全新人工智能開發(fā)系統(tǒng)學(xué)習(xí)尖端課程 高階人工智能實戰(zhàn) 尚學(xué)堂百戰(zhàn)程序員人工智能課程
===============課程目錄===============
目錄中文件數(shù):1個
├─(1) 人工智能開發(fā)課程介紹.pdf
(1)\\\\01_人工智能開發(fā)及遠(yuǎn)景介紹（預(yù)科）；目錄中文件數(shù):7個
├─(2) 1_何為機(jī)器學(xué)習(xí).mp4
├─(3) 2_人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)系.mp4
├─(4) 3_人工智能應(yīng)用與價值.mp4
├─(5) 4_有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)流程.mp4
├─(6) 5_有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練流程.mp4
├─(7) 6_Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫Scikit-Learn介紹.mp4
├─(8) 7_理解線性與回歸.mp4
(2)\\\\02_線性回歸深入和代碼實現(xiàn)【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(3)\\\\03_梯度下降和過擬合和歸一化【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(4)\\\\04_邏輯回歸詳解和應(yīng)用【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(5)\\\\05_分類器項目案例和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(6)\\\\06_多分類、決策樹分類、隨機(jī)森林分類【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(7)\\\\07_分類評估、聚類【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(8)\\\\08_密度聚類、譜聚類【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(9)\\\\09_深度學(xué)習(xí)、TensorFlow安裝和實現(xiàn)線性回歸【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(10)\\\\10_TensorFlow深入、TensorBoard可視化【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(11)\\\\11_DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫圖片識別【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(12)\\\\12_TensorBoard可視化【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(13)\\\\13_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN識別圖片【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(14)\\\\14_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深入、AlexNet模型實現(xiàn)【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(15)\\\\15_Keras深度學(xué)習(xí)框架【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】；目錄中文件數(shù):0個
(16)\\\\02_線性回歸深入和代碼實現(xiàn)【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\代碼；目錄中文件數(shù):2個
├─(9) linear_regression_0.py
├─(10) linear_regression_1.py
(17)\\\\02_線性回歸深入和代碼實現(xiàn)【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):6個
├─(11) 01_機(jī)器學(xué)習(xí)是什么.mp4
├─(12) 02_怎么做線性回歸.mp4
├─(13) 03_理解回歸_最大似然函數(shù).mp4
├─(14) 04_應(yīng)用正太分布概率密度函數(shù)_對數(shù)總似然.mp4
├─(15) 05_推導(dǎo)出損失函數(shù)_推導(dǎo)出解析解.mp4
├─(16) 06_代碼實現(xiàn)解析解的方式求解_梯度下降法的開始_sklearn模塊使用線性回歸.mp4
(18)\\\\02_線性回歸深入和代碼實現(xiàn)【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\資料；目錄中文件數(shù):2個
├─(17) 機(jī)器學(xué)習(xí)是什么.txt
├─(18) 線性回歸.txt
(19)\\\\02_線性回歸深入和代碼實現(xiàn)【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\軟件；目錄中文件數(shù):2個
├─(19) Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
├─(20) pycharm-community-2017.3.3.exe
(20)\\\\03_梯度下降和過擬合和歸一化【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\代碼；目錄中文件數(shù):3個
├─(21) batch_gradient_descent(1).py
├─(22) elastic_net.py
├─(23) lasso_regression.py
(21)\\\\03_梯度下降和過擬合和歸一化【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):7個
├─(24) 01_梯度下降法思路_導(dǎo)函數(shù)有什么用.mp4
├─(25) 02_推導(dǎo)線性回歸損失函數(shù)導(dǎo)函數(shù)_以及代碼實現(xiàn)批量梯度下降.mp4
├─(26) 03_隨機(jī)梯度下降_及代碼實現(xiàn)_mini-batchGD_調(diào)整學(xué)習(xí)率.mp4
├─(27) 04_梯度下降做歸一化的必要性.mp4
├─(28) 05_最大值最小值歸一化_sklearn官網(wǎng)介紹_防止過擬合W越少越小.mp4
├─(29) 06_過擬合的總結(jié).mp4
├─(30) 07_嶺回歸_以及代碼調(diào)用.mp4
(22)\\\\03_梯度下降和過擬合和歸一化【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\資料；目錄中文件數(shù):2個
├─(31) 梯度下降法.txt
├─(32) 過擬合.png
(23)\\\\04_邏輯回歸詳解和應(yīng)用【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\代碼；目錄中文件數(shù):6個
├─(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_邏輯回歸詳解和應(yīng)用【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):6個
├─(39) 01_Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures.mp4
├─(40) 02_多項式回歸代碼_保險案例數(shù)據(jù)說明.mp4
├─(41) 03_相關(guān)系數(shù)_邏輯回歸介紹.mp4
├─(42) 04_邏輯回歸的損失函數(shù)_交叉熵_邏輯回歸對比多元線性回歸.mp4
├─(43) 05_邏輯回歸sklearn處理鳶尾花數(shù)據(jù)集.mp4
├─(44) 06_邏輯回歸多分類轉(zhuǎn)成多個二分類詳解.mp4
(25)\\\\04_邏輯回歸詳解和應(yīng)用【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\資料；目錄中文件數(shù):4個
├─(45) insurance.csv
├─(46) 線性回歸2.txt
├─(47) 邏輯回歸.txt
├─(48) 邏輯回歸多分類.png
(26)\\\\05_分類器項目案例和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\代碼；目錄中文件數(shù):2個
├─(49) logistic.py
├─(50) neural_network.py
(27)\\\\05_分類器項目案例和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):6個
├─(51) 01_理解維度_音樂分類器數(shù)據(jù)介紹.mp4
├─(52) 02_傅里葉變化原理_傅里葉代碼應(yīng)用_傅里葉優(yōu)缺點.mp4
├─(53) 03_邏輯回歸訓(xùn)練音樂分類器代碼_測試代碼.mp4
├─(54) 04_人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始.mp4
├─(55) 05_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層的必要性.mp4
├─(56) 06_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例_sklearn_concrete.mp4
(28)\\\\05_分類器項目案例和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\資料；目錄中文件數(shù):10個
├─(57) concrete.csv
├─(58) machine-learning.pdf
├─(59) R04_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).pdf
├─(60) sine_a.wav
├─(61) sine_b.wav
├─(62) sine_mix.wav
├─(63) trainset.rar
├─(64) 圖片1.png
├─(65) 理解維度_升維.png
├─(66) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).txt
(29)\\\\06_多分類、決策樹分類、隨機(jī)森林分類【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\代碼；目錄中文件數(shù):4個
├─(67) decision_tree_regressor.py
├─(68) iris_bagging_tree.py
├─(69) iris_decision_tree.py
├─(70) iris_random_forest.py
(30)\\\\06_多分類、決策樹分類、隨機(jī)森林分類【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):7個
├─(71) 00_機(jī)器學(xué)習(xí)有監(jiān)督無監(jiān)督.mp4
├─(72) 01_邏輯回歸多分類圖示理解_邏輯回歸和Softmax區(qū)別.mp4
├─(73) 02_Softmax圖示詳解_梯度下降法整體調(diào)參【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】.mp4
├─(74) 03_評估指標(biāo)_K折交叉驗證.mp4
├─(75) 04_決策樹介紹.mp4
├─(76) 05_隨機(jī)森林_優(yōu)缺點_對比邏輯回歸_剪枝.mp4
├─(77) 06_決策樹_隨機(jī)森林_sklearn代碼調(diào)用.mp4
(31)\\\\06_多分類、決策樹分類、隨機(jī)森林分類【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\資料；目錄中文件數(shù):6個
├─(78) Softmax畫圖剖析.png
├─(79) 梯度下降訓(xùn)練過程.png
├─(80) 線性回歸(評估).pdf
├─(81) 邏輯回歸二分類畫圖剖析.png
├─(82) 邏輯回歸多分類畫圖剖析.png
├─(83) 隨機(jī)森林.pdf
(32)\\\\07_分類評估、聚類【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\代碼；目錄中文件數(shù):3個
├─(84) cluster_images.py
├─(85) cluster_kmeans.py
├─(86) mnist.py
(33)\\\\07_分類評估、聚類【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):5個
├─(87) 01_評估指標(biāo).mp4
├─(88) 02_監(jiān)督學(xué)習(xí)評估指標(biāo)代碼調(diào)用.mp4
├─(89) 03_相似度測量.mp4
├─(90) 04_K-Means聚類.mp4
├─(91) 05_KMeans聚類的應(yīng)用.mp4
(34)\\\\07_分類評估、聚類【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\資料；目錄中文件數(shù):4個
├─(92) flower2.png
├─(93) Lena.png
├─(94) temp_5.png
├─(95) 聚類.pdf
(35)\\\\08_密度聚類、譜聚類【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\代碼；目錄中文件數(shù):3個
├─(96) cluster_DBSCAN.py
├─(97) cluster_metrics.py
├─(98) cluster_spectral.py
(36)\\\\08_密度聚類、譜聚類【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):3個
├─(99) 01_聚類的評估_metrics代碼.mp4
├─(100) 02_密度聚類_代碼實現(xiàn).mp4
├─(101) 03_譜聚類.mp4
(37)\\\\09_深度學(xué)習(xí)、TensorFlow安裝和實現(xiàn)線性回歸【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\代碼；目錄中文件數(shù):11個
├─(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_深度學(xué)習(xí)、TensorFlow安裝和實現(xiàn)線性回歸【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):5個
├─(113) 00_pip安裝源設(shè)置.mp4
├─(114) 01_TensorFlow介紹與安裝.mp4
├─(115) 02_TensorFlow CUDA GPU安裝說明_TF使用介紹.mp4
├─(116) 03_TensorFlow代碼初始_解析解多元線性回歸實現(xiàn).mp4
├─(117) 04_tensorflow來代碼實現(xiàn)線性回歸_梯度下降優(yōu)化.mp4
(39)\\\\09_深度學(xué)習(xí)、TensorFlow安裝和實現(xiàn)線性回歸【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\資料；目錄中文件數(shù):1個
├─(118) TensorFlow初識.pdf
(40)\\\\10_TensorFlow深入、TensorBoard可視化【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\代碼；目錄中文件數(shù):10個
├─(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可視化【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):4個
├─(129) 01_placeholder代碼詳解_TF構(gòu)建Softmax回歸計算圖.mp4
├─(130) 02_TF對Softmax回歸訓(xùn)練_評估代碼實現(xiàn).mp4
├─(131) 03_TF的模型持久化_重新加載.mp4
├─(132) 04_模塊化.mp4
(42)\\\\11_DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫圖片識別【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):2個
├─(133) 01_深度學(xué)習(xí)DNN是什么_如果使用TensorFlow自己實現(xiàn)Layer來構(gòu)建兩個隱藏層的DNN計算圖.mp4
├─(134) 02_TF訓(xùn)練2層DNN來進(jìn)行手寫數(shù)字識別.mp4
(43)\\\\11_DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫圖片識別【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\資料；目錄中文件數(shù):1個
├─(135) TensorFlow熱戀.pdf
(44)\\\\12_TensorBoard可視化【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):2個
├─(136) 01_TensorBoard代碼.mp4
├─(137) 02_TensorBoard啟動以及頁面.mp4
(45)\\\\13_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN識別圖片【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\代碼；目錄中文件數(shù):4個
├─(138) tensorflow_cnn_alexnet.py
├─(139) tensorflow_cnn_cifar10.py
├─(140) tensorflow_cnn_mnist.py
├─(141) tensorflow_cnn_vgg.py
(46)\\\\13_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN識別圖片【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):6個
├─(142) 01_卷積1個通道的計算__垂直水平fiter圖片.mp4
├─(143) 01_圖釋對比原始圖片和卷積FeatureMap.mp4
├─(144) 02_三通道卷積_池化層的意思.mp4
├─(145) 03_CNN架構(gòu)圖LeNet5架構(gòu).mp4
├─(146) 04_CNN來對MNIST進(jìn)行圖片識別代碼實現(xiàn).mp4
├─(147) 05_TF使用CNN來做Cifar10數(shù)據(jù)集分類任務(wù).mp4
(47)\\\\13_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN識別圖片【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\資料；目錄中文件數(shù):1個
├─(148) tutorials.rar
(48)\\\\14_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深入、AlexNet模型實現(xiàn)【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):3個
├─(149) 01_解決梯度消失的三個思路.mp4
├─(150) 02_反向傳播計算W對應(yīng)的梯度.mp4
├─(151) 03_AlexNet五層卷積benchmark代碼實現(xiàn).mp4
(49)\\\\15_Keras深度學(xué)習(xí)框架【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\代碼；目錄中文件數(shù):6個
├─(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深度學(xué)習(xí)框架【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\視頻；目錄中文件數(shù):4個
├─(158) 01_Keras開篇.mp4
├─(159) 02_Keras構(gòu)建模型_Keras使用MNIST數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CNN.mp4
├─(160) 03_Keras調(diào)用VGG16來訓(xùn)練.mp4
├─(161) 04_深度學(xué)習(xí)更種優(yōu)化算法.mp4
(51)\\\\15_Keras深度學(xué)習(xí)框架【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\資料；目錄中文件數(shù):1個
├─(162) TensorFlow熱戀.pdf
(52)\\\\07_分類評估、聚類【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\資料\\\\test_data_home；目錄中文件數(shù):1個
├─(163) mnist.npz
(53)\\\\11_DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫圖片識別【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\資料\\\\MNIST_data_bak；目錄中文件數(shù):4個
├─(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_分類評估、聚類【尚學(xué)堂·百戰(zhàn)程序員】\\\\資料\\\\test_data_home\\\\mldata；目錄中文件數(shù):1個
├─(168) mnist-original.mat
