用须知.txt
|____骑摩托车的托马斯.jpg
|____project.zip
|____6-4 配置开发环境.mp4
|____6-3 什么是midi文件.mp4
|____6-2 音乐和数学的联系.mp4
|____6-1 背景和知识点简介.mp4
|____5-9图和会话原理及案例（下）.mp4
|____5-8 图和会话原理及案例（上）.mp4
|____5-7 什么是tensor（下）.mp4
|____5-6 什么是tencor（上）.mp4
|____5-5 python常用库numpy.mp4
|____5-4 图和会话.mp4
|____5-3 tensorflow的基础结构.mp4
|____5-20 动手实现cnn卷积神经网络（二）.mp4
|____5-2 tensorflow的编程模式.mp4
|____5-19动手实现cnn卷积神经网络（一）.mp4
|____5-18 激活函数（下）..mp4
|____5-17 激活函数（上）.mp4
|____5-16综合小练习：梯度下降解决线性回归（下） .mp4
|____5-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）.mp4
|____5-14综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）.mp4
|____5-13 常用pythonku库matpotlib.mp4
|____5-12 酷炫模拟游乐场playground.mp4
|____5-11 可视化利器tensorboard（下）.mp4
|____5-10 可视化利器tensorboard（上）.mp4
|____5-1 从helloworld开始.mp4
|____4-8 安装python类库.mp4
|____4-7 安装tensorflow.mp4
|____4-6 安装tensorflow.mp4
|____4-5 安装python.mp4
|____4-4 配置ubuntu.mp4
|____4-3 安装ubuntu.mp4
|____4-2 安装virtualbox.mp4
|____4-1 如何使用课程提供的虚拟机文件.mp4
|____3-4 tensorflow前景.mp4
|____3-3 如何学习tensorflow.mp4
|____3-2 tensorflow和其他机器学习库的对比.mp4
|____3-1 什么是tensorflow.mp4
|____2-9 什么是深度学习.mp4
|____2-8 什么是过拟合.mp4
|____2-7 面对ai 我们应有的态度.mp4
|____2-6 什么是机器学习mp4.mp4
|____2-5 ai 机器学习和深度学习的关联.mp4
|____2-4 人工智能简史.mp4
|____2-3 人工智能需要的基本数学知识.mp4
|____2-2 人工智能前景mp4.mp4
|____2-1环境及知识准备.mp4
|____2-1 什么是人工智能.mp4
|____1-4 软件和知识点简介.mp4
|____1-3 项目成果演示（三个案例）.mp4
|____1-2 课程简介.mp4
|____1-1 课程整体介绍及导学.mp4
|____5-23 动手实现cnn卷积神经网络（五）.mp4
|____5-22 动手实现cnn卷积神经网络（四）(2).mp4
|____5-21 动手实现cnn卷积神经网络（三）.mp4
|____麦Z学院-深度学习基础与进阶
|____第一阶段-深度学习基础
|____第二阶段-深度学习进阶
|____麦Z学院-2999元-人工智能与机器学习
|____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：机器学习经典算法
|____更多资源，关注公众号：一只学弱狗.png
|____老男孩python项目实战
|____天天生鲜项目
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|____基于Python玩转人工智能最火框架
|____第8章 知识点总结和课程延展
|____第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
|____第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
|____第5章 案例一 会作曲的人工智能
|____第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
|____第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
|____第2章 人工智能基础知识
|____第1章 课程整体介绍
|____课程代码和素材（包含训练好的参数文件）.zip
|____project.zip
|____.vdi.zip
|____公开课
|____网络爬虫-利用python实现爬取网页神技2
|____网络爬虫-利用python实现爬取网页神技1
|____Python之自运维开发明星
|____Python之桌面应用开发新宠
|____Python之云计算开发王者
|____Python之微信开发神器
|____Python之爬虫开发帝王
|____python之大数据开发奇兵
|____Python之web开发利刃2
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|____Python就业前景剖析-大道你们挤，我去吃螃蟹
|____bootstrap商业网站实战2
|____bootstrap商业网站实战1
|____大数据、数据挖掘、机器学习
|____推荐系统
|____数据挖掘基础
|____Spark、Hadoop
|____北F网3期-人工智能
|____人工智能资料和作业
|____人工智能之深度学习+推荐系统
|____人工智能之机器学习
|____X象学院-Python数据分析 升级版 第二期
|____ppt
|____lect10_项目实战.flv
|____lect09_文本数据分析.flv
|____lect08_深度学习及TensorFlow.flv
|____lect07_图像数据处理及分析.flv
|____lect06_量化分析.flv
|____lect05_金融时间序列.flv
|____lect04_机器学习及scikit-learn.flv
|____lect03_探索性数据分析及数据可视化.flv
|____lect02_数据分析工具Pandas.flv
|____lect01_工作环境准备及数据分析建模理论基础.flv
|____X象学院-899元-机器学习全新升级版
|____24、HMM实践
|____23、隐马尔科夫模型HMM
|____22、LDA实践
|____21、主题模型LDA
|____20、朴素贝叶斯实践
|____19、贝叶斯网络
|____18、EM算法实践
|____17、EM算法
|____16、聚类实践
|____15、聚类
|____14、SVM实践
|____13、SVM
|____12、XGBoost
|____11、提升
|____10、随机森林实践
|____09、决策树和随机森林
|____08、回归实践
|____07、回归
|____06、Python基础及其机器学习库的使用
|____05、Python基础及其数学库的使用
|____04、数学基础4 - 凸优化
|____03、数学基础3 - 矩阵和线性代数
|____02、数学基础2 - 数理统计与参数估计
|____01、机器学习的数学基础1 - 数学分析
|____00、课程介绍
|____W门大学-3528元-人工智能、大数据与复杂系统
|____78-课程总结
|____77-学习其他主题
|____76-漫谈人工智能创业
|____75-RNN及LSTM
|____74-复杂网络上的物理传输过程
|____73-自然语言处理导入
|____72-线动力学系统（下）
|____71-线动力学系统（上）
|____70-最新回放
|____70-Value Iteration Networks
|____69-模型可视化工程管理
|____68-机器学习的方法
|____67-自然启发算法
|____66-广泛出现的幂律分布
|____65-金融市场的复杂性
|____64-用伊辛模型理解复杂系统
|____63-ABM简介及金融市场建模
|____62-复杂网络简介
|____61-统计物理专题（二）
|____60-统计物理专题（一）
|____59-区块链一场革命
|____58-订单流模型
|____57-线动力学
|____56-网络
|____55-人工智能与设计
|____54-Pig和Spark巩固
|____53-个化推荐算法
|____52-计算机视觉深度学习入门工具篇
|____51-计算机视觉深度学习入门数据篇
|____50-计算机视觉学习入门优化篇
|____49-计算机视觉深度学习入门结构篇
|____48-计算机视觉深度学习入门目的篇
|____47-人工智能金融应用
|____46-时间序列预测
|____45-网络基础与卷积网络
|____44-监督学习－分类
|____43-监督学习－回归
|____42-网络
|____41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
|____40-SVM和网络引入
|____39-强化学习（下）
|____38-强化学习（上）
|____37-数据呈现进阶
|____36-决策树到随机森林
|____35-第四范式分享
|____34-D-Park实战
|____33-云计算初步
|____32-数据呈现基础
|____31-决策树
|____30-Python进阶（下）
|____29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
|____28-Scikit-Learn
|____27-Python进阶（上）
|____26-线分类器
|____25-Python操作数据库、 Python爬虫
|____24-数据科学和统计学（下）
|____23-PCA、降维方法引入
|____22-Python基础课程（下）
|____21-监督学习框架
|____20-线代数—特征值与特征向量
|____19-Python基础课程（上）
|____18-线代数—矩阵、等价类和行列式
|____17-数据科学和统计学（上）
|____16-线
|____15-朴素贝叶斯和最大似然估计
|____14-高等数学—正态分布
|____13-高等数学—积分
|____12-高等数学—偏导数
|____11-高等数学—泰勒展开
|____10-贝叶斯理论
|____09-高等数学—导数
|____08-高等数学—两个重要的极限定理
|____07-阿尔法狗与强化学习算法
|____06-机器学习与监督算法
|____05-复杂网络经济学应用
|____04-高等数学—元素和极限
|____03-人工智能的三个阶段
|____02-大数据与机器学习
|____01-复杂系统
[ 2 ] 由分享人 我*弑神 于 2019-02-23 16:07 上传到百度网盘。此页面由蜘蛛程序自动抓取，以非人工方式自动生成，只作交流和学习使用。本网站本身不储存任何资源文件，其资源文件的安全性和完整性需要您自行判断，感谢您对本站的支持。
