rk0615-人工智能学习教程合集【VIP】【地址更新】

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——/人工智能【持续更新中】/
├──【2023.02】人工智能机器学习课程-完结-无课件（6.84G）  
|   ├──01 课程介绍_ok.mp4  3.32M
|   ├──02 Python基本知识_ok.mp4  22.81M
|   ├──03 Windows下安装Anaconda_ok.mp4  18.44M
|   ├──04 虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4  12.01M
|   ├──05 虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4  25.87M
|   ├──06 Python工作环境_ok.mp4  62.64M
|   ├──07 Python基本语法_ok.mp4  22.42M
|   ├──08 Python对象_ok.mp4  64.90M
|   ├──09 Python流程控制_ok.mp4  25.83M
|   ├──10 函数的定义与使用_ok.mp4  53.60M
|   ├──10 函数的定义与使用_ok_ok.mp4  52.54M
|   ├──100 附1-sclklt-learn引导篇_ok.mp4  33.57M
|   ├──101 附2-Oange引导篇_ok.mp4  28.13M
|   ├──102 附3-Xgboost安装篇_ok.mp4  17.60M
|   ├──103 课程概述_ok.mp4  14.41M
|   ├──104 特征构造的常用方法_ok.mp4  19.54M
|   ├──105 用户RFM行为特征提取（代码演示）_ok.mp4  7.63M
|   ├──106 用户RFM行为特征提取_ok.mp4  21.39M
|   ├──107 特征转换之连续变量无量纲化_ok.mp4  8.51M
|   ├──108 特征转换之连续变量数据变换_ok.mp4  6.95M
|   ├──109 连续变量特征转换（代码演示）_ok.mp4  21.42M
|   ├──11 闭包和装饰器_ok.mp4  15.55M
|   ├──110 特征转换之连续变量离散化_ok.mp4  21.08M
|   ├──111 类别变量编码（代码演示）_ok.mp4  12.07M
|   ├──112 特征转换之类别变量编码_ok.mp4  13.23M
|   ├──113 日期型变量处理（代码演示）_ok.mp4  14.61M
|   ├──114 特征转换之缺失值处理（代码演示）_ok.mp4  7.37M
|   ├──115 特征转换之缺失值处理_ok.mp4  14.72M
|   ├──116 特征转换之特征组合（代码演示）_ok.mp4  5.90M
|   ├──117  特征转换之特征组合_ok.mp4  12.14M
|   ├──118 数据降维概述_ok.mp4  18.53M
|   ├──119 数据降维之主成分分析（PCA）_ok.mp4  18.67M
|   ├──12 Python的面向对象编程1_ok.mp4  22.40M
|   ├──120 数据降维之主成分分析（PCA代码演示）_ok.mp4  14.68M
|   ├──121 数据降维之线性判别分析法（LDA）~1_ok.mp4  19.28M
|   ├──121 数据降维之线性判别分析法（LDA）_ok.mp4  14.26M
|   ├──122 数据降维之线性判别分析法（LDA代码演示）_ok.mp4  11.17M
|   ├──123 特征选择概述_ok.mp4  14.11M
|   ├──124 单特征重要性评估_ok.mp4  18.43M
|   ├──125 单特征重要性评估（代码演示）_ok.mp4  8.55M
|   ├──126 课程总结_ok.mp4  4.42M
|   ├──127 本章引言_ok.mp4  5.06M
|   ├──128 构建你的第一个简单分类模型_ok.mp4  20.19M
|   ├──129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示_ok.mp4  45.05M
|   ├──13 Python的面向对象编程2_ok.mp4  11.32M
|   ├──130 用测试集对模型进行交叉验证_ok.mp4  20.85M
|   ├──131 尝试其他的分类算法_ok.mp4  15.49M
|   ├──132 准备一个更好的训练集_ok.mp4  49.71M
|   ├──133 将多个模型的预测结果融合起来_ok.mp4  11.35M
|   ├──134 模型优化的三个要素_ok.mp4  9.64M
|   ├──135 本章引言_ok.mp4  6.87M
|   ├──136 偏差与方差_过拟合与欠拟合_ok.mp4  14.72M
|   ├──137 通过学习曲线诊断偏差和方差_ok.mp4  26.70M
|   ├──138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合_ok.mp4  16.21M
|   ├──139 模型交叉验证方法之数据集划分_ok.mp4  24.56M
|   ├──14 输入输出_ok.mp4  17.72M
|   ├──140 模型交叉验证方法之k折交叉验证_ok.mp4  19.74M
|   ├──141 模型评估指标之准确率和召回率_ok.mp4  28.32M
|   ├──142 模型评估指标之收益曲线_ok.mp4  30.81M
|   ├──143 模型评估指标之ROC与AUC_ok.mp4  16.65M
|   ├──144 模型评估指标之KS值_ok.mp4  12.48M
|   ├──145 本章引言_ok.mp4  2.56M
|   ├──146 什么是逻辑回归_ok.mp4  14.25M
|   ├──147 逻辑回归模型参数求解_ok.mp4  27.99M
|   ├──148 逻辑回归模型正则化方法_ok.mp4  11.84M
|   ├──149 逻辑回归代码示例_ok.mp4  32.62M
|   ├──15 字符和编码_ok.mp4  14.30M
|   ├──150 逻辑回归模型结果解释_ok.mp4  13.20M
|   ├──151 逻辑回归模型自动化调参_ok.mp4  22.89M
|   ├──152 逻辑回归的多分类问题_ok.mp4  15.32M
|   ├──153 类别型特征变量转换_ok.mp4  17.80M
|   ├──154 连续型特征变量转换_ok.mp4  12.05M
|   ├──155 特征变量的组合_ok.mp4  16.66M
|   ├──156 预测概率转换为分数_ok.mp4  20.52M
|   ├──157 本章总结_ok.mp4  8.83M
|   ├──158 本章引言_ok.mp4  1.24M
|   ├──159 什么是K近邻_ok.mp4  8.59M
|   ├──16 正则表达式_ok.mp4  59.58M
|   ├──160 K近邻之距离度量_ok.mp4  6.53M
|   ├──161 K近邻算法基本原理_ok.mp4  7.98M
|   ├──162 K近邻算法代码演示_ok.mp4  16.09M
|   ├──163 K近邻参数优化_ok.mp4  14.93M
|   ├──164 特征标准化和转换_ok.mp4  23.50M
|   ├──165 K近邻总结_ok.mp4  6.56M
|   ├──166 本章引言_ok.mp4  3.81M
|   ├──167 什么是决策树_ok.mp4  12.27M
|   ├──168 决策树属性分裂基本概念_ok.mp4  6.52M
|   ├──169 决策树节点不纯度_ok.mp4  21.29M
|   ├──17 课程介绍_ok.mp4  4.59M
|   ├──170 决策树最佳分裂_ok.mp4  27.48M
|   ├──171 决策树算法对比_ok.mp4  10.62M
|   ├──172 决策树剪枝_ok.mp4  14.31M
|   ├──173 决策树代码演示_ok.mp4  28.02M
|   ├──174 决策树参数调优_ok.mp4  11.06M
|   ├──175 决策树总结_ok.mp4  7.30M
|   ├──176 本章引言_ok.mp4  2.18M
|   ├──177  什么是支持向量机_ok.mp4  8.97M
|   ├──178 支持向量机算法基本原理_ok.mp4  12.69M
|   ├──179 支持向量机代码演示_ok.mp4  11.97M
|   ├──18 Numpy基础_ok.mp4  2.58M
|   ├──180 支持向量机参数优化_ok.mp4  8.53M
|   ├──181 支持向量机总结_ok.mp4  5.68M
|   ├──182 本章引言_ok.mp4  1.40M
|   ├──183 贝叶斯公式_ok.mp4  10.73M
|   ├──184  朴素贝叶斯分类原理_ok.mp4  16.89M
|   ├──185 朴素贝叶斯代码演示_ok.mp4  14.74M
|   ├──186 朴素贝叶斯总结_ok.mp4  2.58M
|   ├──187 课程概述_ok.mp4  5.12M
|   ├──188 相关和回归_ok.mp4  15.81M
|   ├──189 一元线性回归模型_ok.mp4  5.85M
|   ├──19 多维数组类型_ndarray_ok.mp4  15.86M
|   ├──190 最小二乘法_ok.mp4  11.06M
|   ├──191 一元线性回归excel操作_ok.mp4  16.86M
|   ├──192 一元线性回归python操作_ok.mp4  13.53M
|   ├──193 课程总结_ok.mp4  7.30M
|   ├──194 多元线性回归模型_ok.mp4  4.98M
|   ├──195 多重共线性概念_ok.mp4  8.15M
|   ├──196 逐步回归方法_ok.mp4  13.48M
|   ├──197 过拟合与正则化_ok.mp4  8.86M
|   ├──198 多元线性回归excel操作_ok.mp4  19.71M
|   ├──199 多元线性回归python操作_ok.mp4  22.87M
|   ├──20 创建ndarray_ok.mp4  20.50M
|   ├──200 非线性回归简介_ok.mp4  5.14M
|   ├──201 非线性回归在Excel中的操作_ok.mp4  8.95M
|   ├──202 非线性回归在python的操作_ok.mp4  15.82M
|   ├──203  回归模型常用评估指标_ok.mp4  13.98M
|   ├──204 回归树（CART）基本原理_ok.mp4  13.24M
|   ├──205 回归树代码演示_ok.mp4  15.53M
|   ├──206 课程概述_ok.mp4  5.43M
|   ├──207 什么是聚类分析_ok.mp4  6.85M
|   ├──208  相似度与距离度量_ok.mp4  12.16M
|   ├──209 聚类之K均值算法_ok.mp4  19.18M
|   ├──21 numpy中的数据类型_ok.mp4  16.14M
|   ├──210 K均值算法代码演示_ok.mp4  17.63M
|   ├──211 K均值算法调参_ok.mp4  14.94M
|   ├──212 聚类模型评估指标_ok.mp4  25.56M
|   ├──213 聚类分析总结_ok.mp4  4.83M
|   ├──214  什么是关联规则_ok.mp4  27.79M
|   ├──215 关联规则Apriori算法_ok.mp4  18.37M
|   ├──216 关联规则的lift指标_ok.mp4  16.05M
|   ├──217 关联规则的理解与应用_ok.mp4  11.36M
|   ├──218 关联规则代码演示_ok.mp4  12.65M
|   ├──219 关联规则总结_ok.mp4  3.48M
|   ├──22 ndarray的文件IO_ok.mp4  20.73M
|   ├──220 课程总结_ok.mp4  3.63M
|   ├──221 什么是推荐系统_ok.mp4  8.12M
|   ├──222 基于Item的协同过滤算法_ok.mp4  13.34M
|   ├──223 基于User的协同过滤算法_ok.mp4  6.64M
|   ├──224 SVD矩阵分解算法_ok.mp4  12.50M
|   ├──225 机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型_ok.mp4  206.24M
|   ├──226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别~1_ok.mp4  157.46M
|   ├──226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别_ok.mp4  135.17M
|   ├──227 机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统_ok.mp4  88.93M
|   ├──228 课程概述_ok.mp4  6.23M
|   ├──229 模型融合基本概念_ok.mp4  22.20M
|   ├──23 操作多维数组ndarray_ok.mp4  2.63M
|   ├──230 Voting和Averaging融合_ok.mp4  6.70M
|   ├──231 Bagging融合_ok.mp4  12.46M
|   ├──232 Boosting融合_ok.mp4  6.52M
|   ├──233 随机森林算法基本原理_ok.mp4  24.84M
|   ├──234 随机森林算法（分类）代码演示_ok.mp4  22.98M
|   ├──235 随机森林算法（回归）代码演示_ok.mp4  12.33M
|   ├──236 Adaboost算法基本原理_ok.mp4  10.75M
|   ├──237 Adaboost算法（分类）代码演示_ok.mp4  16.68M
|   ├──238 Adaboost算法（回归）代码演示_ok.mp4  10.99M
|   ├──239 GBDT算法基本原理_ok.mp4  21.76M
|   ├──24 选择ndarray的元素_索引_ok.mp4  8.98M
|   ├──240 GBDT算法（分类）代码演示_ok.mp4  11.47M
|   ├──241 GBDT算法（回归）代码演示_ok.mp4  10.24M
|   ├──242 Xgboost基本介绍_ok.mp4  8.32M
|   ├──243 Xgboost算法（分类）代码演示_ok.mp4  22.38M
|   ├──244 Xgboost算法（回归）代码演示_ok.mp4  11.80M
|   ├──245 课程总结_ok.mp4  7.47M
|   ├──246 文本分析的基本概念_ok.mp4  20.19M
|   ├──247 文本特征表示方法（词袋模型）_ok.mp4  10.29M
|   ├──248 TF-IDF算法_ok.mp4  15.53M
|   ├──249 词表征方法（词向量）_ok.mp4  24.69M
|   ├──25 选择ndarray的元素_索引数组_ok.mp4  8.16M
|   ├──250 神经网络与深度学习_ok.mp4  30.18M
|   ├──251 卷积神经网络CNN介绍_ok.mp4  26.14M
|   ├──252  循环神经网络RNN介绍_ok.mp4  14.96M
|   ├──253 深度学习的应用场景_ok.mp4  25.42M
|   ├──254 背景与部分原理_ok.mp4  41.38M
|   ├──255 模型原理_ok.mp4  37.78M
|   ├──256 数据_ok.mp4  65.15M
|   ├──257 代码_ok.mp4  53.08M
|   ├──258 总结_ok.mp4  52.23M
|   ├──259 项目概述_ok.mp4  8.01M
|   ├──26 选择ndarray的元素_布尔数组_ok.mp4  6.97M
|   ├──260 数据观察_ok.mp4  88.41M
|   ├──261 基于item的协同过滤推荐_ok.mp4  43.69M
|   ├──262 基于user的协同过滤推荐_ok.mp4  43.16M
|   ├──263 基于SVD的协同过滤推荐_ok.mp4  29.85M
|   ├──264 项目概述_ok.mp4  10.21M
|   ├──265 opencv的安装及使用_ok.mp4  15.92M
|   ├──266 图像特征_颜色直方图_ok.mp4  31.83M
|   ├──267 用随机森林构建图像分类模型_ok.mp4  31.28M
|   ├──268 对新图片进行分类预测_ok.mp4  7.14M
|   ├──269 项目概述_ok.mp4  11.91M
|   ├──27 改变ndarray的形状_ok.mp4  25.54M
|   ├──270 对文档进行分词_ok.mp4  8.74M
|   ├──271 用TFIDF和词袋表示文档特征_ok.mp4  26.72M
|   ├──272 用word2vec词向量表示文档特征_ok.mp4  22.18M
|   ├──273 训练文档分类模型_ok.mp4  13.78M
|   ├──274 模型效果的评估_ok.mp4  17.48M
|   ├──275 对新文

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