路飞Python人工智能AI工程师共2099个文件997Gpng

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路飞Python人工智能AI工程师

; ;第06模块：深度学习框架-Tensorflow2版本实战(旧)

; ;第01模块：Python快速入门(新)

; ;第09模块：深度学习必备框架实战(PyTorch+Tensorflow)(新)

; ;课件资料

; ;第15模块：NLP通用框架BERT项目实战(新)

; ;解压密码.txt

; ;1.13 SMOTE样本生成策略.mp4

; ;1.7 模型评估方法与召回率.mp4

; ;2.3 可视化展示与特征重要性.mp4

; ;6.6 数据探索概述.mp4

; ;1.4 下采样数据集制作.mp4

; ;2.5 数据与特征对结果的影响.mp4

; ;1.3 数据标准化处理.mp4

; ;3.3 文本关键词提取.mp4

; ;4.2 数据集整合.mp4

; ;1.2 项目挑战与解决方案制定.mp4

; ;1.8 正则化惩罚项.mp4

; ;1.14 过采样效果与项目总结.mp4

; ;5.1 fbprophet股价预测任务概述.mp4

; ;6.4 构建用户特征表单.mp4

; ;3.2 中文分词与停用词过滤.mp4

; ;1.9 训练逻辑回归模型.mp4

; ;2.7 网格与随机参数选择.mp4

; ;3.5 贝叶斯建模结果.mp4

; ;1.6 数据集切分.mp4

; ;2.8 随机参数选择方法实践.mp4

; ;6.1 项目与数据介绍.mp4

; ;6.9 基本特征构造.mp4

; ;5.5 突变点调参.mp4

; ;2.6 效率对比分析.mp4

; ;4.4 物品相似度计算与推荐.mp4

; ;2.4 加入新的数据与特征.mp4

; ;1.5 交叉验证.mp4

; ;6.12 Xgboost模型.mp4

; ;5.2 时间序列分析.mp4

; ;6.8 特征工程.mp4

; ;2.2 基本随机森林模型建立.mp4

; ;2.9 调参优化细节.mp4

; ;4.5 SVD矩阵分解.mp4

; ;1.1 任务目标解读.mp4

; ;6.5 构建商品特征表单.mp4

; ;5.4 亚马逊股价趋势.mp4

; ;3.6 TF_IDF特征分析对比.mp4

; ;6.3 数据检查.mp4

; ;6.7 购买因素分析.mp4

; ;3.1 新闻数据与任务概述.mp4

; ;1.11 测试集遇到的问题.mp4

; ;4.1 音乐推荐任务概述.mp4

; ;1.12 阈值对结果的影响.mp4

; ;6.2 数据挖掘流程.mp4

; ;6.11 累积行为特征.mp4

; ;6.10 行为特征.mp4

; ;2.1 基于随机森林的气温预测任务概述.mp4

; ;4.3 基于物品的协同过滤.mp4

; ;5.3 fbprophet时间序列预测实例.mp4

; ;1.10 混淆矩阵评估分析.mp4

; ;3.4 词袋模型.mp4

; ;4-deepsort源码解读

; ;7.2 网络架构.mp4

; ;2.10 额外补充：VISDOM可视化配置.mp4

; ;2.7 判别网络模块构造.mp4

; ;6.4 生成器构造模块解读.mp4

; ;4.2 测试效果演示.mp4

; ;4.10 测试模块效果与实验分析.mp4

; ;9.3 Vision模块功能解读.mp4

; ;10.2 卷积网络涉及参数解读.mp4

; ;6.8 判别器模块解读.mp4

; ;5.1 论文整体思路与架构解读.mp4

; ;9.2 网络流程解读.mp4

; ;4.8 损失计算详细过程.mp4

; ;6.3 数据预处理与声音特征提取.mp4

; ;10.3 网络架构配置.mp4

; ;8.8 网络迭代训练.mp4

; ;2.9 生成与判别损失函数指定.mp4

; ;4.3 项目参数解析.mp4

; ;1.3 损失函数解释说明.mp4

; ;8.2 网络架构.mp4

; ;7.7 VGG特征提取网络.mp4

; ;7.4 数据加载与配置.mp4

; ;9.6 数据预处理与数据增强模块.mp4

; ;2.4 Cycle开源项目简介.mp4

; ;3.7 损失函数公式解析.mp4

; ;5.7 判别器模块分析.mp4

; ;5.3 语音特征提取.mp4

; ;3.1 stargan效果演示分析.mp4

; ;9.10 加载训练好的网络模型.mp4

; ;9.12 实现训练模块.mp4

; ;9.9 迁移学习策略.mp4

; ;4.5 所有网络模块构建实例.mp4

; ;9.11 优化器模块配置.mp4

; ;2.1 CycleGan网络所需数据.mp4

; ;3.3 建模流程分析.mp4

; ;4.9 生成模块损失计算.mp4

; ;4.4 生成器模块源码解读.mp4

; ;6.1 数据与项目文件解读.mp4

; ;9.13 训练结果与模型保存.mp4

; ;5.2 VCC2016输入数据.mp4

; ;8.3 细节设计.mp4

; ;7.1 论文概述.mp4

; ;9.15 额外补充.Resnet论文解读.mp4

; ;7.6 判别模块.mp4

; ;4.1 项目配置与数据源下载.mp4

; ;9.7 Batch数据制作.mp4

; ;2.6 生成网络模块构造.mp4

; ;1.1 对抗生成网络通俗解释.mp4

; ;2.8 损失函数：identity loss计算方法.mp4

; ;8.9 测试模块.mp4

; ;8.7 网络结构配置.mp4

; ;1.2 GAN网络组成.mp4

; ;7.3 数据与环境配置.mp4

; ;10.1 猫狗识别任务与数据简介.mp4

; ;6.10 源码损失计算流程.mp4

; ;8.1 论文概述.mp4

; ;5.5 InstanceNorm的作用解读.mp4

; ;3.5 V2版本在整体网络架构.mp4

; ;3.6 编码器训练方法.mp4

; ;3.8 训练过程分析.mp4

; ;8.5 数据与项目概述.mp4

; ;6.2 环境配置与工具包安装.mp4

; ;8.4 论文总结.mp4

; ;2.2 CycleGan整体网络架构.mp4

; ;6.11 测试模块生成转换语音.mp4

; ;6.5 下采样与上采样操作.mp4

; ;10.4 卷积模型训练与识别效果展示.mp4

; ;9.16 额外补充.Resnet网络架构解读.mp4

; ;6.9 论文损失函数.mp4

; ;6.7 生成器前向传播维度变化.mp4

; ;3.2 网络架构整体思路解读.mp4

; ;9.5 图像增强的作用.mp4

; ;7.9 测试模块.mp4

; ;2.5 数据读取与预处理操作.mp4

; ;9.4 分类任务数据集定义与配置.mp4

; ;4.7 判别器损失计算.mp4

; ;4.6 数据读取模块分析.mp4

; ;8.6 参数基本设计.mp4

; ;1.5 生成与判别网络定义.mp4

; ;9.8 迁移学习的目标.mp4

; ;2.3 PatchGan判别网络原理.mp4

; ;7.5 生成模块.mp4

; ;3.4 V1版本存在的问题及后续改进思路.mp4

; ;7.8 损失函数与训练.mp4

; ;1.4 数据读取模块.mp4

; ;9.1 卷积网络参数定义.mp4

; ;9.14 加载模型对测试数据进行预测.mp4

; ;6.6 starganvc2版本标签输入分析.mp4

; ;5.4 生成器模型架构分析.mp4

; ;5.6 AdaIn的目的与效果.mp4

; ;6.5 疾病引起原因分析实战.mp4

; ;11.8 自定义特征.mp4

; ;2.3 房价随星期变化的可视化展示.mp4

; ;1.3 提升度的作用.mp4

; ;11.1 数据任务介绍及缺失值处理.mp4

; ;12.3 图像特征编码.mp4

; ;1.1 关联规则概述.mp4

; ;1.5 数据集制作.mp4

; ;6.1 模型解释方法与实践.mp4

; ;10.7 sklearn工具包预处理模块.mp4

; ;2.1 数据与任务分析.mp4

; ;7.1 Python字符串处理.mp4

; ;10.8 离散属性特征处理.mp4

; ;10.12 构建回归模型.mp4

; ;7.9 Spacy工具包.mp4

; ;7.10 名字实体匹配.mp4

; ;4.1 数据任务分析.mp4

; ;2.9 训练与评估.mp4

; ;7.14 词云展示.mp4

; ;7.5 NLTK工具包简介.mp4

; ;4.8 生成输出结果.mp4

; ;4.6 输入数据制作.mp4

; ;11.11 必杀神奇：lightgbm.mp4

; ;10.10 序列化执行预处理操作.mp4

; ;10.9 构建合适的特征.mp4

; ;3.6 得出推荐结果.mp4

; ;8.4 CBOW与Skip_gram模型.mp4

; ;7.3 正则表达式基本语法.mp4

; ;7.11 恐怖袭击分析.mp4

; ;7.13 结巴分词器.mp4

; ;9.3 词袋模型分析.mp4

; ;12.6 聚类效果可视化展示.mp4

; ;7.7 词性标注.mp4

; ;1.6 电影数据集题材关联分析.mp4

; ;12.2 图片数据导入.mp4

; ;10.1 数据与任务介绍.mp4

; ;2.2 提取月份信息进行统计分析.mp4

; ;4.5 标签变换.mp4

; ;5.2 数据问题探索与解决方案.mp4

; ;11.3 特征展示分析.mp4

; ;1.2 支持度与置信度.mp4

; ;7.4 常用函数介绍.mp4

; ;8.2 模型整体框架.mp4

; ;6.3 双变量分析.mp4

; ;11.5 部分特征分析与可视化.mp4

; ;9.5 word2vec词向量模型.mp4

; ;12.1 数据与任务流程分析.mp4

; ;9.4 TFIDF模型.mp4

; ;10.2 数据分析与可视化展示.mp4

; ;11.2 EDA数据探索分析.mp4

; ;5.7 随机森林建模.mp4

; ;11.4 KDEPLOT展示.mp4

; ;5.6 热度图展示.mp4

; ;2.4 房屋信息指标分析.mp4

; ;3.1 数据与任务介绍.mp4

; ;8.1 词向量模型通俗解释.mp4

; ;3.3 ngram结果可视化展示.mp4

; ;7.6 停用词过滤.mp4

; ;3.2 文本词频统计.mp4

; ;4.2 特征工程制作.mp4

; ;4.7 Xgboost训练模型.mp4

; ;12.4 数组保存与读取.mp4

; ;6.2 部分依赖图解释.mp4

; ;3.5 相似度计算.mp4

; ;5.3 剔除开挂数据.mp4

; ;4.3 统计指标生成.mp4

; ;8.3 训练数据构建.mp4

; ;5.1 数据与任务简介.mp4

; ;11.10 结果评估.mp4

; ;10.6 缺失值填充.mp4

; ;10.4 加载数据坐标到实际地图中进行分析.mp4

; ;2.7 预处理与建模准备.mp4

; ;9.6 深度学习模型.mp4

; ;9.1 任务概述.mp4

; ;1.4 Python实战关联规则.mp4

; ;9.2 词袋模型.mp4

; ;5.4 类别变量处理.mp4

; ;6.4 ShapValues指标分析.mp4

; ;10.5 特征相关性分析.mp4

; ;5.5 绘图统计分析.mp4

; ;7.12 统计分析结果.mp4

; ;11.6 数据检查与特征工程.mp4

; ;11.9 逻辑回归模型.mp4

; ;7.8 数据清洗实例.mp4

; ;3.4 文本清洗.mp4

; ;2.8 随机森林与LightGBM.mp4

; ;7.2 正则常用符号.mp4

; ;2.5 提取房屋常见设施.mp4

; ;11.7 多项式特征.mp4

; ;2.6 房屋规格热度图分析.mp4

; ;10.11 完成所有预处理操作.mp4

; ;12.5 得出聚类结果.mp4

; ;8.5 负采样方案.mp4

; ;4.4 特征信息提取.mp4

; ;5.8 特征重要性.mp4

; ;10.3 连续值离散化与可视化细节.mp4

; ;2-pandas(新)

; ;8-可视化库-Seaborn

; ;4-seaborn可视化(新)

; ;3-matplotlib绘图 (新)

; ;1-numpy(新)

; ;7-可视化库-Matplotlib

; ;4.6 负采样方案.mp4

; ;4.2 词向量模型通俗解释.mp4

; ;1.1 深度学习要解决的问题.mp4

; ;3.8 池化层的作用.mp4

; ;2.6 神经网络过拟合解决方法.mp4

; ;3.1 卷积神经网络应用领域.mp4

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