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    全新人工智能开发系统学习尖端课程 高阶人工智能实战 尚学堂百战程序员人工智能课程

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    全新人工智能开发系统学习尖端课程 高阶人工智能实战 尚学堂百战程序员人工智能课程
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    ===============课程目录===============
    目录中文件数:1个
    ├─(1) 人工智能开发课程介绍.pdf
    (1)\\01_人工智能开发及远景介绍(预科);目录中文件数:7个
    ├─(2) 1_何为机器学习.mp4
    ├─(3) 2_人工智能与机器学习关系.mp4
    ├─(4) 3_人工智能应用与价值.mp4
    ├─(5) 4_有监督机器学习流程.mp4
    ├─(6) 5_有监督机器学习训练流程.mp4
    ├─(7) 6_Python机器学习库Scikit-Learn介绍.mp4
    ├─(8) 7_理解线性与回归.mp4
    (2)\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (3)\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (4)\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (5)\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (6)\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (7)\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (8)\\08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (9)\\09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (10)\\10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (11)\\11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (12)\\12_TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (13)\\13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (14)\\14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (15)\\15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】;目录中文件数:0个
    (16)\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\代码;目录中文件数:2个
    ├─(9) linear_regression_0.py
    ├─(10) linear_regression_1.py
    (17)\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:6个
    ├─(11) 01_机器学习是什么.mp4
    ├─(12) 02_怎么做线性回归.mp4
    ├─(13) 03_理解回归_最大似然函数.mp4
    ├─(14) 04_应用正太分布概率密度函数_对数总似然.mp4
    ├─(15) 05_推导出损失函数_推导出解析解.mp4
    ├─(16) 06_代码实现解析解的方式求解_梯度下降法的开始_sklearn模块使用线性回归.mp4
    (18)\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\资料;目录中文件数:2个
    ├─(17) 机器学习是什么.txt
    ├─(18) 线性回归.txt
    (19)\\02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】\\软件;目录中文件数:2个
    ├─(19) Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
    ├─(20) pycharm-community-2017.3.3.exe
    (20)\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】\\代码;目录中文件数:3个
    ├─(21) batch_gradient_descent(1).py
    ├─(22) elastic_net.py
    ├─(23) lasso_regression.py
    (21)\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:7个
    ├─(24) 01_梯度下降法思路_导函数有什么用.mp4
    ├─(25) 02_推导线性回归损失函数导函数_以及代码实现批量梯度下降.mp4
    ├─(26) 03_随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率.mp4
    ├─(27) 04_梯度下降做归一化的必要性.mp4
    ├─(28) 05_最大值最小值归一化_sklearn官网介绍_防止过拟合W越少越小.mp4
    ├─(29) 06_过拟合的总结.mp4
    ├─(30) 07_岭回归_以及代码调用.mp4
    (22)\\03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】\\资料;目录中文件数:2个
    ├─(31) 梯度下降法.txt
    ├─(32) 过拟合.png
    (23)\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】\\代码;目录中文件数:6个
    ├─(33) elastic_net.py
    ├─(34) insurance.py
    ├─(35) lasso_regression.py
    ├─(36) logistic_regression.py
    ├─(37) polynomial_regression.py
    ├─(38) ridge_regression.py
    (24)\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:6个
    ├─(39) 01_Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures.mp4
    ├─(40) 02_多项式回归代码_保险案例数据说明.mp4
    ├─(41) 03_相关系数_逻辑回归介绍.mp4
    ├─(42) 04_逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归.mp4
    ├─(43) 05_逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集.mp4
    ├─(44) 06_逻辑回归多分类转成多个二分类详解.mp4
    (25)\\04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】\\资料;目录中文件数:4个
    ├─(45) insurance.csv
    ├─(46) 线性回归2.txt
    ├─(47) 逻辑回归.txt
    ├─(48) 逻辑回归多分类.png
    (26)\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】\\代码;目录中文件数:2个
    ├─(49) logistic.py
    ├─(50) neural_network.py
    (27)\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:6个
    ├─(51) 01_理解维度_音乐分类器数据介绍.mp4
    ├─(52) 02_傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点.mp4
    ├─(53) 03_逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码.mp4
    ├─(54) 04_人工神经网络开始.mp4
    ├─(55) 05_神经网络隐藏层的必要性.mp4
    ├─(56) 06_神经网络案例_sklearn_concrete.mp4
    (28)\\05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】\\资料;目录中文件数:10个
    ├─(57) concrete.csv
    ├─(58) machine-learning.pdf
    ├─(59) R04_神经网络.pdf
    ├─(60) sine_a.wav
    ├─(61) sine_b.wav
    ├─(62) sine_mix.wav
    ├─(63) trainset.rar
    ├─(64) 图片1.png
    ├─(65) 理解维度_升维.png
    ├─(66) 神经网络.txt
    (29)\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】\\代码;目录中文件数:4个
    ├─(67) decision_tree_regressor.py
    ├─(68) iris_bagging_tree.py
    ├─(69) iris_decision_tree.py
    ├─(70) iris_random_forest.py
    (30)\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:7个
    ├─(71) 00_机器学习有监督无监督.mp4
    ├─(72) 01_逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别.mp4
    ├─(73) 02_Softmax图示详解_梯度下降法整体调参【尚学堂·百战程序员】.mp4
    ├─(74) 03_评估指标_K折交叉验证.mp4
    ├─(75) 04_决策树介绍.mp4
    ├─(76) 05_随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝.mp4
    ├─(77) 06_决策树_随机森林_sklearn代码调用.mp4
    (31)\\06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】\\资料;目录中文件数:6个
    ├─(78) Softmax画图剖析.png
    ├─(79) 梯度下降训练过程.png
    ├─(80) 线性回归(评估).pdf
    ├─(81) 逻辑回归二分类画图剖析.png
    ├─(82) 逻辑回归多分类画图剖析.png
    ├─(83) 随机森林.pdf
    (32)\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\代码;目录中文件数:3个
    ├─(84) cluster_images.py
    ├─(85) cluster_kmeans.py
    ├─(86) mnist.py
    (33)\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:5个
    ├─(87) 01_评估指标.mp4
    ├─(88) 02_监督学习评估指标代码调用.mp4
    ├─(89) 03_相似度测量.mp4
    ├─(90) 04_K-Means聚类.mp4
    ├─(91) 05_KMeans聚类的应用.mp4
    (34)\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\资料;目录中文件数:4个
    ├─(92) flower2.png
    ├─(93) Lena.png
    ├─(94) temp_5.png
    ├─(95) 聚类.pdf
    (35)\\08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】\\代码;目录中文件数:3个
    ├─(96) cluster_DBSCAN.py
    ├─(97) cluster_metrics.py
    ├─(98) cluster_spectral.py
    (36)\\08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:3个
    ├─(99) 01_聚类的评估_metrics代码.mp4
    ├─(100) 02_密度聚类_代码实现.mp4
    ├─(101) 03_谱聚类.mp4
    (37)\\09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】\\代码;目录中文件数:11个
    ├─(102) 00_tensorflow_version.py
    ├─(103) 01_first_graph.py
    ├─(104) 02_better_session_run.py
    ├─(105) 03_global_variables_initializer.py
    ├─(106) 04_interactive_session.py
    ├─(107) 05_manager_graph.py
    ├─(108) 06_lifecycle.py
    ├─(109) 07_linear_regression.py
    ├─(110) 08_manually_gradients.py
    ├─(111) 09_autodiff.py
    ├─(112) 10_using_optimizer.py
    (38)\\09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:5个
    ├─(113) 00_pip安装源设置.mp4
    ├─(114) 01_TensorFlow介绍与安装.mp4
    ├─(115) 02_TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用介绍.mp4
    ├─(116) 03_TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现.mp4
    ├─(117) 04_tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优化.mp4
    (39)\\09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】\\资料;目录中文件数:1个
    ├─(118) TensorFlow初识.pdf
    (40)\\10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】\\代码;目录中文件数:10个
    ├─(119) 11_placeholder.py
    ├─(120) 12_Softmax_regression.py
    ├─(121) 13_saving_model.py
    ├─(122) 14_restoring_model.py
    ├─(123) 15_modularity.py
    ├─(124) 15_modularity_.py
    ├─(125) 16_DNN.py
    ├─(126) 17_tensorboard.py
    ├─(127) 18_convolution.py
    ├─(128) 19_pooling.py
    (41)\\10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:4个
    ├─(129) 01_placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图.mp4
    ├─(130) 02_TF对Softmax回归训练_评估代码实现.mp4
    ├─(131) 03_TF的模型持久化_重新加载.mp4
    ├─(132) 04_模块化.mp4
    (42)\\11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:2个
    ├─(133) 01_深度学习DNN是什么_如果使用TensorFlow自己实现Layer来构建两个隐藏层的DNN计算图.mp4
    ├─(134) 02_TF训练2层DNN来进行手写数字识别.mp4
    (43)\\11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】\\资料;目录中文件数:1个
    ├─(135) TensorFlow热恋.pdf
    (44)\\12_TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:2个
    ├─(136) 01_TensorBoard代码.mp4
    ├─(137) 02_TensorBoard启动以及页面.mp4
    (45)\\13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】\\代码;目录中文件数:4个
    ├─(138) tensorflow_cnn_alexnet.py
    ├─(139) tensorflow_cnn_cifar10.py
    ├─(140) tensorflow_cnn_mnist.py
    ├─(141) tensorflow_cnn_vgg.py
    (46)\\13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:6个
    ├─(142) 01_卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片.mp4
    ├─(143) 01_图释对比原始图片和卷积FeatureMap.mp4
    ├─(144) 02_三通道卷积_池化层的意思.mp4
    ├─(145) 03_CNN架构图LeNet5架构.mp4
    ├─(146) 04_CNN来对MNIST进行图片识别代码实现.mp4
    ├─(147) 05_TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务.mp4
    (47)\\13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】\\资料;目录中文件数:1个
    ├─(148) tutorials.rar
    (48)\\14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:3个
    ├─(149) 01_解决梯度消失的三个思路.mp4
    ├─(150) 02_反向传播计算W对应的梯度.mp4
    ├─(151) 03_AlexNet五层卷积benchmark代码实现.mp4
    (49)\\15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】\\代码;目录中文件数:6个
    ├─(152) 00_hello_keras.py
    ├─(153) 01_keras_model_sequential.py
    ├─(154) 01_keras_model_sequential_.py
    ├─(155) 02_keras_model_model.py
    ├─(156) 03_keras_mnist.py
    ├─(157) 04_keras_vgg16.py
    (50)\\15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】\\视频;目录中文件数:4个
    ├─(158) 01_Keras开篇.mp4
    ├─(159) 02_Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN.mp4
    ├─(160) 03_Keras调用VGG16来训练.mp4
    ├─(161) 04_深度学习更种优化算法.mp4
    (51)\\15_Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】\\资料;目录中文件数:1个
    ├─(162) TensorFlow热恋.pdf
    (52)\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\资料\\test_data_home;目录中文件数:1个
    ├─(163) mnist.npz
    (53)\\11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】\\资料\\MNIST_data_bak;目录中文件数:4个
    ├─(164) t10k-images-idx3-ubyte.gz
    ├─(165) t10k-labels-idx1-ubyte.gz
    ├─(166) train-images-idx3-ubyte.gz
    ├─(167) train-labels-idx1-ubyte.gz
    (54)\\07_分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】\\资料\\test_data_home\\mldata;目录中文件数:1个
    ├─(168) mnist-original.mat

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