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西瓜书集训营(上+下)视频教程

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  • TA的每日心情
    慵懒
    10 小时前
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-11-25 17:23:43 | 显示全部楼层 |阅读模式

    ; r0 ]( ~' e( ?% {- e. r$ o
    2 h! j0 T( M4 n" }* m  s
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      ^! F$ L9 \+ r# S' D
    / A1 l' ?! r$ J" L$ \/ F目录:/027 西瓜书集训营(上+下)  T0 ^6 L% M$ w: ~/ y1 ^5 V
          ┣━━西瓜书视频上 半部分
    9 d. N$ U+ z2 X4 |/ }' I# v5 q7 P" [      ┃    ┣━━第1部分:开始之前
    2 Y& N6 P7 r4 k) w$ z# ^      ┃    ┃    ┣━━1、开始之前.mp4
    0 h! r6 z. v" \      ┃    ┃    ┗━━__0__ 开始之前.pptx+ ~: ?% p' ^) L1 U& W- O5 u% H0 c
          ┃    ┣━━第2部分:线性代数
    . T0 t( O( J# J0 u7 }3 H5 W7 j$ f      ┃    ┃    ┣━━__1__ 线性代数1.pptx
    ( @% j3 e8 {% v% X6 a. A8 m$ N& S      ┃    ┃    ┣━━__2__ 线性代数2_线性相关和子空间.pptx: B4 l6 w! F1 r0 D
          ┃    ┃    ┣━━__3__ 线性代数3_范数.pptx
    + v7 P0 k# Y- G, ^      ┃    ┃    ┣━━__4.1__ 线性代数4_特殊矩阵.pptx. W; k' O; G( K: U" F# K
          ┃    ┃    ┣━━__5__ 矩阵分解.pdf
    ) R" v* E9 [$ T* a      ┃    ┃    ┣━━第二讲:线性代数(一).mp4
    ; t" d4 S+ Z/ u. ~) U      ┃    ┃    ┣━━第六讲:线性代数(五).mp4  T; g5 W9 T- B9 k. U
          ┃    ┃    ┣━━第三讲:线性代数(二).mp4
    + M( A# d; Q( N2 f* H" Z# ?# n      ┃    ┃    ┣━━第四讲:线性代数(三).mp4
    7 J; j( a5 Z/ y6 x- q: m, i      ┃    ┃    ┗━━第五讲:线性代数(四).mp4, B  U1 _8 o7 Q4 D$ {3 Z
          ┃    ┣━━第3部分:概率论% p  o7 Y* v$ Q4 r8 d8 q( V
          ┃    ┃    ┣━━__6__ 概率论.pdf/ T- R1 w+ m2 L" Z" O- l+ y
          ┃    ┃    ┣━━__7__ 概率论.pdf
    & B& s/ R; H3 f( x- e      ┃    ┃    ┣━━__8__ 概率论.pdf
    $ ~; K4 [) ~  _      ┃    ┃    ┣━━课程回放 - 第八讲:概率论(二).mp46 U9 t% }, a7 W$ a( _
          ┃    ┃    ┣━━课程回放 - 第九讲:概率论(三).mp4
    0 X; z& E+ j1 v8 n7 y# {! D" A      ┃    ┃    ┣━━课程回放 - 第七讲:概率论(一).mp4
    9 W' J) [* A: W8 c9 Z      ┃    ┃    ┗━━课程回放 - 第十讲:概率论(四).mp4# T4 ^8 G% u: @% e3 E7 G" Y
          ┃    ┣━━第4部分:机器学习上' r3 d8 L$ k3 T  v, L- N5 _; f1 b
          ┃    ┃    ┣━━1 简介
    " `3 g! P- O! N8 k      ┃    ┃    ┃    ┣━━第1讲:引言、基本术语、假设空间.mp4/ ^6 v+ k6 y$ v1 M
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第2讲:归纳偏好、发展历程、应用现状.mp4
    4 S" ~( v0 B1 Q' y6 u- y      ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习1.1.pdf8 N, b! G+ u7 z( O5 k
          ┃    ┃    ┃    ┣━━机器学习术语表.pdf
    : t: B  v: y7 [9 U; u: ~2 C/ g      ┃    ┃    ┃    ┗━━深度学习1.2.pdf- d5 b, d, d; ^1 a- f
          ┃    ┃    ┣━━3 线性模型
    " _2 r) ]' J: S& o* _      ┃    ┃    ┃    ┣━━资料: m8 Y0 Z2 E3 K& o+ K$ Q
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━第10讲.zip
    ) T& H$ C  I3 w' s2 S5 M      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━第11讲.zip
    " l+ j2 }6 D. v% V5 ?, r      ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━第6讲.zip! Z% e, `* `7 ?1 K  I: M) }
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┣━━第8讲.zip+ R8 P* e+ {" j; R
          ┃    ┃    ┃    ┃    ┗━━第9讲.zip3 k) Y, r" s/ }7 T! N/ T' w' b4 V* v# O
          ┃    ┃    ┃    ┣━━课程回放 - 第10讲:线性判别分析.mp4
    & b+ [- v! b9 h% I, l5 `% {  r      ┃    ┃    ┃    ┣━━课程回放 - 第11讲:多分类学习,类别不平衡问题.mp4
    5 |/ g! K; o6 o# W      ┃    ┃    ┃    ┣━━课程回放 - 第6讲:基本形式,线性回归.mp4
    4 f2 Z9 ^0 @5 W5 z% L2 O: ^0 ?5 D      ┃    ┃    ┃    ┣━━课程回放 - 第7讲:对数几率回归(一).mp4
    & {5 S; r/ e& U3 _      ┃    ┃    ┃    ┣━━课程回放 - 第8讲:对数几率回归(二).mp4
    - M: Y3 s  c$ e& d: F: L& E      ┃    ┃    ┃    ┗━━课程回放 - 第9讲:一小时答疑.mp4: t* K$ ]+ P3 q  `9 m9 r
          ┃    ┃    ┣━━5 神经网络* l4 ~1 {6 T" v+ V( {
          ┃    ┃    ┃    ┣━━1、神经元模型(1).zip# b2 ~% ?# m; T
          ┃    ┃    ┃    ┣━━2、误差逆向传播.zip7 a  @* C1 X6 _
          ┃    ┃    ┃    ┣━━3、CNN.zip( w7 d; Y  A" K' C
          ┃    ┃    ┃    ┣━━4、初识TensorFlow.zip
    # A7 i7 O# h$ l+ y' J# p% \; I# f      ┃    ┃    ┃    ┣━━5.1 神经元模型.mp4
    $ N7 r* \) N( Q. v! `      ┃    ┃    ┃    ┣━━5.10 一小时答疑.mp4: o) ]6 ^! c! J3 q( A7 Z
          ┃    ┃    ┃    ┣━━5.2 感知机与多层网络.mp4
    ' }6 i" N# l1 E) t5 A      ┃    ┃    ┃    ┣━━5.9 初识TensorFlow(二).mp4
    7 M6 _. m4 d0 m) k      ┃    ┃    ┃    ┣━━5.4 一小时答疑.mp4  m& I: `  h" r
          ┃    ┃    ┃    ┣━━5.5 其他常见神经网络(一)Boltzmann机 、深度置信神经网络DBN.mp4
    9 p/ O" |- w4 D& y$ j& _      ┃    ┃    ┃    ┣━━5.6 卷积神经网络CNN.mp4
    0 B5 r/ t, {. \3 z5 L. n3 _/ ?( [) f8 W      ┃    ┃    ┃    ┣━━5.7 一小时答疑.mp4
    # G5 M& y/ B& C& Y      ┃    ┃    ┃    ┣━━5.8 初识TensorFlow(一).mp4
    3 C! R+ a6 D' O$ }$ M/ e( x$ Q6 ?      ┃    ┃    ┃    ┗━━5.3 误差逆传播算法.mp4  E( @3 y/ \- }7 `
          ┃    ┃    ┣━━7 贝叶斯分类器" g6 }1 |4 _/ k
          ┃    ┃    ┃    ┣━━7.6 贝叶斯网(结构,学习,推断).mp4
    0 v0 y7 L: q. {/ ?! |      ┃    ┃    ┃    ┣━━7.1 贝叶斯分类器—初识贝叶斯分类器.mp4( H2 L  R0 b+ a  G1 |; u9 d9 R
          ┃    ┃    ┃    ┣━━7.2 贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计.mp46 V; x; B$ w+ j* J3 ]# {
          ┃    ┃    ┃    ┣━━7.3 一小时答疑.mp4' O* S9 ^2 w- i2 `% Y) c3 f0 B7 X: A
          ┃    ┃    ┃    ┣━━7.4 贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计(补充).mp49 Q( M! Y& B' E: k
          ┃    ┃    ┃    ┣━━7.5 朴素贝叶斯分类器,半朴素贝叶斯分类器.mp4
    ; v  q& G: c0 |! C6 {5 V      ┃    ┃    ┃    ┣━━7.10 一小时答疑.mp4
    0 s4 Q/ O6 b) ?' T) ~      ┃    ┃    ┃    ┣━━7.7 一小时答疑.mp4* b; d0 M1 O2 F! A: [
          ┃    ┃    ┃    ┣━━7.8 贝叶斯分类器 - EM算法.mp40 d- e+ V6 f% m+ d3 X; o! N
          ┃    ┃    ┃    ┣━━7.9 贝叶斯分类器 - EM实战.mp4
    . K0 x# L* X+ J" m      ┃    ┃    ┃    ┣━━ml_14_20180825.zip
    , |& L2 u. n; C9 P; Z' K6 a4 w1 u( W      ┃    ┃    ┃    ┣━━ml_15_20180901.zip
    $ K! F0 G. L/ Z      ┃    ┃    ┃    ┗━━ml_16_20180908.zip
      Q  W1 l3 P- x& `+ Q9 m4 M      ┃    ┃    ┗━━9 聚类分析& Q. `! M. g( s7 e6 m0 [
          ┃    ┃          ┣━━9.7 密度聚类.mp48 n+ d% |: A$ {# S: g
          ┃    ┃          ┣━━9.1 聚类任务.mp41 K+ h: V# l" E  m/ [
          ┃    ┃          ┣━━9.3 一小时答疑.mp4" W) E9 |) x+ M
          ┃    ┃          ┣━━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
    3 R- q- S/ j2 g9 H8 _! ]$ z      ┃    ┃          ┣━━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
    6 S1 P" H; g: x" Y6 ^# v! N6 j6 ^      ┃    ┃          ┣━━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
    1 o# I/ j& d! X4 ^& r: ~      ┃    ┃          ┣━━9.2 聚类任务、性能度量、距离计算 - 实战.mp4
    - y( U4 A! P3 |. ?1 D, t- k0 `: H      ┃    ┃          ┣━━9.8 层次聚类.mp4
    / i& i. i2 B4 [+ f+ i7 X( p& |      ┃    ┃          ┣━━ml_20_20181005_聚类_聚类任务_性能度量_距离计算.ppt
    1 |! j& C/ n  L: n+ `      ┃    ┃          ┣━━ml_20_20181005_clustering.ipynb+ U' |/ ?! k7 r5 [5 V
          ┃    ┃          ┣━━ml_21_20181013_聚类_原型聚类.ppt$ q) N7 p2 W4 K3 {9 F
          ┃    ┃          ┣━━ml_21_20181013_kmeans.ipynb4 X: Y0 G' Z, n: t7 P% I& N$ z
          ┃    ┃          ┗━━ml_22_20181020_密度聚类_层次聚类.ppt
    3 C( {% P; N. i) c      ┃    ┣━━基础部分:人工智能数学基础
    4 E2 l, m+ p1 k* u+ o- t! n      ┃    ┃    ┣━━1、线代$ ^3 k! e0 K+ W6 p( J5 x
          ┃    ┃    ┃    ┣━━10.向量组的线性相关性2.ppt
    2 z+ D. v3 l  M      ┃    ┃    ┃    ┣━━第10讲:一小时答疑.mp44 e  B. v) m. |1 f9 v
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第11讲:向量组的线性相关性(一).mp48 P$ |  g' [( \* @
          ┃    ┃    ┃    ┣━━13.相似矩阵及二次型.ppt' {; o$ d# d* W- W; X
          ┃    ┃    ┃    ┣━━14. 范数.ppt# c& c+ f, E. S: N8 v
          ┃    ┃    ┃    ┣━━15.矩阵分解.pptx: G- g4 m% ?/ \
          ┃    ┃    ┃    ┣━━16.主成分分析.ppt+ ^6 t4 G5 q. r/ b; M* c
          ┃    ┃    ┃    ┣━━1行列式1.ppt8 V) v) e, K" {6 g8 h4 Y0 }
          ┃    ┃    ┃    ┣━━2行列式2.pdf; m5 h+ t: P& k
          ┃    ┃    ┃    ┣━━2行列式2.ppt7 Z6 t8 I5 A8 K+ u
          ┃    ┃    ┃    ┣━━3.矩阵及其运算1.ppt
    . }' G5 C' S+ M. z% k5 V2 D      ┃    ┃    ┃    ┣━━4.矩阵及其运算2.ppt* I$ e7 `# S2 D' V# |) c
          ┃    ┃    ┃    ┣━━5.矩阵的初等变换.ppt
    7 j- r* B& o4 o2 E      ┃    ┃    ┃    ┣━━6.矩阵的秩.ppt
    ; Z2 x6 E3 F+ W" a4 h% o      ┃    ┃    ┃    ┣━━7.线性方程组的解.ppt
    ; U; d: a4 b7 N0 z# E/ H      ┃    ┃    ┃    ┣━━8.习题课.ppt* `5 T) M  S3 [8 J
          ┃    ┃    ┃    ┣━━9.向量组的线性相关性1.ppt
    9 O( h3 e! |+ ~4 Q# n7 z9 M  d      ┃    ┃    ┃    ┣━━第12讲:向量组的线性相关性(二).mp44 [, y4 m: ~2 N, M8 Z  P' ^
          ┃    ┃    ┃    ┣━━12.向量组的线性相关性4.ppt: `" d. D8 n/ }- z$ J8 C
          ┃    ┃    ┃    ┣━━11.向量组的线性相关性3.ppt
    ) q" m4 _$ }9 p& n; o3 o- M& p      ┃    ┃    ┃    ┣━━第13讲:线性方程组的解的结构,向量空间.mp4& v! T4 a4 ^) }1 b
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第14讲:习题课.mp4
    8 A3 ^! C$ J+ C$ W      ┃    ┃    ┃    ┣━━第15讲:一小时答疑(Day3).mp4
    ' Y5 |& B5 w: q& T' H6 a      ┃    ┃    ┃    ┣━━第16讲:相似矩阵及二次型(一).mp46 T. \- m& d! [9 A, V8 k6 g
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第17讲:相似矩阵及二次型(二).mp4- T% E3 n; r0 N, R
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第18讲:范数.mp48 M& N/ c( k* h
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第19讲:矩阵分解.mp4
    . Q9 s% k* a4 U8 Q4 h. x6 d      ┃    ┃    ┃    ┣━━第1讲:行列式(一).mp4
    + H, \! m9 ~" {( ~5 U      ┃    ┃    ┃    ┣━━第20讲:主成分分析.mp4
    ) m9 _6 [4 [3 G9 a      ┃    ┃    ┃    ┣━━第21讲:一小时答疑(Day4).mp4
    6 O: Y2 p( Q. n5 d      ┃    ┃    ┃    ┣━━第2讲:行列式(二).mp4
    ( x4 K& B) p* ]# E      ┃    ┃    ┃    ┣━━第3讲:矩阵及其运算(一).mp4' f/ b) k2 b" K6 p6 Z; ?" a: E
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第4讲:矩阵及其运算(二).mp4$ q6 Q. l" H$ ?
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第5讲:一小时答疑.mp4
    ( A; M, U% y& F- p% Y' I/ l      ┃    ┃    ┃    ┣━━第6讲:矩阵的初等变换.mp4* Q6 t* T$ [( C8 E# d' ]
          ┃    ┃    ┃    ┣━━第7讲:矩阵的秩.mp4
    ' x$ m3 f1 {! ~+ ]      ┃    ┃    ┃    ┣━━第8讲:线性方程组的解.mp4
    2 v, M3 `6 T" ?- m      ┃    ┃    ┃    ┗━━第9讲:习题课.mp4- q9 M% ^0 c* Q. l; |. k6 V+ J) F
          ┃    ┃    ┗━━2、概率论2 r5 f: a8 b( ]7 i: k: P
          ┃    ┃          ┣━━1、概率论与数理统计(一).mp4
    0 D0 R5 c/ |# ?3 t! b; \      ┃    ┃          ┣━━2、概率论与数理统计(二).mp4
    * X: q7 C1 O$ h. c" W      ┃    ┃          ┣━━3.随机向量-概率论与数理统计课件.ppt
    8 _0 ?4 f$ p" C      ┃    ┃          ┣━━3、概率论与数理统计(三).mp4* F$ ?# c. \! [% F% Y
          ┃    ┃          ┣━━4.随机变量的数字特征-概率论与数理统计课件.ppt. Q4 G+ x2 x, c; g
          ┃    ┃          ┣━━4、习题课.mp49 Y+ q7 a7 B8 c- G2 M
          ┃    ┃          ┣━━5、一小时答疑.mp45 D/ K% B1 x4 k/ l: v- {0 q
          ┃    ┃          ┣━━5.极限定理-概率论与数理统计课件.ppt& f5 _& Z! C: @: s# R- q0 q5 O0 M
          ┃    ┃          ┣━━6、随机变量(一).mp4
    + t0 X1 X) S; a& D6 K      ┃    ┃          ┣━━7、随机变量(二).mp4# I0 N' m6 ?; a
          ┃    ┃          ┣━━8、随机变量(三).mp4
    5 k* `0 ?0 c0 u$ A, X      ┃    ┃          ┣━━9、习题课.mp4
    3 r# R3 B8 W" M# Q" D1 j      ┃    ┃          ┣━━10、一小时答疑(Day6).mp4
    : L9 J. M. P9 `, c3 q  C      ┃    ┃          ┣━━11、随机向量(一).mp4, b0 w3 u1 E7 A& a0 V
          ┃    ┃          ┣━━12、随机向量(二).mp4  `& T: J4 ~* m; ?
          ┃    ┃          ┣━━13、随机变量的数字特征(一).mp4! ^' `% K2 G* o3 ]$ Q0 s4 Y% _& W
          ┃    ┃          ┣━━14、随机变量的数字特征(二).mp4( n! c/ h( E$ f+ T& V6 Q7 l: o) q
          ┃    ┃          ┣━━15、一小时答疑(Day7).mp4& z, n' ?& {: K! {8 [
          ┃    ┃          ┣━━16、随机变量的数字特征(三).mp4
    ( ?% A. r: Y, T      ┃    ┃          ┣━━17、随机变量的数字特征(四).mp4
    1 f% k& G7 k! n" c% u# E      ┃    ┃          ┣━━18、随机变量的数字特征(五).mp4  g: n' m- ~; v
          ┃    ┃          ┣━━19、极限定理(一).mp4
    ! ^/ J$ q" }! H  H, @      ┃    ┃          ┣━━20、极限定理(二).mp43 j* n- I% d/ [, P
          ┃    ┃          ┣━━21、一小时答疑(Day8).mp4
    % L# F- K6 a% A/ l( q% r8 Y+ _6 |      ┃    ┃          ┣━━概率论1.ppt
    / Z# I9 _/ g  Z6 z! n+ s      ┃    ┃          ┣━━概率论2.ppt/ \$ \9 ^' y: l  K- h9 E& G7 w2 v
          ┃    ┃          ┣━━概率论3.ppt
    + P+ C$ Z1 N7 H7 j0 f8 M( _      ┃    ┃          ┣━━概率论4.ppt) {6 b" g7 X8 N
          ┃    ┃          ┣━━概率论5.ppt
    / ]% O* q8 N! Y3 B/ H( ]      ┃    ┃          ┣━━概率论6.ppt+ l0 i; b& A7 z" h' b
          ┃    ┃          ┣━━概率论7.ppt
    ; D8 h$ G9 d% j+ Q& Y) W      ┃    ┃          ┗━━概率论8.ppt# \7 ~9 O  y, v) c( Y) \
          ┃    ┗━━基础部分:人工智能python基础
    ) d8 n' l( n" C      ┃          ┣━━第1部分
    $ d- e* ]! O  c4 j. R      ┃          ┃    ┣━━1.1 为什么使用Python.mp4  j, X1 H+ n. C. {7 V
          ┃          ┃    ┣━━1.2 Python环境配置(Anaconda).mp4
    ( w- d  I( W9 [      ┃          ┃    ┗━━机器学习与Python-第一章.zip1 Y# ?; F- K% u9 G3 x
          ┃          ┣━━第2部分
    # F6 R0 o) d& P# o1 t% M      ┃          ┃    ┣━━第10讲 Python文件输入输出1 F0 x9 c+ e: p  {3 g& \# P
          ┃          ┃    ┃    ┣━━2.8 Python文件输入输出.mp4
    . g8 w+ P8 J' Z' k      ┃          ┃    ┃    ┗━━Python文件输入输出.zip
    0 N. \& G: |3 X      ┃          ┃    ┣━━第11讲 Python基础综合实践% b5 }4 C. x  I/ L4 ]
          ┃          ┃    ┃    ┣━━2.9 Python基础综合实践.mp4
    4 K- r% H% _$ x! {% {/ Q# f0 S      ┃          ┃    ┃    ┗━━Python基础综合实践.zip/ D  `% q/ i( H) t* ^  ?0 H: |4 b
          ┃          ┃    ┣━━第3讲 预备知识与开始前的准备! e) c: y2 X4 k' i" E
          ┃          ┃    ┃    ┣━━第三讲 预备知识与开始前的准备.mp42 r' b- f0 d& e, }' O3 X2 H; o
          ┃          ┃    ┃    ┗━━机器学习与Python_第二章.pdf
    ' }8 J* y) c' x, M      ┃          ┃    ┣━━第4讲 python基本语法
    6 A* Z$ {1 V7 \      ┃          ┃    ┃    ┣━━1-Python演示.ipynb
    + A9 p- I/ d* ^) }8 H1 o      ┃          ┃    ┃    ┗━━第四讲 python基本语法.mp49 J2 Q+ j% ~3 |- g4 P7 l8 r7 T! S
          ┃          ┃    ┣━━第5讲 python数据类型
    * Y2 I5 B1 ^/ S- F) r9 j7 F  P      ┃          ┃    ┃    ┣━━第五讲.mp4
    - ~$ Z5 d. [8 g: a      ┃          ┃    ┃    ┗━━Python数据类型.zip
    - a3 i6 X2 F$ Y$ B5 S' B      ┃          ┃    ┣━━第6讲 python数据运算
    ) T; y% R- @6 I/ Y+ }      ┃          ┃    ┃    ┣━━第六讲:Python数据运算.mp4
    . w$ D" q1 {, a- @% @- N8 u      ┃          ┃    ┃    ┗━━Python数据运算.zip
    3 [5 b7 L! K- e      ┃          ┃    ┣━━第7讲 python流程控制' R* M) u! Y! _/ ~- V! v6 s6 p
          ┃          ┃    ┃    ┣━━第七讲 流程控制.mp4
    - W. N) q/ h8 O. V2 t  R      ┃          ┃    ┃    ┗━━Python流程控制.zip
    * s; A: e' ^! k* ~6 E) A      ┃          ┃    ┣━━第8讲 Python函数设计+ K5 r* U: s# w$ k/ p  C, U
          ┃          ┃    ┃    ┣━━2.6 Python函数设计.mp4
    + Q; }9 ~* f& r3 x) Y, x      ┃          ┃    ┃    ┗━━Python函数设计.zip
    ( U/ Q! S9 n% _0 N5 p: s$ \      ┃          ┃    ┗━━第9讲 Python编程库(包)的导入
    - u) K% }' i! e" w      ┃          ┃          ┣━━2.7 Python编程库(包)的导入.mp49 {. U  @1 S) U: d
          ┃          ┃          ┗━━Python编程库(包)的导入.zip
    # P; @2 B7 g! V' A      ┃          ┗━━第3部分4 e7 J' R7 m) ]  ^* z
          ┃                ┣━━3.1 Python数据分析工具简介(Numpy,Scipy,Matplotlib,Pandas,Scikit-Learn).mp4
    7 L6 H" z2 \) P  a      ┃                ┣━━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: L7 M% w0 A) n9 `& c
          ┃                ┣━━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
    ) `  ?" x$ l- E; l      ┃                ┣━━3.4 Python主要数据预处理函数.mp4& D/ M2 B# Q+ t7 D% O
          ┃                ┣━━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
    7 G0 w) R. k, y      ┃                ┣━━3.6 MNIST手写体数字图片识别.mp4. \2 Z- L; T1 A( V* u4 V3 k  \
          ┃                ┣━━4-mnist.zip( _* ^6 K7 @; l" \& O7 c
          ┃                ┣━━机器学习与Python_第三章_1.zip/ b5 z; ?( Y/ J! }
          ┃                ┗━━机器学习与Python_第三章_2.zip4 ]9 l. Q! \& W6 a# U" O
          ┗━━西瓜书视频下 半部分" S1 W' L5 R" k9 A- r8 e
                ┗━━第4部分:机器学习
    0 c# A: x3 |5 l# u                  ┣━━2 模型评估与选择
    % x, A+ z" A* g, J0 {/ W                  ┃    ┣━━2
    4 T1 n1 d: ~2 d: T9 b2 F! P: j+ N                  ┃    ┃    ┣━━__MACOSX8 _4 ?  B7 x8 r
                      ┃    ┃    ┃    ┣━━._3.回归分析.pdf2 R( P. @8 W$ e' ~2 |
                      ┃    ┃    ┃    ┣━━._梯度下降.ipynb. H3 d. L/ c- I, B9 F& S; q0 j
                      ┃    ┃    ┃    ┣━━._LinearRegression1.ipynb
    ! x6 m8 ~, `- K/ O                  ┃    ┃    ┃    ┗━━._pga.csv
    ) J% z  m) e1 `                  ┃    ┃    ┣━━3.回归分析.pdf3 q. V# P* r0 R) L; g! x
                      ┃    ┃    ┣━━梯度下降.ipynb/ q! U0 P$ g9 b( l1 g7 U
                      ┃    ┃    ┣━━LinearRegression1.ipynb
    ' K, b/ g9 r6 b% t                  ┃    ┃    ┗━━pga.csv
      E' L7 ?+ q7 l- B/ Q4 X                  ┃    ┣━━资料, ^5 n1 h9 [; G  q; \: ?" {) C# D8 C
                      ┃    ┃    ┣━━模型评估与选择2.1-2_code.rar
    $ H6 D5 _- B* h" a. _                  ┃    ┃    ┗━━模型评估与选择2.1-2.pdf
    * m* F! N. O! R, O                  ┃    ┣━━第六讲:性能度量.mp4. q9 e( H! M# J7 Y
                      ┃    ┣━━课程回放 - 第三讲:经验误差与过拟合.mp4. Z3 K6 R; C% U5 O
                      ┃    ┣━━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* v; |# z% W" U! U$ l
                      ┃    ┗━━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
    - m9 R! |6 i  ^' P- N: }                  ┣━━4 决策树1 l% Q% z( |: y3 c% e: i: d; a1 D
                      ┃    ┣━━第十三讲. M2 Y+ A4 X+ r
                      ┃    ┃    ┣━━6.decision tree.ipynb
    , F$ t5 t# S1 Q' h" B# u; D                  ┃    ┃    ┣━━6.决策树分类.pdf
      e3 C! H* s* E2 `# U                  ┃    ┃    ┗━━watermelon_3a.csv; s/ w: o1 W' L7 [' r
                      ┃    ┣━━第十五讲* [$ T* K+ |# z; o( n* l
                      ┃    ┃    ┣━━__MACOSX3 B0 @9 D9 X- C' I
                      ┃    ┃    ┃    ┣━━._7c4.5.pdf4 S2 J: M$ j" z4 o9 U0 r' o
                      ┃    ┃    ┃    ┗━━._cart.ipynb' N# b) R6 f" {* ]
                      ┃    ┃    ┣━━7c4.5.pdf
    : |6 e7 S& a8 W  n2 k2 O; `2 f/ g                  ┃    ┃    ┗━━cart.ipynb
    # `3 W4 ^* F* j                  ┃    ┣━━第13讲.zip9 n) b- z: j2 @3 d& W
                      ┃    ┣━━第15讲.zip
    4 N! S: k6 X6 f& V3 r8 m                  ┃    ┣━━课程回放 - 第一十二讲:基本流程.mp4
    ; }( q2 E% [: `                  ┃    ┣━━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
    6 V5 @7 _4 D' @: X4 H" u- r  o                  ┃    ┣━━课程回放 - 第一十四讲:剪枝处理(预剪枝,后剪枝).mp4
    * @. \5 V. r2 o/ Y) |! O                  ┃    ┗━━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
    8 H" {- n8 T$ u6 h; e4 M& K                  ┣━━6 支持向量机
    ! I( g, b* h! P5 @5 D                  ┃    ┣━━6.7 支持向量机(五).mp4" S" S) L7 J" Y. B, k7 m7 d) G
                      ┃    ┣━━6.1 支持向量机(一).mp4
    5 L$ D- ], Z2 j$ ?& [                  ┃    ┣━━6.3 一小时答疑.mp4) I7 [/ }+ X6 ~- @0 w- I' L
                      ┃    ┣━━6.4 支持向量机(三).mp4* I& J% T% X- n: Q; M, C
                      ┃    ┣━━6.5 支持向量机(四).mp4( y  @4 @. K7 S9 O' N; ^9 i' j: h
                      ┃    ┣━━6.6 一小时答疑.mp4! [! T/ ]* U7 K# c1 F
                      ┃    ┣━━6.2 支持向量机(二).mp4
    0 J- |, W, o; M' S& K                  ┃    ┣━━6.8 支持向量机(六).mp4
    5 |7 K& i6 s4 ?" o1 i                  ┃    ┣━━6.9 一小时答疑.mp4
    * o8 i* R. Q" A9 u9 w                  ┃    ┣━━ml_11_20180804.zip
    ; v( w& b. C- Q& Q; c8 }                  ┃    ┣━━ml_12_20180811.zip
    : g+ n5 E' G) `  F                  ┃    ┣━━ml_13_20180818_0.zip6 G& M/ ~# {9 B5 d/ v6 _2 @; D) M
                      ┃    ┗━━ml_13_20180818_1.zip
    8 {5 A8 D) o3 J; a* `( }/ v  [$ }0 a                  ┣━━8 集成学习
    ( E5 H0 X$ d6 d0 F3 o8 h                  ┃    ┣━━8.8 Bagging与随机森林.mp4
    : c2 d5 D) R+ [7 f" `                  ┃    ┣━━8.1 集成学习 - 第一部分 - 基础.mp4
    % v' u+ @1 d% L                  ┃    ┣━━8.2 集成学习 - 第一部分 - 实战.mp49 X' V) T0 |& V
                      ┃    ┣━━8.3 一小时答疑.mp4: A8 {, j, m% j4 l# w
                      ┃    ┣━━8.4 Boosting.mp4
    3 n* w6 `; T0 `                  ┃    ┣━━8.5 Adaboost.mp4% }1 W: Q, D3 @' w- y
                      ┃    ┣━━8.6 Boosting与Adaboost - 实战.mp48 o' l- ?; @, f6 K7 E9 |
                      ┃    ┣━━8.7 一小时答疑.mp4! f! ^+ p% k% o5 m
                      ┃    ┣━━8.10 Bagging与随机森林实战.mp49 Q; e/ I2 W% f$ l9 S/ u
                      ┃    ┣━━8.9 分类与回归树.mp4
    0 ]7 E& H( y% M) k- X% b2 m                  ┃    ┣━━ml_17_20189015.zip
    ' @5 b, O1 I& [; D0 u/ ?0 x                  ┃    ┣━━ml_18_20180922_Adaboost.ipynb
    4 v) r( ]* i  D; K- ]* {8 S1 k                  ┃    ┣━━ml_18_20180922_adaboost.ppt
    ( Q3 [! {1 f! B( r8 v+ o                  ┃    ┣━━ml_18_20180922_Boosting.ppt
    6 }1 v; m( x7 ^5 ]1 F                  ┃    ┣━━ml_19_20180929_分类与回归树.ppt
    1 U0 R4 Z9 w9 C2 H                  ┃    ┣━━ml_19_20180929_Bagging与随机森林.pptx
    3 X7 }5 m' w# `/ g' A/ ^* j: d                  ┃    ┗━━ml_19_20180929_code.zip
    5 e: {7 A  W9 Z- B7 l                  ┣━━10 降维与度量学习
    & l8 M* [0 @$ C# A# D% F: a                  ┃    ┣━━10.7 度量学习(一) .mp4& h! T5 p) J; H4 Q* P3 B
                      ┃    ┣━━10.1 k近邻算法.mp4. K8 D& `. n: u) G* }
                      ┃    ┣━━10.3 MDS.mp4; u+ k! v# [# B1 }1 C
                      ┃    ┣━━10.4 PCA.mp4/ @1 s% r8 s" Q  s  A
                      ┃    ┣━━10.5 流形学习(一).mp41 h) [2 k, E9 }' R1 p
                      ┃    ┣━━10.6 流形学习(二).mp4+ N1 c; _1 j2 M5 t( r% P  n) g% P3 D
                      ┃    ┣━━10.2 K-D Tree.mp4! I) X% s! }( s
                      ┃    ┣━━10.8 度量学习(二).mp46 X- D( F# t6 b7 `+ [& S4 T" c
                      ┃    ┣━━流形学习.ppt% F1 y. x5 U; g& F' W9 D( a
                      ┃    ┣━━ml_23_20181027_K近邻算法.ppt
    4 ?3 X0 ^5 A+ S                  ┃    ┣━━ml_24_20181103_MDS.pptx
    - }1 X* Z6 i$ V* X7 Y" B                  ┃    ┣━━ml_24_20181103_PCA.zip
    6 e9 T* y+ d3 u4 f/ `                  ┃    ┗━━ml_26_20181117_降维-度量学习.ppt
    % |, R) |4 M& z2 i                  ┣━━11 XGBOOST
    ! O; B" z( v% n  [; B                  ┃    ┣━━11.1 XGBoost(一).mp4- G/ y) L3 Z$ Y# G
                      ┃    ┣━━11.2 XGBoost(二).mp4( E. B. }3 `' N
                      ┃    ┣━━11.3 XGBoost(三).mp4% W( @" B5 |* C% T( x0 n9 A
                      ┃    ┗━━ml_27_20181124_XGBoost.pptx
    ' P' Z; G# B% S( j                  ┣━━12 特征选择与稀疏学习: d/ U$ r0 J( R6 ?1 }1 t  _% K7 [
                      ┃    ┣━━12.1 特征选择与稀疏学习(一).mp4
      Q6 V3 ^! ]8 U" G                  ┃    ┣━━12.2 特征选择与稀疏学习(二).mp4
    # _" J4 k; N3 m- |# |  }( u                  ┃    ┗━━ml_28_20181201_特征选择与稀疏学习.pptx
    8 ]) S7 Y; F1 e" I                  ┣━━13 计算学习理论
    6 K. @8 ^6 ]% u9 t& ]. l. |                  ┃    ┣━━1. 计算学习理论.ppt
    % |9 s- @& R) H6 u/ F5 F2 {$ h                  ┃    ┣━━13.1 计算学习理论(一).mp49 _* V9 p0 s9 _0 s- Q% n8 \
                      ┃    ┗━━13.2 计算学习理论(二).mp4" w1 E1 {% C4 N  m
                      ┣━━14 半监督学习4 l- G5 G; T( X
                      ┃    ┣━━1.半监督学习.pptx1 S9 s9 X+ m! E0 ~* v
                      ┃    ┣━━2.半监督学习(1).pptx9 O9 S7 h# R9 j
                      ┃    ┣━━2.半监督学习.pptx( q7 h& L' ]- Y& _; k; x0 @+ `
                      ┃    ┣━━3.半监督学习(1).pptx0 T& p! p3 ~5 F3 \+ S3 J  y& N' z
                      ┃    ┣━━3.半监督学习.pptx
    % K+ K$ E4 P  s0 c  e                  ┃    ┣━━14.4 半监督学习(四)生成式方法.mp4
    & f& o: f; b) s. V; K                  ┃    ┣━━14.5 半监督学习(五)实战.mp4
    4 J  ^- A+ h: O& g0 f                  ┃    ┣━━14.6 半监督学习(六)半监督SVM.mp4
    3 W9 b- ^6 P/ `# T  f                  ┃    ┣━━14.7 半监督学习(七)图半监督学习.mp4
    ) e3 D: G" J) E7 E7 \                  ┃    ┣━━14.1 半监督学习(一).mp4
    / o) N- p, e4 R9 x                  ┃    ┣━━14.9 半监督学习(九)基于分歧的方法.mp4
    . V! b1 G8 s3 E; O. i) d                  ┃    ┣━━14.8 半监督(八)实战.mp4! ~& j8 G5 L- r! _- p0 Y( \
                      ┃    ┣━━14.10 半监督学习(十)半监督聚类.mp4  E9 T( Q  @6 f  a
                      ┃    ┣━━14.2 半监督学习(二).mp4
    ! r0 K' T- P6 U                  ┃    ┣━━14.3 半监督学习(三)未标记样本.mp4
    , d- i: g1 y- d$ N0 H                  ┃    ┣━━半监督学习1_2.zip
    7 r2 y2 i+ L, B' V                  ┃    ┣━━e3  Label Propagation digits Demonstrating performance.rar" }8 H% a: f- O* u  h* B9 r' v; ]
                      ┃    ┗━━semi.rar
    4 J$ p# B6 y" [! c0 w                  ┣━━15 概率图模型; f% @  s( D( p7 l. ]
                      ┃    ┣━━1.概率图模型.pdf
    + {9 E9 b) y8 p3 l) f3 n/ d                  ┃    ┣━━2.概率图模型.pdf
    : ~/ A( V1 I9 Z# x0 Y- U+ r4 Q                  ┃    ┣━━3.概率计算问题.pdf) p2 m; T7 D7 S: x6 h
                      ┃    ┣━━15.8 概率计算问题 学习算法.mp4
    ! x: R" I( G% Q- Z2 p' c                  ┃    ┣━━15.2 概率图模型-马尔克夫随机场.mp4
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                      ┃    ┣━━15.5 概率计算问题 直接计算算法 前向算法.mp4
    5 m4 _& ^: O$ V* q- ~# _                  ┃    ┣━━15.1 HMM.rar4 K! c# Z& {3 _  a8 P; L. @% t% _
                      ┃    ┣━━15.7 概率计算问题 后向算法.mp4! `' `! y% s9 k) }  E" s
                      ┃    ┣━━15.3 精确推断.mp4! {6 m& F1 B5 o7 J) a
                      ┃    ┣━━15.8.学习问题 预测问题.pdf
    3 y7 ^( H, [; d7 K+ E  h. Z                  ┃    ┣━━15.9 HMM.rar
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