【百战程序员】AI算法工程师就业班 - 带源码课件夸克网盘资源_网盘资源_夸克网盘资源搜索_全盘搜

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• file:41：数学期望和方差.mp4
• file:40：随机变量.mp4
• file:43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
• file:44：最大似然估计思想.mp4
• file:34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4
• file:30：特征值和特征向量(2).mp4
• file:3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4
• file:38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
• file:39：条件概率_贝叶斯公式.mp4
• file:32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
• file:37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
• file:2：线性代数_概率论知识点.mp4
• file:28：补充关于正定负定的理解.mp4
• file:26：Hessian矩阵.mp4
• file:24：高阶偏导数_梯度.mp4
• file:25：雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4
• file:23：多元函数求偏导.mp4
• file:22：矩阵的行列式.mp4
• file:19：矩阵的运算_加减法_转置.mp4
• file:18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4
• file:1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4
• file:4：人工智能在各领域的应用.mp4
• file:7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4
• file:6：机器学习不同的学习方式.mp4
• file:8：有监督机器学习任务与本质.mp4
• file:2：人工智能适合人群与必备技能.mp4
• file:18：Python_Pandas_获取DataFrame对象的值.mp4
• file:20：Python_Pandas_空值的删除与填充.mp4
• file:12：Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比.mp4
• file:14：Matplotlib_绘制等高线图_绘制三维图像.mp4
• file:人工智能-第1阶段数据分析（含办公自动化分析）.pdf
• file:8：Numpy_算术运算_向上向下取整.mp4
• file:5：NumPy_reshape_切片操作_copy函数.mp4
• file:7：Numpy_数组的切分和转置.mp4
• file:3：Numpy_random随机数生成.mp4
• file:4：Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数.mp4
• file:1：Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状.mp4
• file:2：Numpy_array_arange.mp4
• file:14：HQL语句_python脚本构建中间结果.mp4
• file:18：推荐系统_数据预处理_spark构建特征索引_标签列.mp4
• file:23：MLlib调用算法计算模型文件并存储.mp4
• file:25：ACC准确率和AUC面积的计算以及意义.mp4
• file:27：Redis数据库安装及其使用.mp4
• file:33：使用Dubbo将推荐系统做成服务.mp4
• file:26：推荐模型文件使用思路.mp4
• file:35：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍.mp4
• file:29：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解.mp4
• file:10：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算.mp4
• file:12：推荐系统_数据源.mp4
• file:9：明确目标通过最大总似然求解θ.mp4
• file:8：引入正太分布的概率密度函数.mp4
• file:6：理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4
• file:7：假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4
• file:5：理解维度这个概念.mp4
• file:4：理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4
• file:2：最优解_损失函数_MSE.mp4
• file:3：扩展到多元线性回归.mp4
• file:22：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4
• file:20：Scikit-learn模块的介绍.mp4
• file:第一阶段_手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf
• file:18：解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形.mp4
• file:16：Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4
• file:15：Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp4
• file:19：解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换.mp4
• file:13：θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4
• file:14：Python开发环境版本的选择及下载.mp4
• file:12：推导出目标函数的导函数形式.mp4
• file:11：把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4
• file:10：对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4
• file:36：代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4
• file:35：代码实现小批量梯度下降.mp4
• file:37：代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4
• file:30：对应梯度下降法的问题和挑战.mp4
• file:27：多元线性回归下的梯度下降法.mp4
• file:23：梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4
• file:第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf
• file:26：梯度下降法迭代流程总结.mp4
• file:25：学习率设置的学问_全局最优解.mp4
• file:38：归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾.mp4
• file:39：归一化的目的_举例子来理解做归一化和不做归一化的区别.mp4
• file:40：归一化的副产品_有可能会提高模型的精度.mp4
• file:44：正则化的目的防止过拟合.mp4
• file:45：正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好.mp4
• file:48：通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因.mp4
• file:47：L1稀疏性和L2平滑性.mp4
• file:46：常用的L1和L2正则项以及数学意义.mp4
• file:43：代码完成标准归一化.mp4
• file:59：实战保险花销预测_特征工程.mp4
• file:57：实战保险花销预测_模型训练和评估_选择非线性算法改进.mp4
• file:50：代码调用Lasso回归.mp4
• file:53：多项式升维代码实战_传入不同超参数对比.mp4
• file:52：升维的意义_多项式回归.mp4
• file:14：代码讲解_05.mp4
• file:7：Keras实战RNN以及词嵌入来做情感分析.mp4
• file:8：数据预处理_01.mp4
• file:20：AI写唐诗_模型的使用_增加随机性.mp4
• file:19：AI写唐诗_损失的计算_梯度的求解截断和更新_最终的训练代码.mp4
• file:18：AI写唐诗_从词嵌入到构建RNN再到输出层概率输出.mp4
• file:17：MultiRNNCell单元.mp4
• file:16：AI写唐诗_训练数据的构建.mp4
• file:15：AI写唐诗_数据的读取_字典的构建_文本的索引化.mp4
• file:6：Word2Vec项目代码_总结串讲.mp4
• file:5：Word2Vec项目代码_评估比较相似度_最后的训练绘图.mp4
• file:4：Word2Vec项目代码_正向传播的Graph构建_NCE损失的计算本质.mp4
• file:1：回顾了词向量里面训练的Topology.mp4
• file:33：BERT新浪新闻10分类项目.mp4
• file:34：GPT2闲聊机器人.mp4
• file:21：从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder.mp4
• file:23：Seq2Seq版Chatbot训练和模型使用.mp4
• file:29：BiLSTM-CRF模型的预测代码.mp4
• file:26：NER代码读取数据和预处理.mp4
• file:31：对比逻辑回归_相比HMM优势.mp4
• file:28：通过CRF层来计算Loss损失以及训练.mp4
• file:24：回顾了一下CRF训练和使用过程.mp4
• file:25：介绍了代码目录结构.mp4
• file:32：补充标注偏置问题_HMM做分词代码结构.mp4
• file:27：feature进入BiLSTM进行正向传播的过程.mp4
• file:30：CRF中的特征函数们.mp4
• file:RNN_Attention机制.pdf
• file:23：ERNIE_GPT.mp4
• file:20：Transformer_Positional_使用逻辑_网络结构总结.mp4
• file:19：Transformer_Self-Attention_Multi-head.mp4
• file:18：Seq2Seq中Attention注意力机制.mp4
• file:16：双向RNN_LSTM.mp4
• file:14：补充讲一下为什么RNN中链越长越容易梯度消失.mp4
• file:9：理解RNN循环神经网络拓扑结构.mp4
• file:15：LSTM的回顾复习_LSTM手写数字识别.mp4
• file:11：利用RNN循环神经网络对MNIST手写数字识别.mp4
• file:12：理解LSTM长短时记忆_记住Topo和公式.mp4
• file:13：VanillaRNN的回顾复习.mp4
• file:Word2Vec.pdf
• file:5：Skip-gram模型思想和计算过程.mp4
• file:3：词向量的作用.mp4
• file:6：Huffman树_分层Softmax的思想.mp4
• file:1：N-gram语言模型.mp4
• file:7：分层Softmax应用到CBOW模型上.mp4
• file:59：举例说明从连续型和离散型变量中寻找最佳分裂条件.mp4
• file:58：根据Obj收益指导每一次分裂从而学习一棵树结构.mp4
• file:57：推导XGBoost出Wj计算公式_推导评价树好坏的Obj.mp4
• file:56：由每个叶子节点重组目标函数Obj.mp4
• file:54：Obj化简常数项_明确训练每颗回归树需要准备gi和hi.mp4
• file:53：推导XGBoost对Loss二阶泰勒展开之后的Obj.mp4
• file:55：重新定义树ft和树的复杂度Ω.mp4
• file:50：通过目标函数Obj来达到准确率和复杂度平衡.mp4
• file:52：得出XGBoost最开始的Obj目标函数.mp4
• file:51：Objective_vs_Heuristic.mp4
• file:47：Bias_Variance_Trade-off.mp4
• file:49：回顾基于树集成学习的模型和参数并举例说明.mp4
• file:48：基于树集成学习4个优点.mp4
• file:62：总结XGBoost的特性_包括缺失值的处理策略.mp4
• file:60：XGBoost中防止过拟合的前剪枝_后剪枝_学习率.mp4
• file:61：样本权重对于模型学习的影响.mp4
• file:22：Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重.mp4
• file:18：代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类.mp4
• file:20：Adaboost算法思路.mp4
• file:16：Bagging_Boosting_Stacking.mp4
• file:21：调整数据权重让权重正确率达到50%.mp4
• file:15：不同聚合方式_生成不同弱学习器方式.mp4
• file:7：熵与Gini系数关系_信息增益率.mp4
• file:8：预剪枝以及相关超参数.mp4
• file:3：如何构建一颗决策树.mp4
• file:5：Gini系数.mp4
• file:4：什么是更好的一次划分.mp4
• file:2：决策树的数学表达.mp4
• file:11：代码训练回归树拟合SineWave.mp4
• file:10：绘制决策树模型_寻找最优树深度.mp4
• file:14：CCP代价复杂度剪枝_α超参数设定.mp4
• file:30：GBDT中shrinkage学习率和最优树权重ρ可以共存.mp4
• file:27：GBDT回归举例_总结.mp4
• file:29：GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差.mp4
• file:24：GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度.mp4
• file:23：GBDT试图使用有监督最优化算法梯度下降求解F(x).mp4
• file:25：GBDT每棵树都是回归树_准备数据才能训练下一颗小树.mp4
• file:44：GBDT+LR架构训练模型代码实现.mp4
• file:43：GBDT在sklearn中源码剖析_负梯度计算和叶子节点分值计算.mp4
• file:41：特征组合降维在GBDT+LR架构应用.mp4
• file:40：GBDT用于特征组合降维.mp4
• file:39：计算特征重要度进行特征选择.mp4
• file:36：GBDT多分类叶子节点分值计算.mp4
• file:32：GBDT多分类如何每轮给K颗小树准备要去拟合的负梯度.mp4
• file:34：对比GBDT回归、二分类、多分类相同点与不同点.mp4
• file:20：计算CRF真实路径的分数.mp4
• file:15：NER与分词和POS的关系_NER的标注策略_NER的主要方法.mp4
• file:17：了解CRF层添加的好处.mp4
• file:16：讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑.mp4
• file:22：通过模型来预测新的句子的序列标签.mp4
• file:CRF_NER.pdf
• file:18：EmissionScore_TransitionScore.mp4
• file:7：HMM隐马的定义.mp4
• file:10：HMM预测问题使用维特比算法.mp4
• file:13：Viterbi算法案例详解.mp4
• file:11：HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标.mp4
• file:8：HMM隐马的三组参数_三个基本问题.mp4
• file:12：前向算法来解决概率计算问题.mp4
• file:3：NB代码实现解析.mp4
• file:6：贝叶斯网络_马尔可夫链.mp4
• file:4：sklearn中调用NB_顺便讲解了GridSearchCV.mp4
• file:5：语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计.mp4
• file:1：朴素贝叶斯分类算法.mp4
• file:12：CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码.mp4
• file:18：Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop.mp4
• file:17：Optimizer_SGD_Momentum.mp4
• file:11：数据增强技术点_CNN对MNIST数据集分类_卷积池化代码.mp4
• file:9：AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处.mp4
• file:13：深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点.mp4
• file:16：VGG网络结构_以及1乘1的卷积核的作用和好处.mp4
• file:10：Dropout技术点思想和运用.mp4
• file:15：减轻梯度消失问题中参数初始化发挥的作用.mp4
• file:26：DenseNet在Keras里面的代码实现.mp4
• file:27：BatchNormalization.mp4
• file:28：Mobilenet网络架构.mp4
• file:24：ResNet残差单元_BottlenetBlocK.mp4
• file:22：InceptionV1_V2.mp4
• file:23：InceptionV3_以及InceptionV3对皮肤癌图片识别.mp4
• file:20：Keras介绍_以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境.mp4
• file:21：VGG16_Fine-tuning_对MNIST做手写数字识别.mp4
• file:31：IOU以及python计算的代码.mp4
• file:33：从FastRCNN引入FasterRCNN.mp4
• file:目标检测.pdf
• file:29：图像识别任务_古典目标检测.mp4
• file:32：R-CNN和SPP-net.mp4
• file:30：使用OpenCV调用分类器找到目标框.mp4
• file:6：卷积的计算TF中的API操作与参数.mp4
• file:4：卷积层权值共享.mp4
• file:1：回顾深度神经网络_卷积层是局部连接.mp4
• file:3：彩色图片卷积的计算.mp4
• file:8：经典的CNN架构和LeNet5.mp4
• file:5：卷积的补充与Padding填充模式.mp4
• file:36：NMS代码实现流程_mAP目标检测平均指标.mp4
• file:35：FasterRNN的核心RPN_正向传播的框过滤_NMS.mp4
• file:34：回顾RCNN_SPPnet_Fast-RCNN.mp4
• file:37：FasterRCNN论文讲解_从介绍到RPN的loss.mp4
• file:FasterR-CNNTowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks.pdf
• file:2：Miniconda安装和测试.mp4
• file:3：Pycharm安装和代码运行.mp4
• file:人工智能-第1阶段python进阶和高级编程.pdf
• file:5：Jupyter常用快捷键.mp4
• file:6：Conda虚拟环境创建与Python模块安装.mp4
• file:7：关联虚拟环境运行代码.mp4
• file:35：Python_类对象_内置方法.mp4
• file:30：Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数.mp4
• file:8：Python是强类型的动态脚本语言.mp4
• file:38：Python_类对象_子类复用父类构造器和方法_方法重写.mp4
• file:36：Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数.mp4
• file:10：Python_控制语句_多分支_三元条件运算符.mp4
• file:25：Python_函数_定义_调用_返回值_注释.mp4
• file:24：Python_打开并读取文件_中文编码问题.mp4
• file:21：Python_集合操作_字典和常见操作.mp4
• file:22：Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数.mp4
• file:23：Python_os模块_shutil模块.mp4
• file:4：MTCNN论文_摘要和介绍.mp4
• file:19：人脸识别项目代码_人脸匹配以及最后的绘图展示.mp4
• file:11：人脸识别项目代码_读取图片带入MTCNN网络给出人脸候选框.mp4
• file:7：每一个阶段每个分支的Loss损失_整合每个分支的Loss.mp4
• file:3：人脸识别项目代码整体结构.mp4
• file:17：FaceNet论文_ZF和Inception对比_总结.mp4
• file:8：训练数据的准备_每一阶段训练的流程.mp4
• file:6：PRelu_每阶段输出多分支意义.mp4
• file:1：人脸识别任务种类_具体做法思路.mp4
• file:18：人脸识别项目代码_FaceNet模型加载和使用.mp4
• file:9：总结MTCNN_缩放因子_注意3阶段网络里面的全连接.mp4
• file:2：开源的FaceNet项目介绍.mp4
• file:14：FaceNet论文_TripleLoss思路来源和目标.mp4
• file:13：FaceNet论文_相关的介绍.mp4
• file:9：Linux_常用命令_ls与ll命令.mp4
• file:4：Linux_安装Linux.mp4
• file:3：Linux_VMWare安装及使用.mp4
• file:10：Linux_常用命令_clear、touch、cat命令.mp4
• file:24：Linux_上传与下载_lrzsz工具.mp4
• file:25：Linux_文件的压缩与解压缩处理.mp4
• file:12：哈希表冲突问题2.mp4
• file:25：最大堆的删除操作.mp4
• file:1：数据结构与算法简介.mp4
• file:27：二叉树获取最小值.mp4
• file:9：栈与双端队列.mp4
• file:8：队列(线式).mp4
• file:4：用神经网络理解Softmax回归.mp4
• file:6：多节点网络输出_sklearn中NN模块的介绍.mp4
• file:5：隐藏层的意义_隐藏层相当于去做预处理_升维降维.mp4
• file:1：神经网络是有监督的算法_生物神经元到人工神经元.mp4
• file:9：tensorflow概要_conda创建虚拟环境_CPU版本的tensorflow安装.mp4
• file:2：三种常见的激活函数_网络拓扑介绍_优化算法.mp4
• file:8：隐藏层激活函数必须是非线性的.mp4
• file:7：sklearn中NN模型的代码使用.mp4
• file: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
• file:10：CUDA下载地址_CUDA显卡白名单地址.mp4
• file:16：TF实现DNN来识别MNIST手写数字.mp4
• file:11：CUDA安装_cudnn安装_环境变量配置_检验是否安装成功.mp4
• file: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
• file:14：TF实现线性回归BGD的方式_使用Optimizer_每轮打乱数据.mp4
• file:12：Tensorflow代码运行机制_TF基础的代码.mp4
• file:22：python实现神经网络训练代码讲解(一).mp4
• file:21：反向传播推导(四)关于Δ和a还有梯度的更新事宜.mp4
• file: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
• file:17：反向传播_链式求导法则.mp4
• file:3：OCR识别的CTC损失思想.mp4
• file:10：CRNN项目代码剖析.mp4
• file:4：总结理解深度学习文字识别架构.mp4
• file:1：传统OCR识别_深度学习OCR识别.mp4
• file:2：OCR识别本质就是文字检测和文字识别.mp4
• file:6：CTC损失函数前向后向算法推导_梯度求导公式推导.mp4
• file:7：CTC前向后向算法代码.mp4
• file:8：GreedySearch和BeamSearch解码的方式与代码逻辑.mp4
• file:33：图片风格融合项目_架构_代码实现要点.mp4
• file:20：FasterRCNN代码_bbox剪裁_NMS非极大值抑制.mp4
• file:18：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_01.mp4
• file:12：回归整体训练流程_详解读取数据blob_02.mp4
• file:10：FasterRCNN项目代码_模型的训练.mp4
• file:6：FasterRCNN项目代码_环境说明_数据集详解_项目结构说明.mp4
• file:31：FasterRCNN代码_添加Loss损失_smoothL1loss.mp4
• file:29：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_01.mp4
• folder:【百战程序员】AI算法工程师就业班 - 带源码课件
• folder:03、人工智能基础-Python科学计算和可视化
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