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    人工智能全新干货 半监督学习+规则学习+增强学习+稀疏学习+降维与度量学习+集成学习

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    人工智能全新干货 半监督学习+规则学习+增强学习+稀疏学习+降维与度量学习+集成学习
    人工智能全新干货 半监督学习+规则学习+增强学习+稀疏学习+降维与度量学习+集成学习
    人工智能全新干货 半监督学习+规则学习+增强学习+稀疏学习+降维与度量学习+集成学习
    人工智能全新干货 半监督学习+规则学习+增强学习+稀疏学习+降维与度量学习+集成学习
    人工智能全新干货 半监督学习+规则学习+增强学习+稀疏学习+降维与度量学习+集成学习
    课程的标题有点过度罗列,但是这次的人工智能Ai课程的确是新增了非常多已经运用于一线的实战技术。课程以人工智能机器学习为主线,在传统机器学习的基础上,为同学们扩展了集成学习、降维与度量学习、XGBOOST算法、特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、规则学习、增强学习等等全新的干货课程。这些技术内容都是已经在机器学习上经过不断演化而来,都是未来AI发展领域同学们不可错过的实战技术。
    ===============课程目录===============
    统计章节目录
    基础部分:人工智能python基础
    基础部分:人工智能数学基础
    第1部分:开始之前
    第2部分:线性代数
    第3部分:概率论
    第4部分:机器学习上
    1 简介
    2 模型评估与选择
    3 线性模型
    4 决策树
    5 神经网络
    6 支持向量机
    7 贝叶斯分类器
    8 集成学习
    9 聚类分析
    10 降维与度量学习
    11 XGBOOST
    12 特征选择与稀疏学习
    13 计算学习理论
    14 半监督学习
    15 概率图模型
    16 规则学习
    17 增强学习

    详细课程目录

    (1)\西瓜书视频上 半部分
    (2)\西瓜书视频下 半部分
    (3)\西瓜书视频上 半部分\基础部分:人工智能python基础
    (4)\西瓜书视频上 半部分\基础部分:人工智能数学基础
    (5)\西瓜书视频上 半部分\第1部分:开始之前
    ├─(1) 1、开始之前.mp4
    ├─(2) __0__ 开始之前.pptx
    (6)\西瓜书视频上 半部分\第2部分:线性代数
    ├─(3) __1__ 线性代数1.pptx
    ├─(4) __2__ 线性代数2_线性相关和子空间.pptx
    ├─(5) __3__ 线性代数3_范数.pptx
    ├─(6) __4.1__ 线性代数4_特殊矩阵.pptx
    ├─(7) __5__ 矩阵分解.pdf
    ├─(8) 第三讲:线性代数(二).mp4
    ├─(9) 第二讲:线性代数(一).mp4
    ├─(10) 第五讲:线性代数(四).mp4
    ├─(11) 第六讲:线性代数(五).mp4
    ├─(12) 第四讲:线性代数(三).mp4
    (7)\西瓜书视频上 半部分\第3部分:概率论;目录中文件数:7个
    ├─(13) __6__ 概率论.pdf
    ├─(14) __7__ 概率论.pdf
    ├─(15) __8__ 概率论.pdf
    ├─(16) 课程回放 - 第七讲:概率论(一).mp4
    ├─(17) 课程回放 - 第九讲:概率论(三).mp4
    ├─(18) 课程回放 - 第八讲:概率论(二).mp4
    ├─(19) 课程回放 - 第十讲:概率论(四).mp4
    (8)\西瓜书视频上 半部分\第4部分:机器学习上;目录中文件数:0个
    (9)\西瓜书视频下 半部分\第4部分:机器学习;目录中文件数:0个
    (10)\西瓜书视频上 半部分\基础部分:人工智能python基础\第1部分;目录中文件数:3个
    ├─(20) 1.1 为什么使用Python.mp4
    ├─(21) 1.2 Python环境配置(Anaconda).mp4
    ├─(22) 机器学习与Python-第一章.zip
    (11)\西瓜书视频上 半部分\基础部分:人工智能python基础\第2部分;目录中文件数:0个
    (12)\西瓜书视频上 半部分\基础部分:人工智能python基础\第3部分;目录中文件数:9个
    ├─(23) 3.1 Python数据分析工具简介(Numpy,Scipy,Matplotlib,Pandas,Scikit-Learn).mp4
    ├─(24) 3.2 数据挖掘建模过程(定义挖掘目标,数据取样, 数据探索,数据预处理, 挖掘建模,模型评价).mp4
    ├─(25) 3.3 Python主要数据探索函数(基本统计特征函数,扩展统计特征函数,统计作图函数).mp4
    ├─(26) 3.4 Python主要数据预处理函数.mp4
    ├─(27) 3.5 Python挖掘建模(Python分类预测模型,Python主要聚类分析算法,Python主要时序模型算法).mp4
    ├─(28) 3.6 MNIST手写体数字图片识别.mp4
    ├─(29) 4-mnist.zip
    ├─(30) 机器学习与Python_第三章_1.zip
    ├─(31) 机器学习与Python_第三章_2.zip
    (13)\西瓜书视频上 半部分\基础部分:人工智能数学基础\1、线代
    ├─(32) 10.向量组的线性相关性2.ppt
    ├─(33) 11.向量组的线性相关性3.ppt
    ├─(34) 12.向量组的线性相关性4.ppt
    ├─(35) 13.相似矩阵及二次型.ppt
    ├─(36) 14. 范数.ppt
    ├─(37) 15.矩阵分解.pptx
    ├─(38) 16.主成分分析.ppt
    ├─(39) 1行列式1.ppt
    ├─(40) 2行列式2.pdf
    ├─(41) 2行列式2.ppt
    ├─(42) 3.矩阵及其运算1.ppt
    ├─(43) 4.矩阵及其运算2.ppt
    ├─(44) 5.矩阵的初等变换.ppt
    ├─(45) 6.矩阵的秩.ppt
    ├─(46) 7.线性方程组的解.ppt
    ├─(47) 8.习题课.ppt
    ├─(48) 9.向量组的线性相关性1.ppt
    ├─(49) 第10讲:一小时答疑.mp4
    ├─(50) 第11讲:向量组的线性相关性(一).mp4
    ├─(51) 第12讲:向量组的线性相关性(二).mp4
    ├─(52) 第13讲:线性方程组的解的结构,向量空间.mp4
    ├─(53) 第14讲:习题课.mp4
    ├─(54) 第15讲:一小时答疑(Day3).mp4
    ├─(55) 第16讲:相似矩阵及二次型(一).mp4
    ├─(56) 第17讲:相似矩阵及二次型(二).mp4
    ├─(57) 第18讲:范数.mp4
    ├─(58) 第19讲:矩阵分解.mp4
    ├─(59) 第1讲:行列式(一).mp4
    ├─(60) 第20讲:主成分分析.mp4
    ├─(61) 第21讲:一小时答疑(Day4).mp4
    ├─(62) 第2讲:行列式(二).mp4
    ├─(63) 第3讲:矩阵及其运算(一).mp4
    ├─(64) 第4讲:矩阵及其运算(二).mp4
    ├─(65) 第5讲:一小时答疑.mp4
    ├─(66) 第6讲:矩阵的初等变换.mp4
    ├─(67) 第7讲:矩阵的秩.mp4
    ├─(68) 第8讲:线性方程组的解.mp4
    ├─(69) 第9讲:习题课.mp4
    (14)\西瓜书视频上 半部分\基础部分:人工智能数学基础\2、概率论
    ├─(70) 10、一小时答疑(Day6).mp4
    ├─(71) 11、随机向量(一).mp4
    ├─(72) 12、随机向量(二).mp4
    ├─(73) 13、随机变量的数字特征(一).mp4
    ├─(74) 14、随机变量的数字特征(二).mp4
    ├─(75) 15、一小时答疑(Day7).mp4
    ├─(76) 16、随机变量的数字特征(三).mp4
    ├─(77) 17、随机变量的数字特征(四).mp4
    ├─(78) 18、随机变量的数字特征(五).mp4
    ├─(79) 19、极限定理(一).mp4
    ├─(80) 1、概率论与数理统计(一).mp4
    ├─(81) 20、极限定理(二).mp4
    ├─(82) 21、一小时答疑(Day8).mp4
    ├─(83) 2、概率论与数理统计(二).mp4
    ├─(84) 3.随机向量-概率论与数理统计课件.ppt
    ├─(85) 3、概率论与数理统计(三).mp4
    ├─(86) 4.随机变量的数字特征-概率论与数理统计课件.ppt
    ├─(87) 4、习题课.mp4
    ├─(88) 5.极限定理-概率论与数理统计课件.ppt
    ├─(89) 5、一小时答疑.mp4
    ├─(90) 6、随机变量(一).mp4
    ├─(91) 7、随机变量(二).mp4
    ├─(92) 8、随机变量(三).mp4
    ├─(93) 9、习题课.mp4
    ├─(94) 概率论1.ppt
    ├─(95) 概率论2.ppt
    ├─(96) 概率论3.ppt
    ├─(97) 概率论4.ppt
    ├─(98) 概率论5.ppt
    ├─(99) 概率论6.ppt
    ├─(100) 概率论7.ppt
    ├─(101) 概率论8.ppt
    (15)\西瓜书视频上 半部分\第4部分:机器学习上\1 简介
    ├─(102) 机器学习1.1.pdf
    ├─(103) 机器学习术语表.pdf
    ├─(104) 深度学习1.2.pdf
    ├─(105) 第1讲:引言、基本术语、假设空间.mp4
    ├─(106) 第2讲:归纳偏好、发展历程、应用现状.mp4
    (16)\西瓜书视频上 半部分\第4部分:机器学习上\3 线性模型
    ├─(107) 课程回放 - 第10讲:线性判别分析.mp4
    ├─(108) 课程回放 - 第11讲:多分类学习,类别不平衡问题.mp4
    ├─(109) 课程回放 - 第6讲:基本形式,线性回归.mp4
    ├─(110) 课程回放 - 第7讲:对数几率回归(一).mp4
    ├─(111) 课程回放 - 第8讲:对数几率回归(二).mp4
    ├─(112) 课程回放 - 第9讲:一小时答疑.mp4
    (17)\西瓜书视频上 半部分\第4部分:机器学习上\5 神经网络
    ├─(113) 1、神经元模型(1).zip
    ├─(114) 2、误差逆向传播.zip
    ├─(115) 3、CNN.zip
    ├─(116) 4、初识TensorFlow.zip
    ├─(117) 5.1 神经元模型.mp4
    ├─(118) 5.10 一小时答疑.mp4
    ├─(119) 5.2 感知机与多层网络.mp4
    ├─(120) 5.3 误差逆传播算法.mp4
    ├─(121) 5.4 一小时答疑.mp4
    ├─(122) 5.5 其他常见神经网络(一)Boltzmann机 、深度置信神经网络DBN.mp4
    ├─(123) 5.6 卷积神经网络CNN.mp4
    ├─(124) 5.7 一小时答疑.mp4
    ├─(125) 5.8 初识TensorFlow(一).mp4
    ├─(126) 5.9 初识TensorFlow(二).mp4
    (18)\西瓜书视频上 半部分\第4部分:机器学习上\7 贝叶斯分类器
    ├─(127) 7.1 贝叶斯分类器—初识贝叶斯分类器.mp4
    ├─(128) 7.10 一小时答疑.mp4
    ├─(129) 7.2 贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计.mp4
    ├─(130) 7.3 一小时答疑.mp4
    ├─(131) 7.4 贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计(补充).mp4
    ├─(132) 7.5 朴素贝叶斯分类器,半朴素贝叶斯分类器.mp4
    ├─(133) 7.6 贝叶斯网(结构,学习,推断).mp4
    ├─(134) 7.7 一小时答疑.mp4
    ├─(135) 7.8 贝叶斯分类器 - EM算法.mp4
    ├─(136) 7.9 贝叶斯分类器 - EM实战.mp4
    ├─(137) ml_14_0825.zip
    ├─(138) ml_15_0901.zip
    ├─(139) ml_16_0908.zip
    (19)\西瓜书视频上 半部分\第4部分:机器学习上\9 聚类分析
    ├─(140) 9.1 聚类任务.mp4
    ├─(141) 9.2 聚类任务、性能度量、距离计算 - 实战.mp4
    ├─(142) 9.3 一小时答疑.mp4
    ├─(143) 9.4 原型聚类(k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类)(一).mp4
    ├─(144) 9.5 原型聚类(k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类)(二).mp4
    ├─(145) 9.6 原型聚类(k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类) - 实战.mp4
    ├─(146) 9.7 密度聚类.mp4
    ├─(147) 9.8 层次聚类.mp4
    ├─(148) ml_20_1005_clustering.ipynb
    ├─(149) ml_20_1005_聚类_聚类任务_性能度量_距离计算.ppt
    ├─(150) ml_21_1013_kmeans.ipynb
    ├─(151) ml_21_1013_聚类_原型聚类.ppt
    ├─(152) ml_22_1020_密度聚类_层次聚类.ppt
    (20)\西瓜书视频下 半部分\第4部分:机器学习\10 降维与度量学习
    ├─(153) 10.1 k近邻算法.mp4
    ├─(154) 10.2 K-D Tree.mp4
    ├─(155) 10.3 MDS.mp4
    ├─(156) 10.4 PCA.mp4
    ├─(157) 10.5 流形学习(一).mp4
    ├─(158) 10.6 流形学习(二).mp4
    ├─(159) 10.7 度量学习(一) .mp4
    ├─(160) 10.8 度量学习(二).mp4
    ├─(161) ml_23_1027_K近邻算法.ppt
    ├─(162) ml_24_1103_MDS.pptx
    ├─(163) ml_24_1103_PCA.zip
    ├─(164) ml_26_1117_降维-度量学习.ppt
    ├─(165) 流形学习.ppt
    (21)\西瓜书视频下 半部分\第4部分:机器学习\11 XGBOOST
    ├─(166) 11.1 XGBoost(一).mp4
    ├─(167) 11.2 XGBoost(二).mp4
    ├─(168) 11.3 XGBoost(三).mp4
    ├─(169) ml_27_1124_XGBoost.pptx
    (22)\西瓜书视频下 半部分\第4部分:机器学习\12 特征选择与稀疏学习
    ├─(170) 12.1 特征选择与稀疏学习(一).mp4
    ├─(171) 12.2 特征选择与稀疏学习(二).mp4
    ├─(172) ml_28_1201_特征选择与稀疏学习.pptx
    (23)\西瓜书视频下 半部分\第4部分:机器学习\13 计算学习理论
    ├─(173) 1. 计算学习理论.ppt
    ├─(174) 13.1 计算学习理论(一).mp4
    ├─(175) 13.2 计算学习理论(二).mp4
    (24)\西瓜书视频下 半部分\第4部分:机器学习\14 半监督学习
    ├─(176) 1.半监督学习.pptx
    ├─(177) 14.1 半监督学习(一).mp4
    ├─(178) 14.10 半监督学习(十)半监督聚类.mp4
    ├─(179) 14.2 半监督学习(二).mp4
    ├─(180) 14.3 半监督学习(三)未标记样本.mp4
    ├─(181) 14.4 半监督学习(四)生成式方法.mp4
    ├─(182) 14.5 半监督学习(五)实战.mp4
    ├─(183) 14.6 半监督学习(六)半监督SVM.mp4
    ├─(184) 14.7 半监督学习(七)图半监督学习.mp4
    ├─(185) 14.8 半监督(八)实战.mp4
    ├─(186) 14.9 半监督学习(九)基于分歧的方法.mp4
    ├─(187) 2.半监督学习(1).pptx
    ├─(188) 2.半监督学习.pptx
    ├─(189) 3.半监督学习(1).pptx
    ├─(190) 3.半监督学习.pptx
    ├─(191) e3  Label Propagation digits Demonstrating performance.rar
    ├─(192) semi.rar
    ├─(193) 半监督学习1_2.zip
    (25)\西瓜书视频下 半部分\第4部分:机器学习\15 概率图模型
    ├─(194) 1.概率图模型.pdf
    ├─(195) 15.1 HMM.rar
    ├─(196) 15.1 隐马尔科夫模型.mp4
    ├─(197) 15.2 概率图模型-马尔克夫随机场.mp4
    ├─(198) 15.3 精确推断.mp4
    ├─(199) 15.4 近似推断.mp4
    ├─(200) 15.5 概率计算问题 直接计算算法 前向算法.mp4
    ├─(201) 15.6 概率计算问题 前向算法.mp4
    ├─(202) 15.7 概率计算问题 后向算法.mp4
    ├─(203) 15.8 概率计算问题 学习算法.mp4
    ├─(204) 15.8.学习问题 预测问题.pdf
    ├─(205) 15.9 HMM.rar
    ├─(206) 15.9 概率计算问题 预测问题 .mp4
    ├─(207) 2.概率图模型.pdf
    ├─(208) 3.概率计算问题.pdf
    (26)\西瓜书视频下 半部分\第4部分:机器学习\16 规则学习
    ├─(209) 16.1 基本概念 贯序覆盖.mp4
    ├─(210) 16.1.规则学习.pptx
    ├─(211) 16.2 剪枝优化.mp4
    ├─(212) 16.3 决策树.mp4
    ├─(213) 16.3.决策树分类.ppt
    ├─(214) 16.4 一阶规则学习.mp4
    ├─(215) 16.4.规则学习.pptx
    ├─(216) 16.5 归纳逻辑程序设计(最小一般泛化,逆归结).mp4
    ├─(217) 16.6 归纳逻辑程序设计(最小一般泛化,逆归结).mp4
    ├─(218) 2.规则学习-剪枝优化.flv
    (27)\西瓜书视频下 半部分\第4部分:机器学习\17 增强学习
    ├─(219) 17.1 强化学习 .ppt
    ├─(220) 17.1 强化学习引言、发展史.mp4
    ├─(221) 17.2 强化学习 .ppt
    ├─(222) 17.2 强化学习简介.mp4
    ├─(223) 17.3 强化学习 (1).ppt
    ├─(224) 17.3 强化学习方法.mp4
    ├─(225) 17.4 强化学习算法分类 TD算法.mp4
    ├─(226) 17.4.强化学习.ppt
    ├─(227) 17.5 Qlearning.mp4
    ├─(228) 17.5 Q_learning.ipynb
    (28)\西瓜书视频下 半部分\第4部分:机器学习\2 模型评估与选择
    ├─(229) 第六讲:性能度量.mp4
    ├─(230) 课程回放 - 第三讲:经验误差与过拟合.mp4
    ├─(231) 课程回放 - 第五讲:性能度量(错误率与精度,查准率,查全率与F1,ROC与AUC,代价敏感错误率与代价曲线).mp4
    ├─(232) 课程回放 - 第四讲:评估方法(留出法,交叉验证法,自助法,调参与最终模型).mp4
    (29)\西瓜书视频下 半部分\第4部分:机器学习\4 决策树
    ├─(233) 第13讲.zip
    ├─(234) 第15讲.zip
    ├─(235) 课程回放 - 第一十三讲:划分选择(信息增益,增益率,基尼指数).mp4
    ├─(236) 课程回放 - 第一十二讲:基本流程.mp4
    ├─(237) 课程回放 - 第一十五讲:连续与缺失值(连续值处理,缺失值处理).mp4
    ├─(238) 课程回放 - 第一十四讲:剪枝处理(预剪枝,后剪枝).mp4
    (30)\西瓜书视频下 半部分\第4部分:机器学习\6 支持向量机
    ├─(239) 6.1 支持向量机(一).mp4
    ├─(240) 6.2 支持向量机(二).mp4
    ├─(241) 6.3 一小时答疑.mp4
    ├─(242) 6.4 支持向量机(三).mp4
    ├─(243) 6.5 支持向量机(四).mp4
    ├─(244) 6.6 一小时答疑.mp4
    ├─(245) 6.7 支持向量机(五).mp4
    ├─(246) 6.8 支持向量机(六).mp4
    ├─(247) 6.9 一小时答疑.mp4
    ├─(248) ml_11_0804.zip
    ├─(249) ml_12_0811.zip
    ├─(250) ml_13_0818_0.zip
    ├─(251) ml_13_0818_1.zip
    (31)\西瓜书视频下 半部分\第4部分:机器学习\8 集成学习
    ├─(252) 8.1 集成学习 - 第一部分 - 基础.mp4
    ├─(253) 8.10 Bagging与随机森林实战.mp4
    ├─(254) 8.2 集成学习 - 第一部分 - 实战.mp4
    ├─(255) 8.3 一小时答疑.mp4
    ├─(256) 8.4 Boosting.mp4
    ├─(257) 8.5 Adaboost.mp4
    ├─(258) 8.6 Boosting与Adaboost - 实战.mp4
    ├─(259) 8.7 一小时答疑.mp4
    ├─(260) 8.8 Bagging与随机森林.mp4
    ├─(261) 8.9 分类与回归树.mp4
    ├─(262) ml_17_9015.zip
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    ├─(264) ml_18_0922_adaboost.ppt
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    ├─(266) ml_19_0929_Bagging与随机森林.pptx
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