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[python全套] 全套数据分析+机器学习+深度学习教程

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发表于 2019-4-7 23:19:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
全套数据分析+机器学习+深度学习教程├── 01.python数据分析与机器学习实战/│   ├── 课程资料/
│   │   ├── -机器学习课程资料/
│   │   │   ├── Python库代码(4个)/
│   │   │   │   ├── 1-科学计算库numpy/
│   │   │   │   ├── 2-数据分析处理库pandas/
│   │   │   │   ├── 3-可视化库matpltlib/
│   │   │   │   ├── 4-可视化库Seaborn/
│   │   │   ├── Python快速入门/
│   │   │   │   └── 第一章:Python基础.zip
│   │   │   ├── 补充的内容/
│   │   │   │   ├── Kmeans/
│   │   │   │   ├── PCA降维/
│   │   │   │   │   └── PCA.zip
│   │   │   │   ├── python机器学习案例/
│   │   │   │   ├── 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/
│   │   │   │   │   ├── Combined_News_DJIA.csv
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│   │   │   │   ├── 机器学习算法/
│   │   │   │   │   ├── 回归算法/
│   │   │   │   │   │   ├── 梯度下降求解逻辑回归.zip
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│   │   │   │   ├── 逻辑回归/
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│   │   │   │   │   └── pga.csv
│   │   │   │   ├── 用户流失预警(1)/
│   │   │   │   │   ├── churn.csv
│   │   │   │   │   └── churn.ipynb
│   │   │   │   ├── 支持向量机/
│   │   │   │   │   ├── SMO/
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│   │   │   │   ├── 1-AI入学指南.pdf
│   │   │   │   ├── 10-EM算法.pdf
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│   │   │   │   ├── 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
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│   │   │   ├── 机器学习算法配套案例实战/
│   │   │   │   ├── Python时间序列/
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│   │   │   │   │   ├── 搜狗新闻语料/
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│   │   │   │   │   ├── Python文本分析.pdf
│   │   │   │   │   ├── Python文本分析.zip
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│   │   │   │   ├── 科比数据集分析/
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│   │   │   │   ├── 泰坦尼克船员获救/
│   │   │   │   │   ├── taitannike.ipynb
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│   │   │   │   │   └── titanic_train.csv
│   │   │   │   ├── 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
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│   │   │   │   ├── 贝叶斯-拼写检查器.zip
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│   │   │   │   ├── 决策树.zip
│   │   │   │   ├── 逻辑回归-信用卡欺诈检测.zip
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│   │   │   │   ├── 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
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│   │   │   ├── 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
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│   │   │   ├── 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
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│   │   │   ├── 课时29调色板.mp4
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│   │   │   ├── 课时31单变量分析绘图.mp4
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│   │   │   ├── 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
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│   │   │   ├── 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
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│   │   │   ├── 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
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│   │   │   └── 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
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│   │   │   └── 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
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│   │   │   ├── 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
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│   │   ├── 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
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│   │   ├── 32探索性数据分析-足球赛事数据集/
│   │   │   ├── 课时182内容简介.mp4
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│   │   ├── 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
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│   │   │   ├── 课时194峰度与偏度.mp4
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│   │   ├── 34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析/
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├── 02.深度学习入门视频课程(上篇)/│   ├── 10梯度下降算法原理.wmv
│   ├── 11反向传播.wmv
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│   ├── 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
│   ├── 1深度学习与人工智能简介.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
│   ├── 2计算机视觉面临挑战与常规套路.wmv
│   ├── 3用K近邻来进行图像分类.wmv
│   ├── 4超参数与交叉验证.wmv
│   ├── 5线性分类.wmv
│   ├── 6损失函数.wmv
│   ├── 7正则化惩罚项.wmv
│   ├── 8softmax分类器.wmv
│   ├── 9最优化形象解读.wmv
│   └── pack.zip
├── 03.深度学习入门视频课程(下篇-2017-11-06更新完毕)/│   ├── 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
├── 04.深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程(2017-11-06 更新完毕)/│   ├── Tensorflow课程/
│   │   ├── tensorflow代码.zip
│   │   └── 验证码识别.zip
│   ├── 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
├── 05.深度学习项目实战-深度学习框架Caffe使用案例视频课程/│   ├── 01 深度学习框架caffe简介.wmv
│   ├── 02 网络配置 - 数据层详解.wmv
│   ├── 03 网络配置 - 各计算层详解.wmv
│   ├── 04 solver超参数配置文件.wmv
│   ├── 05 制作LMDB数据源训练分类网络.wmv
│   ├── 06 多label问题之HDF5数据源.wmv
│   ├── 07 使用命令行训练网络.wmv
│   ├── 08 使用python定义自己的层.wmv
│   ├── 09 绘制网络结构图.wmv
│   ├── 10 生成网络配置文件.wmv
│   ├── 11 对训练的网络模型绘制LOSS曲线.wmv
│   ├── 12 对训练结果进行分类任务.wmv
│   └── 深度学习-caffe案例.zip
├── 06.深度学习项目实战视频课程-人脸检测/│   ├── 01 人脸检测项目概述.wmv
│   ├── 02 数据收集.wmv
│   ├── 03 正负样本裁剪策略.wmv
│   ├── 04 Caffe数据源准备.wmv
│   ├── 05 LMDB脚本文件.wmv
│   ├── 06 制作LMDB数据源.wmv
│   ├── 07 网络模型配置文件.wmv
│   ├── 08 选择合适的参数并训练网络模型.wmv
│   ├── 09 检测算法框架原理.wmv
│   ├── 10 实现多尺度人脸检测算法.wmv
│   ├── 11 坐标映射变换.wmv
│   ├── 12 完成检测代码.wmv
│   ├── 13 检测效果及改进.wmv
│   ├── 14 优化策略分析.wmv
│   ├── 15 模型准确率影响因素分析.wmv
│   ├── 16 项目总结.wmv
│   └── 人脸检测.docx
├── 07.深度学习项目实战-关键点定位视频教程(2017-11-14更新完毕)/│   ├── 深度学习-人脸关键点/
│   │   ├── 课上代码/
│   │   │   └── code.zip
│   │   └── deep_landmark.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
├── 08.自然语言处理word2vec/│   ├── 1 word2vec/
│   ├── 2 Gensim构造词向量模型/
│   ├── 3 实战word2vec/
│   ├── word2vec资料/
│   │   ├── Gensim-代码.zip
│   │   ├── gensim训练model.zip
│   │   ├── tensorflow-word2vec.zip
│   │   └── 维基百科中文数据.zip
├── 09.决胜AI-强化学习实战系列视频课程/│   ├── 强化学习课件及代码/
│   │   ├── bird.zip
│   │   ├── ValueIteration.py
│   │   └── 强化学习.pdf
│   ├── 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
├── 10.Tensorflow项目实战视频课程-文本分类/│   ├── Tensorflow垃圾邮件分类/
│   │   ├── CNN文本分类.pptx
│   │   ├── 英文邮件分类.zip
│   │   └── 中文邮件分类.zip
│   ├── 1 课程任务与环境简介.wmv
│   ├── 10 多卷积核特征提取.wmv
│   ├── 11 完成整体网络架构.wmv
│   ├── 12 创建batch迭代模块.wmv
│   ├── 13 完成训练模块代码.wmv
│   ├── 14 训练效果.wmv
│   ├── 15 中文文本分类解决思路.wmv
│   ├── 2 Tensorflow安装.wmv
│   ├── 3 数据与任务简介.wmv
│   ├── 4 如何使用卷积神经网络进行文本分类.wmv
│   ├── 5 配置项目所涉及参数.wmv
│   ├── 6 数据读取.wmv
│   ├── 7 数据切分.wmv
│   ├── 8 构造session计算域.wmv
│   └── 9 卷积网络模块定义.wmv
├── 11.深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)(2017-11-18更新完毕)/│   ├── StyleTransfer/
│   │   ├── style-transfer代码.zip
│   │   ├── 数据下载地址.txt
│   │   └── 文件放哪.png
│   ├── 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
├── 12.深度学习顶级论文算法详解视频课程/│   ├── 01 检测通用框架Faster-Rcnn原理简介.wmv
│   ├── 02 Faster-Rcnn之RPN层详解.wmv
│   ├── 03 Faster-Rcnn整体框架流程.wmv
│   ├── 04 Faster-Rcnn框架实验结果评估.wmv
│   ├── 05 关键点定位论文算法整体框架.wmv
│   ├── 06 关键点定位论文细节实现解读.wmv
│   ├── 07 关键点定位论网络结构详解.wmv
│   ├── 08 深度残差网络架构分析.wmv
│   ├── 09 深度残差网络实现细节.wmv
│   ├── 10 Prisma图像风格变换原理.wmv
│   ├── 11 Style-Transfer实现细节.mp4
│   ├── 12 级联网络结构原理分析.avi
│   ├── 13 级联网络实现细节.avi
│   ├── 14 DeepFashion在服装推荐,属性识别的贡献.wmv
│   └── 15 DeepFashion网络结构详解.avi
├── 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/│   ├── 01 递归神经网络原理(四课时)/
│   │   ├── 1 课程简介.wmv
│   │   ├── 2 递归神经网络(RNN).wmv
│   │   ├── 3 RNN网络细节.wmv
│   │   └── 4 LSTM网络架构.wmv
│   ├── 02 RNN手写字体识别(三课时)/
│   │   ├── 1 处理Mnist数据集.wmv
│   │   ├── 2 RNN网络模型.wmv
│   │   └── 3 训练RNN网络.wmv
│   ├── 03 TensorFlow打造唐诗生成网络(八课时)/
│   │   ├── 1 任务概述与环境配置.wmv
│   │   ├── 2 参数配置.wmv
│   │   ├── 3 数据预处理模块.wmv
│   │   ├── 4 Batch数据制作.wmv
│   │   ├── 5 RNN模型定义.wmv
│   │   ├── 6 完成训练模型.wmv
│   │   ├── 7 训练唐诗生成模型.wmv
│   │   └── 8 测试唐诗生成效果.wmv
│   ├── Tensorflow课程代码/
│   │   ├── 唐诗_dataset/
│   │   │   └── poetry.txt
│   │   ├── imagenet-vgg-verydeep-19.mat
│   │   ├── mnist.zip
│   │   ├── tensorflow.pptx
│   │   ├── tensorflow代码.zip
│   │   └── 验证码识别.zip
├── 14.机器学习对抗生成网络/│   ├── 1.补充.mp4
│   ├── 1.课程简介.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
│   ├── 2.对抗生成网络形象解释.mp4
│   ├── 3.对抗生成网络工作原理.mp4
│   ├── 4.案例实战对抗生成网络:环境配置.mp4
│   ├── 5.案例实战对抗生成网络:构造判别网络模型.mp4
│   ├── 6.案例实战对抗生成网络:构造生成网络模型.mp4
│   ├── 7.案例实战对抗生成网络:构造损失函数.mp4
│   ├── 8.案例实战对抗生成网络:训练对抗生成网络.mp4
│   ├── 9.DCGAN基本原理.mp4
│   ├── DCGAN.zip
│   ├── 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/│   ├── 01 seq2seq网络架构原理/
│   │   ├── 1 课程简介.wmv
│   │   ├── 2 机器翻译技术发展.wmv
│   │   ├── 3 Seq2Seq网络基本架构.wmv
│   │   ├── 4 Seq2Seq网络应用.wmv
│   │   └── 5 Attention机制.wmv
│   ├── 02 案例实战:序列排序生成/
│   │   ├── 1 环境配置.wmv
│   │   ├── 2 数据预处理.wmv
│   │   ├── 3 编码层与词向量.wmv
│   │   ├── 4 完成解码模块.wmv
│   │   └── 5 模型迭代.wmv
│   ├── 03 文章摘要生成/
│   │   ├── 1 数据预处理.wmv
│   │   ├── 2 使用构建好的词向量模型.wmv
│   │   ├── 3 完成解码操作.wmv
│   │   └── 4 任务总结.wmv
│   ├── 资料/
│   │   ├── 项目实战/
│   │   │   └── Seq2seq_char.ipynb
├── 16.机器学习-推荐系统/│   ├── 章节1-推荐系统工作原理/
│   │   ├── 03,闲扯 暂无/
│   │   ├── 01系列课程概述.mp4
│   │   ├── 02推荐系统应用.mp4
│   │   ├── 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课程/
│   │   ├── imagenet-vgg-verydeep-19.mat
│   │   ├── mnist.zip
│   │   ├── tensorflow.pptx
│   │   ├── tensorflow代码.zip
│   │   └── 验证码识别.zip
│   ├── 课时02.课程数据,代码下载/
│   │   └── 机器学习经典案例.zip
│   ├── 课时01.课程简介.flv
│   ├── 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

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