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标题: RK0088-【百Z】人工智能AI深度学习就业班 [打印本页]

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作者: itkz    时间: 6 天前
标题: RK0088-【百Z】人工智能AI深度学习就业班
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——/【百Z】人工智能AI深度学习就业班/
├──0-资料密码：MTcrr18oGVEnPXmy  
|   └──这是密码，返回从1看视频课  
├──1-人工智能基础-快速入门  
|   ├──1：人工智能就业前景与薪资.mp4  33.79M
|   ├──2：人工智能适合人群与必备技能.mp4  21.05M
|   ├──3：人工智能时代.mp4  16.73M
|   ├──4：人工智能在各领域的应用.mp4  41.84M
|   ├──5：人工智能常见流程.mp4  36.39M
|   ├──6：机器学习不同的学习方式.mp4  31.24M
|   ├──7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4  33.53M
|   ├──8：有监督机器学习任务与本质.mp4  23.26M
|   └──9：无监督机器学习任务与本质.mp4  31.15M
├──10-机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战  
|   ├──章节1：药店销量预测案例  
|   |   ├──1：Rossmann药店销量预测_kaggle的介绍.mp4  12.99M
|   |   ├──2：对数据字段的介绍_导包.mp4  8.64M
|   |   ├──3：自定义损失函数.mp4  9.45M
|   |   ├──4：对数据里面的目标变量sales的一个分析.mp4  16.92M
|   |   ├──5：数据的预处理.mp4  44.18M
|   |   ├──6：模型的训练_评估.mp4  23.63M
|   |   ├──7：kaggle竞赛网站学习.mp4  53.21M
|   |   ├──代码.rar  6.42M
|   |   └──新建文本文档.txt  0.38kb
|   └──章节2：网页分类案例  
|   |   ├──10：评估指标ROC和AUC.mp4  20.71M
|   |   ├──11：竞赛其他相关提交成绩排行榜.mp4  20.00M
|   |   ├──12：数据导入.mp4  23.64M
|   |   ├──13：MLlib对网页分类竞赛数据预处理.mp4  38.73M
|   |   ├──14：MLlib对网页分类竞赛数据预处理_模型训练.mp4  28.05M
|   |   ├──15：MLlib对网页分类竞赛模型训练_模型训练评估_搜索最佳超参数.mp4  25.54M
|   |   ├──16：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_01.mp4  37.66M
|   |   ├──17：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_02.mp4  36.03M
|   |   ├──18：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_03.mp4  28.98M
|   |   ├──19：使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_04.mp4  30.52M
|   |   ├──8：Kaggle网页分类竞赛介绍.mp4  11.18M
|   |   ├──9：评估指标ROC和AUC.mp4  22.36M
|   |   └──代码.rar  8.81M
├──11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具  
|   ├──章节1：Spark计算框架基础  
|   |   ├──10：分布式计算所需进程.mp4  15.59M
|   |   ├──11：两种算子操作本质区别.mp4  26.09M
|   |   ├──12：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_01.mp4  31.68M
|   |   ├──13：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_02.mp4  25.91M
|   |   ├──14：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_03.mp4  20.20M
|   |   ├──15：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04.mp4  17.87M
|   |   ├──1：Spark特性_01.mp4  25.09M
|   |   ├──2：Spark特性_02.mp4  17.41M
|   |   ├──3：Spark对比hadoop优势.mp4  12.39M
|   |   ├──4：回顾hadoop讲解shuffle.mp4  19.98M
|   |   ├──5：分布式计算框架Shuffle的原理_01.mp4  25.52M
|   |   ├──6：分布式计算框架Shuffle的原理_02.mp4  25.75M
|   |   ├──7：分布式计算框架Shuffle的原理_03.mp4  17.40M
|   |   ├──8：Spark的RDD特性_01.mp4  19.36M
|   |   ├──9：Spark的RDD特性_02.mp4  21.88M
|   |   ├──代码.rar  383.20M
|   |   └──资料.rar  1.49M
|   ├──章节2：Spark计算框架深入  
|   |   ├──1.txt  0.37kb
|   |   ├──16：Spark数据缓存机制.mp4  29.18M
|   |   ├──17：Spark宽依赖和窄依赖_01.mp4  24.87M
|   |   ├──18：Spark宽依赖和窄依赖_02.mp4  22.53M
|   |   ├──19：Spark宽依赖和窄依赖_03.mp4  15.82M
|   |   ├──20：Spark术语总结.mp4  40.15M
|   |   ├──21：分布式文件系统Block块的大小配置.mp4  44.19M
|   |   ├──22：Spark程序启动运行流程详解_01.mp4  19.60M
|   |   ├──23：Spark程序启动运行流程详解_02.mp4  28.62M
|   |   ├──24：Spark程序启动运行流程详解_03.mp4  19.89M
|   |   ├──25：讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4  33.94M
|   |   ├──26：讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4  36.25M
|   |   ├──27：构建LabeledPoint.mp4  44.28M
|   |   └──28：介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用.mp4  35.00M
|   └──章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块  
|   |   ├──29：SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用.mp4  49.31M
|   |   ├──30：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_1.mp4  52.45M
|   |   ├──31：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_2.mp4  47.12M
|   |   ├──32：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_1.mp4  38.65M
|   |   ├──33：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_2.mp4  65.63M
|   |   ├──34：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_3.mp4  33.16M
|   |   ├──35：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_4.mp4  43.62M
|   |   ├──36：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树1_1.mp4  37.81M
|   |   ├──37：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树1_2.mp4  47.16M
|   |   ├──38：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树1_3.mp4  40.96M
|   |   ├──39：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_1.mp4  43.44M
|   |   ├──40：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_2.mp4  34.89M
|   |   ├──41：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_3.mp4  34.73M
|   |   ├──42：从数据转化到训练集的构建.mp4  63.44M
|   |   ├──43：模型的训练以及评估和调超参_1.mp4  35.14M
|   |   ├──44：模型的训练以及评估和调超参_2.mp4  32.22M
|   |   ├──45：模型的训练以及评估和调超参_3.mp4  43.17M
|   |   ├──46：SparkML机器学习库概念讲解_1.mp4  59.66M
|   |   ├──47：SparkML机器学习库概念讲解_2.mp4  53.67M
|   |   ├──48：SparkML机器学习库代码实战讲解_1.mp4  61.18M
|   |   ├──49：SparkML机器学习库代码实战讲解_2.mp4  63.53M
|   |   ├──50：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_1.mp4  62.91M
|   |   ├──51：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_2.mp4  60.76M
|   |   ├──52：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_1.mp4  57.54M
|   |   ├──53：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_2.mp4  44.98M
|   |   ├──54：SparkML网页分类案例代码实战续（3）.mp4  4.00M
|   |   └──资料.rar  1.28M
├──12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战  
|   ├──章节1：推荐系统--流程与架构  
|   |   ├──10：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_2.mp4  43.65M
|   |   ├──11：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_3.mp4  41.93M
|   |   ├──12：推荐系统_数据源_1.mp4  33.88M
|   |   ├──13：推荐系统_数据源_2.mp4  31.32M
|   |   ├──1：推荐系统_隐式用户反馈_1.mp4  44.97M
|   |   ├──2：推荐系统_隐式用户反馈_2.mp4  49.07M
|   |   ├──3：推荐系统_协同过滤_1.mp4  29.27M
|   |   ├──4：推荐系统_协同过滤_2.mp4  28.45M
|   |   ├──5：推荐系统_协同过滤_3.mp4  28.66M
|   |   ├──6：推荐系统_协同过滤_4.mp4  29.77M
|   |   ├──7：推荐系统架构_实时_离线_1.mp4  41.82M
|   |   ├──8：推荐系统架构_实时_离线_2.mp4  41.81M
|   |   ├──9：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_1.mp4  37.60M
|   |   ├──数据.rar  759.94kb
|   |   └──资料.rar  2.67M
|   ├──章节2：推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战  
|   |   ├──14：HQL语句_python脚本构建中间结果_1.mp4  48.92M
|   |   ├──15：HQL语句_python脚本构建中间结果_2.mp4  46.80M
|   |   ├──16：HQL语句_python脚本构建中间结果_3.mp4  44.00M
|   |   ├──17：HQL语句_python脚本构建中间结果_4.mp4  47.20M
|   |   ├──18：推荐系统_数据预处理_spark构建特征索引_标签列_1.mp4  43.81M
|   |   ├──19：spark构建特征索引_标签列_2.mp4  43.33M
|   |   ├──20：spark构建特征索引_标签列_3.mp4  42.33M
|   |   ├──21：spark构建特征索引_标签列_4.mp4  39.91M
|   |   ├──22：MLlib调用算法计算模型文件并存储_1.mp4  40.22M
|   |   ├──23：MLlib调用算法计算模型文件并存储_2.mp4  37.79M
|   |   ├──24：MLlib调用算法计算模型文件并存储_3.mp4  43.56M
|   |   ├──25：ACC准确率和AUC面积的计算以及意义.mp4  93.25M
|   |   ├──代码.rar  6.12kb
|   |   ├──软件.rar  665.46M
|   |   ├──数据.rar  2.90M
|   |   └──资料.rar  468.42kb
|   └──章节3：推荐系统--模型使用和推荐服务  
|   |   ├──26：推荐模型文件使用思路.mp4  25.83M
|   |   ├──27：Redis数据库安装及其使用.mp4  16.63M
|   |   ├──28：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_1.mp4  50.64M
|   |   ├──29：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_2.mp4  40.19M
|   |   ├──30：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_3.mp4  36.76M
|   |   ├──31：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_4.mp4  36.52M
|   |   ├──32：使用Dubbo将推荐系统做成服务_1.mp4  41.32M
|   |   ├──33：使用Dubbo将推荐系统做成服务_2.mp4  41.42M
|   |   ├──34：使用Dubbo将推荐系统做成服务_3.mp4  45.76M
|   |   ├──35：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_11.mp4  39.28M
|   |   ├──35：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_1.mp4  51.31M
|   |   ├──36：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_2.mp4  47.93M
|   |   ├──37：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_3.mp4  50.73M
|   |   └──代码.rar  42.15M
├──13-深度学习-原理和进阶  
|   ├──章节1：神经网络算法  
|   |   ├──1：神经网络是有监督的算法_生物神经元到人工神经元.mp4  63.31M
|   |   ├──2：三种常见的激活函数_网络拓扑介绍_优化算法.mp4  33.56M
|   |   ├──3：单层神经网络正向传播计算过程_用神经网络理解逻辑回归做多分类.mp4  45.45M
|   |   ├──4：用神经网络理解Softmax回归.mp4  44.39M
|   |   ├──5：隐藏层的意义_隐藏层相当于去做预处理_升维降维.mp4  69.12M
|   |   ├──6：多节点网络输出_sklearn中NN模块的介绍.mp4  53.04M
|   |   ├──7：sklearn中NN模型的代码使用.mp4  69.29M
|   |   ├──8：隐藏层激活函数必须是非线性的.mp4  13.71M
|   |   ├──9：tensorflow概要_conda创建虚拟环境_CPU版本的tensorflow安装.mp4  132.14M
|   |   ├──神经网络.pdf  518.13kb
|   |   └──资料.rar  12.88M
|   ├──章节2：TensorFlow深度学习工具  
|   |   ├──10：CUDA下载地址_CUDA显卡白名单地址.mp4  57.92M
|   |   ├──11：CUDA安装_cudnn安装_环境变量配置_检验是否安装成功.mp4  60.73M
|   |   ├──12：Tensorflow代码运行机制_TF基础的代码.mp4  98.18M
|   |   ├──13：TF实现线性回归解析解的方式_TF实现线性回归梯度下降的方式.mp4  106.24M
|   |   ├──14：TF实现线性回归BGD的方式_使用Optimizer_每轮打乱数据.mp4  130.45M
|   |   ├──15：TF实现Softmax回归来识别MNIST手写数字.mp4  108.50M
|   |   ├──16：TF实现DNN来识别MNIST手写数字.mp4  104.49M
|   |   ├──代码.rar  27.29kb
|   |   └──软件.rar  2.13G
|   └──章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络  
|   |   ├──1.txt  0.31kb
|   |   ├──17：反向传播_链式求导法则.mp4  56.14M
|   |   ├──18：反向传播推导一.mp4  91.09M
|   |   ├──19：反向传播推导二从输出层到最后一个隐藏层.mp4  78.83M
|   |   ├──20：反向传播推导三从输出层到最后一个隐藏层Softmax多分类为例.mp4

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