百战AI算法工程师就业班价值元冲击百万年薪完结无秘

　　?? 百战-AI算法工程师就业班 ?? 20深度学习-NLP自然语言处理项目实战 ?? 21深度学习-OCR文本识别 ?? 4人工智能基础-高等数学知识强化 ?? 31【加课】 强化学习【新增】 ?? 12机器学习与大数据-推荐系统项目实战 ?? 6机器学习-线性分类 ?? 17深度学习-语义分割原理和实战 ?? 8机器学习-决策树系列 ?? 课件 ?? 1人工智能基础-快速入门 ?? 13深度学习-原理和进阶 ?? 10机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战 ?? 9机器学习-概率图模型 ?? 15深度学习-图像识别项目实战 ?? 2人工智能基础-Python基础 ?? 26【加课】Linux 环境编程基础 ?? 27【加课】算法与数据结构 ?? 16深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战 ?? 19深度学习-NLP自然语言处理原理和进阶 ?? 11机器学习与大数据-海量数据挖掘工具 ?? 5机器学习-线性回归 ?? 7机器学习-无监督学习 ?? 14深度学习-图像识别原理 ?? 24【加课】Pytorch项目实战 ?? 3人工智能基础-Python科学计算和可视化 ?? 25【加课】百度飞桨PaddlePaddle实战【新增】 ?? 18深度学习-人脸识别项目实战 ?? 4Seq2Seq聊天机器人 ?? 1词向量 ?? 7GPT2聊天机器人 ?? 3AI写唐诗 ?? 6BERT新浪新闻10分类项目 ?? 5实战NER命名实体识别项目 ?? 2自然语言处理情感分析 ?? 2Deep Q-Learning Network ?? 4Actor Critic (A3C) ?? 1Q-Learning与SARSA算法 ?? 5DDPG、PPO、DPPO算法 ?? 3Policy Gradient 策略梯度 ?? 6概率论 ?? 1数学内容概述 ?? 2一元函数微分学 ?? 4多元函数微分学 ?? 3线性代数基础 ?? 7最优化 ?? 5线性代数高级 ?? 1-传统OCR识别深度学习OCR识别.mp4 ?? 8-GreedySearch和BeamSearch解码的方式与代码逻辑.mp4 ?? 10-CRNN项目代码剖析.mp4 ?? 3-OCR识别的CTC损失思想.mp4 ?? 7-CTC前向后向算法代码.mp4 ?? 2-OCR识别本质就是文字检测和文字识别.mp4 ?? 4-总结理解深度学习文字识别架构.mp4 ?? 6-CTC损失函数前向后向算法推导梯度求导公式推导.mp4 ?? 5-CTC损失函数的理解.mp4 ?? 9-CPTN项目代码剖析.mp4 ?? 3SVM支持向量机算法 ?? 2Softmax回归 ?? 1逻辑回归 ?? 4SMO优化算法 ?? 2推荐系统数据预处理和模型构建评估实战 ?? 1推荐系统流程与架构 ?? 3推荐系统模型使用和推荐服务 ?? 2医疗图像UNet语义分割 ?? 1上采样双线性插值转置卷积 ?? 3蒙版弹幕MaskRCNN语义分割 ?? 3GBDT ?? 2集成学习和随机森林 ?? 1决策树 ?? 4XGBoost ?? 1人工智能就业、薪资、各行业应用 ?? 2机器学习和深度学习、有监督和无监督 ?? 3反向传播推导Python代码实现神经网络 ?? 1神经网络算法 ?? 2TensorFlow深度学习工具 ?? 2网页分类案例 ?? 1药店销量预测案例 ?? 人工智能课件.txt ?? 1Python开发环境搭建 ?? 2Python基础语法 ?? 1Linux ?? 3图像风格迁移 ?? 1车牌识别 ?? 2自然场景下的目标检测及源码分析 ?? 2HMM算法 ?? 3CRF算法 ?? 1贝叶斯分类 ?? 1词向量与词嵌入 ?? 3从Attention机制到Transformer ?? 4ELMO_BERT_GPT ?? 2循环神经网络原理与优化 ?? 2Spark计算框架深入 ?? 3Spark机器学习MLlib和ML模块 ?? 1Spark计算框架基础 ?? 4YOLOv3代码实战 ?? 1YOLOv1详解 ?? 3YOLOv3详解 ?? 2YOLOv2详解 ?? 5YOLOv4详解 ?? 1算法与数据结构 ?? 3PCA降维算法 ?? 1聚类系列算法 ?? 2EM算法和GMM高斯混合模型 ?? 4正则化 ?? 1多元线性回归 ?? 3归一化 ?? 2梯度下降法 ?? 5Lasso回归Ridge回归多项式回归 ?? 3PyTorch卷积神经网络实战CIFAR10 ?? 5PyTorch编码器解码器机器翻译 ?? 1PyTorch运行环境安装运行环境测试 ?? 2PyTorch基础Tensor张量运算 ?? 4PyTorch循环神经网络词性标注 ?? 1卷积神经网络原理 ?? 2卷积神经网络优化 ?? 3经典卷积网络算法 ?? 5现代目标检测之FasterRCNN ?? 4古典目标检测 ?? 4PaddleOCR工具车牌识别(目标检测+CRNN+CTCLoss) ?? 3PaddleDetection工具PCB电路板缺陷检测 ?? 6PaddleNLP模块物流信息提取(ERNIE版) ?? 2PaddlePaddle卷积网络病理性近视识别 ?? 1PaddlePaddle框架安装波士顿房价预测 ?? 5PaddleNLP模块物流信息提取(BiGRU+CRF) ?? 2数据可视化模块 ?? 3数据处理分析模块Pandas ?? 1科学计算模型Numpy ?? 1-从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder.mp4 ?? 3-Seq2Seq版Chatbot训练和模型使用.mp4 ?? 2-Seq2Seq版Chatbot的数据预处理.mp4 ?? 4-MTCNN论文摘要和介绍.mp4 ?? 17-FaceNet论文ZF和Inception对比总结.mp4 ?? 7-每一个阶段每个分支的Loss损失整合每个分支的Loss.mp4 ?? 2-开源的FaceNet项目介绍.mp4 ?? 8-训练数据的准备每一阶段训练的流程.mp4 ?? 18-人脸识别项目代码FaceNet模型加载和使用.mp4 ?? 3-人脸识别项目代码整体结构.mp4 ?? 13-FaceNet论文相关的介绍.mp4 ?? 14-FaceNet论文TripleLoss思路来源和目标.mp4 ?? 10-人脸识别项目代码加载MTCNN模型.mp4 ?? 11-人脸识别项目代码读取图片带入MTCNN网络给出人脸候选框.mp4 ?? 9-总结MTCNN缩放因子注意3阶段网络里面的全连接.mp4 ?? 19-人脸识别项目代码人脸匹配以及最后的绘图展示.mp4 ?? 16-FaceNet论文TripleSelection很至关重要.mp4 ?? 1-人脸识别任务种类具体做法思路.mp4 ?? 5-MTCNN论文网络整体架构.mp4 ?? 15-FaceNet论文TripleLoss损失函数.mp4 ?? 12-FaceNet论文摘要和前情介绍.mp4 ?? 6-PRelu每阶段输出多分支意义.mp4 ?? 1-BERT新浪新闻10分类项目.mp4 ?? 1-AI写唐诗数据的读取字典的构建文本的索引化.mp4 ?? 6-AI写唐诗模型的使用增加随机性.mp4 ?? 3-MultiRNNCell单元.mp4 ?? 4-AI写唐诗从词嵌入到构建RNN再到输出层概率输出.mp4 ?? 5-AI写唐诗损失的计算梯度的求解截断和更新最终的训练代码.mp4 ?? 2-AI写唐诗训练数据的构建.mp4 ?? 1-GPT2闲聊机器人.mp4 ?? 2-Word2Vec项目代码加载数据构建字典.mp4 ?? 3-Word2Vec项目代码构建一个个批次数据.mp4 ?? 1-回顾了词向量里面训练的Topology.mp4 ?? 4-Word2Vec项目代码正向传播的Graph构建NCE损失的计算本质.mp4 ?? 6-Word2Vec项目代码总结串讲.mp4 ?? 5-Word2Vec项目代码评估比较相似度最后的训练绘图.mp4 ?? 10-DoubleDQN缓解over-estimate.mp4 ?? 3-ε-greedy_ReplayBuffer_FixedQ-targets.mp4 ?? 11-DoubleDQN代码实战.mp4 ?? 5-代码实战DQN构建Q网络.mp4 ?? 14-计算Action的方差避免风险.mp4 ?? 2-DQN算法具体流程.mp4 ?? 4-代码实战DQN_Agent和Env整体交互.mp4 ?? 8-代码实战DQN训练阶段最小化损失记录loss方便展示随着learn的越多选择action随机性减小.mp4 ?? 6-代码实战DQN定义损失函数构建Target网络更新逻辑.mp4 ?? 7-代码实战DQN训练阶段得到Q网络的预测值和真实值.mp4 ?? 12-DuelingDQN.mp4 ?? 1-DQN算法思想.mp4 ?? 13-困难样本挖掘Multi-step_NoiseyNet系统的探索.mp4 ?? 15-Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions.mp4 ?? 9-DQN会over-estimate的本质原因.mp4 ?? 6-BiLSTM-CRF模型的预测代码.mp4 ?? 2-介绍了代码目录结构.mp4 ?? 4-feature进入BiLSTM进行正向传播的过程.mp4 ?? 8-对比逻辑回归相比HMM优势.mp4 ?? 7-CRF中的特征函数们.mp4 ?? 5-通过CRF层来计算Loss损失以及训练.mp4 ?? 1-回顾了一下CRF训练和使用过程.mp4 ?? 9-补充标注偏置问题HMM做分词代码结构.mp4 ?? 3-NER代码读取数据和预处理.mp4 ?? 2-数据预处理01.mp4 ?? 4-代码讲解01.mp4 ?? 5-代码讲解02.mp4 ?? 1-Keras实战RNN以及词嵌入来做情感分析.mp4 ?? 7-代码讲解04.mp4 ?? 3-数据预处理02.mp4 ?? 6-代码讲解03.mp4 ?? 8-代码讲解05.mp4 ?? 11-代码实战A3C定义AC网络结构定义worker拉取参数和更新全局网络参数的逻辑.mp4 ?? 3-代码实战ActorCritic与环境交互.mp4 ?? 2-AdvantageActorCritic共享参数和修改reward技巧.mp4 ?? 9-代码实战A3C定义Worker计算loss的逻辑针对连续型的action提高actor探索性.mp4 ?? 14-代码实战A3C讲解线程中worker和GlobalNet交互代码运行效果展示.mp4 ?? 4-代码实战Actor网络构建及训练.mp4 ?? 7-Pendulum环境根据网络预测的μ和σ得到连续型的action值.mp4 ?? 12-代码实战A3C结合流程图分三点总结前面讲的代码.mp4 ?? 10-代码实战A3C增加actor探索性用到熵定义worker正太分布抽样和求梯度的逻辑.mp4 ?? 1-ActorCritic原理把PG和QLearning结合起来.mp4 ?? 13-代码实战A3C讲解线程中worker和环境交互.mp4 ?? 8-代码实战A3C讲解Coordinator调度多线程运算.mp4 ?? 6-A3C架构和训练流程.mp4 ?? 5-代码实战详解Critic网络构建及训练.mp4 ?? 7-最大似然估计思想.mp4 ?? 4-数学期望和方差.mp4 ?? 1-概率论随机事件与随机事件概率.mp4 ?? 2-条件概率贝叶斯公式.mp4 ?? 6-随机向量独立性协方差随机向量的正太分布.mp4 ?? 5-常用随机变量服从的分布.mp4 ?? 3-随机变量.mp4 ?? 9-代码实战Q-Learning智能体选择行为.mp4 ?? 7-理解Q-table创建maze交互环境.mp4 ?? 3-详解Q值和V值以及它们之间关系.mp4 ?? 12-代码实战Sarsa_Agent选择行为和训练模型.mp4 ?? 6-SARSA算法和Q-learning算法.mp4 ?? 10-代码实战Q-Learning智能体训练模型.mp4 ?? 8-代码实战Q-Learning_Agent和Env整体交互.mp4 ?? 13-代码实战SarsaLambda训练模型.mp4 ?? 2-引入马尔科夫链和价值评估的Q值与V值.mp4 ?? 11-代码实战Sarsa_Agent和Env整体交互.mp4 ?? 4-蒙特卡洛采样回溯计算V值.mp4 ?? 1-强化学习通过智能体与环境交互进行学习.mp4 ?? 5-蒙特卡洛和时序差分估算状态V值.mp4 ?? 6-代码实战策略梯度PG和CartPole交互.mp4 ?? 8-代码实战策略梯度PG选择行为和参数训练.mp4 ?? 9-策略梯度PG对TotalReward进行均值归一化.mp4 ?? 4-策略梯度PG总结整体流程对比交叉熵损失函数求导.mp4 ?? 3-策略梯度PG简化导函数的公式推导.mp4 ?? 7-代码实战策略梯度PG网络构建.mp4 ?? 5-策略梯度PG讲解CartPole环境.mp4 ?? 1-策略梯度PG对比基于值和基于策略网络的区别.mp4 ?? 2-策略梯度PG明确目标函数和导函数.mp4 ?? 10-策略梯度PG同一个回合中不同的action回溯不同的TotalReward代码实战.mp4 ?? 4-代码实战DDPG与环境之间的互动AC训练调整参数效果展示.mp4 ?? 11-代码实战定义PPO1和PPO2不同版本Actor的Loss计算逻辑.mp4 ?? 9-PPO_PPO1、TRPO、PPO2三种不同的方式解决两个分布不同的问题.mp4 ?? 6-PPO强调AC如何输出连续型动作区分On-Policy与Off-Policy.mp4 ?? 3-代码实战DDPG_Critic网络构建Actor网络链式求导.mp4 ?? 13-DPPO分布式PPO.mp4 ?? 12-代码实战剖析PPO代码中如何体现Off-Policy的学习方式效果展示.mp4 ?? 7-PPO通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习.mp4 ?? 5-TD3使用DoubleNetwork优化DDPG.mp4 ?? 15-代码实战DPPO_GlobalPPO和Workers交替执行.mp4 ?? 8-PPO重要性采样的问题期望矫正但是方差还是不同带来的问题.mp4 ?? 1-DDPG解决DQN不能输出连续型动作的问题DDPG如何训练Actor和Critic.mp4 ?? 10-代码实战PPO与环境整体交互Actor与Critic网络构建.mp4 ?? 14-代码实战DPPO创建一个PPO和多个Worker创建多线程.mp4 ?? 2-代码实战DDPG构建Actor和Critic四个网络定义Critic求loss和求梯度的逻辑.mp4 ?? 2-线性代数概率论知识点.mp4 ?? 1-人工智能学习数学的必要性微积分知识点.mp4 ?? 3-最优化知识数学内容学习重点.mp4 ?? 1-多元函数求偏导.mp4 ?? 2-高阶偏导数梯度.mp4 ?? 4-Hessian矩阵.mp4 ?? 3-雅可比矩阵在神经网络中应用.mp4 ?? 2-行向量列向量转置数乘加减乘除.mp4 ?? 6-特殊的向量.mp4 ?? 3-向量的内积向量运算法则.mp4 ?? 5-向量的范数范数与正则项的关系.mp4 ?? 9-矩阵相乘.mp4 ?? 11-矩阵的行列式.mp4 ?? 8-矩阵的运算加减法转置.mp4 ?? 1-向量的意义n维欧式空间空间.mp4 ?? 7-矩阵方阵对称阵单位阵对角阵.mp4 ?? 4-学习向量计算的用途举例.mp4 ?? 10-矩阵的逆矩阵.mp4 ?? 2-导数的几何意义和物理意义.mp4 ?? 3-常见函数的求导公式.mp4 ?? 8-导数判断凹凸性导数用于泰勒展开.mp4 ?? 4-导数求解的四则运算法则.mp4 ?? 1-导数的定义左导数和右导数.mp4 ?? 7-高阶导数导数判断单调性导数与极值.mp4 ?? 5-复合函数求导法则.mp4 ?? 6-推导激活函数的导函数.mp4 ?? 1-SVM与感知机关系几何距离与函数距离.mp4 ?? 9-SVM在sklearn中的使用超参数.mp4 ?? 6-总结硬间隔SVM.mp4 ?? 4-数学预备知识拉格朗日函数.mp4 ?? 8-非线性SVM.mp4 ?? 3-几种SVM_SVM的损失函数.mp4 ?? 5-硬间隔SVM的两步优化.mp4 ?? 2-SVM的思想.mp4 ?? 7-软间隔SVM和总结流程.mp4 ?? 10-拉格朗日函数.mp4 ?? 6-坐标下降法数值优化面临的问题.mp4 ?? 9-凸优化的性质一般表达形式.mp4 ?? 3-梯度下降法思路.mp4 ?? 2-迭代求解的原因.mp4 ?? 4-梯度下降法的推导.mp4 ?? 7-凸集.mp4 ?? 8-凸函数.mp4 ?? 1-最优化的基本概念.mp4 ?? 5-牛顿法公式推导以及优缺点.mp4 ?? 9-实战音乐分类器傅里叶变换可以帮助我们做什么.mp4 ?? 8-实战音乐分类器探索不同曲风音乐文件的时间频率图.mp4 ?? 7-实战音乐分类器讲解需求和读取数据.mp4 ?? 2-从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式.mp4 ?? 3-有了Softmax函数的公式就可以去计算loss_Softmax的Loss函数形式其实就是LR的泛化版本.mp4 ?? 13-实战音乐分类器模型的测试和调优解决双通道音乐文件的问题.mp4 ?? 5-证明Softmax公式K=2的时候就是逻辑回归平移不变性.mp4 ?? 1-证明多项式分布属于指数族分布一种.mp4 ?? 4-再次证明Softmax损失函数当K=2时就是逻辑回归损失函数.mp4 ?? 11-实战音乐分类器代码对单首歌曲进行傅里叶变换代码对600首音乐文件进行傅里叶变换并保存结果.mp4 ?? 12-实战音乐分类器代码读取600首傅里叶变换后的数据构建训练集并训练模型.mp4 ?? 10-实战音乐分类器代码使用傅里叶变换将混音文件进行投影.mp4 ?? 6-逻辑回归和Softmax回归在多分类任务模型参数上的区别与算法在选择上的区别.mp4 ?? 2-补充关于正定负定的理解.mp4 ?? 7-奇异值分解定义.mp4 ?? 8-求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4 ?? 5-特征值分解.mp4 ?? 9-奇异值分解性质数据压缩.mp4 ?? 10-SVD用于PCA降维.mp4 ?? 1-二次型.mp4 ?? 6-多元函数的泰勒展开矩阵和向量的求导.mp4 ?? 11-SVD用于协同过滤求逆矩阵.mp4 ?? 3-特征值和特征向量(1).mp4 ?? 4-特征值和特征向量(2).mp4 ?? 3-HQL语句python脚本构建中间结果3.mp4 ?? 11-MLlib调用算法计算模型文件并存储3.mp4 ?? 4-HQL语句python脚本构建中间结果4.mp4 ?? 6-spark构建特征索引标签列2.mp4 ?? 9-MLlib调用算法计算模型文件并存储1.mp4 ?? 12-ACC准确率和AUC面积的计算以及意义.mp4 ?? 2-HQL语句python脚本构建中间结果2.mp4 ?? 1-HQL语句python脚本构建中间结果1.mp4 ?? 5-推荐系统数据预处理spark构建特征索引标签列1.mp4 ?? 7-spark构建特征索引标签列3.mp4 ?? 8-spark构建特征索引标签列4.mp4 ?? 10-MLlib调用算法计算模型文件并存储2.mp4 ?? 8-如何计算阈值b.mp4 ?? 5-将公式467带入导函数进一步简化对求解出的新的α2进行剪裁.mp4 ?? 11-SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b.mp4 ?? 15-OVR和OVO多分类算法小结对比逻辑回归.mp4 ?? 9-SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei.mp4 ?? 7-启发式选择两个α.mp4 ?? 2-SMO算法求解思路分解成很多个子二次规划问题分别求解.mp4 ?? 10-SVM的SMO实现判断违背条件的α1.mp4 ?? 6-再次说明α2如何进行剪裁的思路根据α2求α1.mp4 ?? 13-关于sklearn中的SVM封装的类和超参.mp4 ?? 4-对一元函数求极值点推导出旧的α和新的α的关系.mp4 ?? 3-SMO将交给它的目标函数变成二元函数进一步变成一元函数.mp4 ?? 14-概率化输出SVM的合页损失函数Tensorflow实现GD方式求解SVM.mp4 ?? 12-SVM绘制已有数据点和超平面以及边界.mp4 ?? 1-SVM算法流程总结.mp4 ?? 3-逻辑回归为什么用sigmoid函数预备知识.mp4 ?? 9-绘制逻辑回归损失函数探索单个参数和损失的关系.mp4 ?? 8-绘制逻辑回归损失函数读入数据计算最优解模型实现逻辑回归预测实现逻辑回归损失函数.mp4 ?? 2-sigmoid函数作用.mp4 ?? 7-推导逻辑回归损失函数得到最终形式.mp4 ?? 6-推导逻辑回归损失函数得到总似然的公式.mp4 ?? 13-对逻辑回归的损失函数求导推导出导函数的形式.mp4 ?? 12-对逻辑回归函数进行求导结论在后面会用到.mp4 ?? 14-实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类.mp4 ?? 11-绘制逻辑回归损失函数绘制3D的图形分析X1X2两个维度的重要度.mp4 ?? 5-回想多元线性回归公式其实也是从广义线性回归推导出来的.mp4 ?? 1-逻辑回归Sigmoid函数.mp4 ?? 16-实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类.mp4 ?? 15-OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题.mp4 ?? 4-证明伯努利分布是指数族分布推导出逻辑回归公式.mp4 ?? 10-绘制逻辑回归损失函数探索两个参数和损失函数变换关系.mp4 ?? 1-推荐系统隐式用户反馈1.mp4 ?? 6-推荐系统协同过滤4.mp4 ?? 2-推荐系统隐式用户反馈2.mp4 ?? 4-推荐系统协同过滤2.mp4 ?? 12-推荐系统数据源1.mp4 ?? 10-推荐系统列表关联特征权重基本特征权重的计算2.mp4 ?? 5-推荐系统协同过滤3.mp4 ?? 9-推荐系统列表关联特征权重基本特征权重的计算1.mp4 ?? 8-推荐系统架构实时离线2.mp4 ?? 7-推荐系统架构实时离线1.mp4 ?? 13-推荐系统数据源2.mp4 ?? 11-推荐系统列表关联特征权重基本特征权重的计算3.mp4 ?? 3-推荐系统协同过滤1.mp4 ?? 3-MaskRCNN网络架构回顾.mp4 ?? 6-MaskRCNN源码config和model.mp4 ?? 1-MaskRCNN网络结构.mp4 ?? 4-MaskRCNN根据文档和论文总结重要的知识点.mp4 ?? 5-MaskRCNN项目关于运行代码环境的说明.mp4 ?? 2-MaskRCNN的项目展示.mp4 ?? 4-UNet网络医疗图像的语义分割.mp4 ?? 2-FCN全卷积网络做语义分割.mp4 ?? 1-语义分割的基本概念.mp4 ?? 3-UNet网络结构.mp4 ?? 4-双线性插值.mp4 ?? 8-FPN思想与网络结构.mp4 ?? 9-FPN应用于FasterRCNN_ResNetFPN.mp4 ?? 1-前言.mp4 ?? 5-转置卷积以及TF的API.mp4 ?? 7-ROI Align.mp4 ?? 6-双线性插值作为转置卷积核的初始参数.mp4 ?? 2-上采样repeat.mp4 ?? 3-线性插值.mp4 ?? 11-Dubbo推荐服务演示SparkMLlib介绍2.mp4 ?? 1-推荐模型文件使用思路.mp4 ?? 10-Dubbo推荐服务演示SparkMLlib介绍1.mp4 ?? 6-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解4.mp4 ?? 12-Dubbo推荐服务演示SparkMLlib介绍3.mp4 ?? 4-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解2.mp4 ?? 5-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解3.mp4 ?? 3-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解1.mp4 ?? 7-使用Dubbo将推荐系统做成服务1.mp4 ?? 9-使用Dubbo将推荐系统做成服务3.mp4 ?? 2-Redis数据库安装及其使用.mp4 ?? 8-使用Dubbo将推荐系统做成服务2.mp4 ?? 4-代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类.mp4 ?? 2-Bagging_Boosting_Stacking.mp4 ?? 6-Adaboost算法思路.mp4 ?? 1-不同聚合方式生成不同弱学习器方式.mp4 ?? 3-随机森林.mp4 ?? 8-Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重.mp4 ?? 7-调整数据权重让权重正确率达到50%.mp4 ?? 5-OOB袋外数据.mp4 ?? 4-什么是更好的一次划分.mp4 ?? 9-代码实战决策树对鸢尾花数据集分类.mp4 ?? 6-信息增益.mp4 ?? 5-Gini系数.mp4 ?? 2-决策树的数学表达.mp4 ?? 8-预剪枝以及相关超参数.mp4 ?? 12-后剪枝的意义.mp4 ?? 11-代码训练回归树拟合SineWave.mp4 ?? 10-绘制决策树模型寻找最优树深度.mp4 ?? 14-CCP代价复杂度剪枝α超参数设定.mp4 ?? 7-熵与Gini系数关系信息增益率.mp4 ?? 3-如何构建一颗决策树.mp4 ?? 1-决策树模型的特点.mp4 ?? 13-CCP代价复杂度后剪枝.mp4 ?? 11-由每个叶子节点重组目标函数Obj.mp4 ?? 7-得出XGBoost最开始的Obj目标函数.mp4 ?? 16-样本权重对于模型学习的影响.mp4 ?? 2-Bias_Variance_Trade-off.mp4 ?? 1-回顾有监督机器学习三要素.mp4 ?? 4-回顾基于树集成学习的模型和参数并举例说明.mp4 ?? 9-Obj化简常数项明确训练每颗回归树需要准备gi和hi.mp4 ?? 6-Objective_vs_Heuristic.mp4 ?? 15-XGBoost中防止过拟合的前剪枝后剪枝学习率.mp4 ?? 5-通过目标函数Obj来达到准确率和复杂度平衡.mp4 ?? 17-总结XGBoost的特性包括缺失值的处理策略.mp4 ?? 13-根据Obj收益指导每一次分裂从而学习一棵树结构.mp4 ?? 8-推导XGBoost对Loss二阶泰勒展开之后的Obj.mp4 ?? 10-重新定义树ft和树的复杂度Ω.mp4 ?? 14-举例说明从连续型和离散型变量中寻找最佳分裂条件.mp4 ?? 12-推导XGBoost出Wj计算公式推导评价树好坏的Obj.mp4 ?? 3-基于树集成学习4个优点.mp4 ?? 5-GBDT回归举例总结.mp4 ?? 21-GBDT在sklearn中源码剖析负梯度计算和叶子节点分值计算.mp4 ?? 9-GBDT应用于多分类任务.mp4 ?? 7-GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差.mp4 ?? 4-GBDT应用于回归问题.mp4 ?? 8-GBDT中shrinkage学习率和最优树权重ρ可以共存.mp4 ?? 3-GBDT每棵树都是回归树准备数据才能训练下一颗小树.mp4 ?? 6-GBDT应用于二分类问题.mp4 ?? 22-GBDT+LR架构训练模型代码实现.mp4 ?? 23-GBDT+LR架构预测评估代码实现.mp4 ?? 10-GBDT多分类如何每轮给K颗小树准备要去拟合的负梯度.mp4 ?? 15-GBDT二分类举例详解.mp4 ?? 20-GBDT在sklearn中源码剖析初始化F(x).mp4 ?? 18-GBDT用于特征组合降维.mp4 ?? 19-特征组合降维在GBDT+LR架构应用.mp4 ?? 2-GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度.mp4 ?? 11-GBDT多分类流程.mp4 ?? 14-GBDT多分类叶子节点分值计算.mp4 ?? 17-计算特征重要度进行特征选择.mp4 ?? 16-GBDT多分类举例详解.mp4 ?? 1-GBDT试图使用有监督最优化算法梯度下降求解F(x).mp4 ?? 12-对比GBDT回归、二分类、多分类相同点与不同点.mp4 ?? 13-GBDT二分类叶子节点分值计算推导.mp4 ?? 1-人工智能就业前景与薪资.mp4 ?? 2-人工智能适合人群与必备技能.mp4 ?? 4-人工智能在各领域的应用.mp4 ?? 3-人工智能时代是发展的必然.mp4 ?? 3-反向传播推导(二)从输出层到最后一个隐藏层.mp4 ?? 4-反向传播推导(三)从输出层到最后一个隐藏层Softmax多分类为例.mp4 ?? 6-python实现神经网络训练代码讲解(一).mp4 ?? 7-python实现神经网络正向反向传播训练.mp4 ?? 5-反向传播推导(四)关于Δ和a还有梯度的更新事宜.mp4 ?? 1-反向传播链式求导法则.mp4 ?? 2-反向传播推导(一).mp4 ?? 5-无监督机器学习任务与本质.mp4 ?? 2-机器学习不同的学习方式.mp4 ?? 4-有监督机器学习任务与本质.mp4 ?? 3-深度学习比传统机器学习有优势.mp4 ?? 1-人工智能常见流程.mp4 ?? 5-隐藏层的意义隐藏层相当于去做预处理升维降维.mp4 ?? 6-多节点网络输出sklearn中NN模块的介绍.mp4 ?? 9-tensorflow概要conda创建虚拟环境CPU版本的tensorflow安装.mp4 ?? 1-神经网络是有监督的算法生物神经元到人工神经元.mp4 ?? 8-隐藏层激活函数必须是非线性的.mp4 ?? 2-三种常见的激活函数网络拓扑介绍优化算法.mp4 ?? 3-单层神经网络正向传播计算过程用神经网络理解逻辑回归做多分类.mp4 ?? 4-用神经网络理解Softmax回归.mp4 ?? 7-sklearn中NN模型的代码使用.mp4 ?? 2-评估指标ROC和AUC.mp4 ?? 8-MLlib对网页分类竞赛模型训练模型训练评估搜索最佳超参数.mp4 ?? 11-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理模型训练交叉验证调参03.mp4 ?? 7-MLlib对网页分类竞赛数据预处理模型训练.mp4 ?? 1-Kaggle网页分类竞赛介绍.mp4 ?? 10-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理模型训练交叉验证调参02.mp4 ?? 9-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理模型训练交叉验证调参01.mp4 ?? 5-数据导入.mp4 ?? 4-竞赛其他相关提交成绩排行榜.mp4 ?? 12-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理模型训练交叉验证调参04.mp4 ?? 6-MLlib对网页分类竞赛数据预处理.mp4 ?? 3-评估指标ROC和AUC.mp4 ?? 5-Jupyter常用快捷键.mp4 ?? 7-关联虚拟环境运行代码.mp4 ?? 3-Pycharm安装和代码运行.mp4 ?? 1-下载Miniconda运行环境.mp4 ?? 6-Conda虚拟环境创建与Python模块安装.mp4 ?? 2-Miniconda安装和测试.mp4 ?? 4-Jupyter安装和代码运行.mp4 ?? 2-对数据字段的介绍导包.mp4 ?? 6-模型的训练评估.mp4 ?? 7-kaggle竞赛网站学习.mp4 ?? 1-Rossmann药店销量预测kaggle的介绍.mp4 ?? 3-自定义损失函数.mp4 ?? 4-对数据里面的目标变量sales的一个分析.mp4 ?? 5-数据的预处理.mp4 ?? 3-Tensorflow代码运行机制TF基础的代码.mp4 ?? 6-TF实现Softmax回归来识别MNIST手写数字.mp4 ?? 1-CUDA下载地址CUDA显卡白名单地址.mp4 ?? 7-TF实现DNN来识别MNIST手写数字.mp4 ?? 2-CUDA安装cudnn安装环境变量配置检验是否安装成功.mp4 ?? 4-TF实现线性回归解析解的方式TF实现线性回归梯度下降的方式.mp4 ?? 5-TF实现线性回归BGD的方式使用Optimizer每轮打乱数据.mp4 ?? 4-图片风格融合项目架构代码实现要点4.mp4 ?? 1-图片风格融合项目架构代码实现要点1.mp4 ?? 3-图片风格融合项目架构代码实现要点3.mp4 ?? 2-图片风格融合项目架构代码实现要点2.mp4 ?? 4-基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解04.mp4 ?? 3-基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解03.mp4 ?? 2-基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解02.mp4 ?? 5-车牌识别项目关于目标检测的问题.mp4 ?? 1-基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解01.mp4 ?? 1-Linux课程介绍.mp4 ?? 26-Linux安装MySQL.mp4 ?? 5-Linux目录介绍.mp4 ?? 17-Linux常用配置设置时区.mp4 ?? 19-Linux常用配置修改网段.mp4 ?? 7-Linux常用命令pwd命令.mp4 ?? 11-Linux常用命令more、head、tail命令.mp4 ?? 24-Linux上传与下载lrzsz工具.mp4 ?? 10-Linux常用命令clear、touch、cat命令.mp4 ?? 22-Linux_Xshell的安装与使用.mp4 ?? 9-Linux常用命令ls与ll命令.mp4 ?? 20-Linux常用配置设置网络类型.mp4 ?? 18-Linux常用配置启动网络.mp4 ?? 15-Linux常用命令vi、vim.mp4 ?? 12-Linux常用命令mkdir命令.mp4 ?? 25-Linux文件的压缩与解压缩处理.mp4 ?? 14-Linux常用命令rm、mv命令.mp4 ?? 4-Linux安装Linux.mp4 ?? 3-Linux_VMWare安装及使用.mp4 ?? 6-Linux_Linux中的路径.mp4 ?? 2-Linux_Linux简介.mp4 ?? 8-Linux常用命令cd命令.mp4 ?? 23-Linux上传与下载Xftp的使用.mp4 ?? 16-Linux常用命令reboot、halt.mp4 ?? 21-Linux常用配置快照与克隆.mp4 ?? 13-Linux常用命令cp命令.mp4 ?? 5-Python控制语句for循环.mp4 ?? 9-Python数据类型.mp4 ?? 31-Python类对象子类复用父类构造器和方法方法重写.mp4 ?? 4-Python控制语句while循环.mp4 ?? 10-Python集合操作列表.mp4 ?? 21-Python函数递归.mp4 ?? 7-Python控制语句break_continue.mp4 ?? 6-Python控制语句嵌套循环.mp4 ?? 8-Python切片操作.mp4 ?? 28-Python类对象内置方法.mp4 ?? 29-Python类对象运算符重载私有对象方法isinstance函数.mp4 ?? 3-Python控制语句多分支三元条件运算符.mp4 ?? 23-Python函数式编程map_reduce_filter匿名函数.mp4 ?? 30-Python类对象面向对象三大特性类的继承.mp4 ?? 27-Python类对象实例属性和方法类属性和方法.mp4 ?? 25-Python函数装饰器.mp4 ?? 16-Python_os模块shutil模块.mp4 ?? 12-Python集合操作列表的常用方法.mp4 ?? 20-Python函数默认参数可变参数.mp4 ?? 15-Python集合操作字典keys方法enumerate函数.mp4 ?? 11-Python集合操作列表的基本操作.mp4 ?? 19-Python函数局部变量全局变量.mp4 ?? 1-Python是强类型的动态脚本语言.mp4 ?? 24-Python函数闭包.mp4 ?? 14-Python集合操作字典和常见操作.mp4 ?? 22-Python函数式编程高阶函数.mp4 ?? 18-Python函数定义调用返回值注释.mp4 ?? 13-Python集合操作元组.mp4 ?? 2-Python控制语句单双分支.mp4 ?? 26-Python类对象定义与实例化对象.mp4 ?? 17-Python打开并读取文件中文编码问题.mp4 ?? 6-贝叶斯网络马尔可夫链.mp4 ?? 4-sklearn中调用NB顺便讲解了GridSearchCV.mp4 ?? 1-朴素贝叶斯分类算法.mp4 ?? 2-TF-IDF.mp4 ?? 5-语言模型的设计目的MLE的作用进行参数估计.mp4 ?? 3-NB代码实现解析.mp4 ?? 1-NER与分词和POS的关系NER的标注策略NER的主要方法.mp4 ?? 2-讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑.mp4 ?? 6-计算CRF真实路径的分数.mp4 ?? 5-CRF的目标函数.mp4 ?? 3-了解CRF层添加的好处.mp4 ?? 4-EmissionScore_TransitionScore.mp4 ?? 7-计算CRF所有可能路径的总分数.mp4 ?? 8-通过模型来预测新的句子的序列标签.mp4 ?? 8-Viterbi算法代码实现.mp4 ?? 6-前向算法来解决概率计算问题.mp4 ?? 7-Viterbi算法案例详解.mp4 ?? 5-HMM复习明确概率计算问题要解决的目标.mp4 ?? 3-HMM预测问题使用前向算法.mp4 ?? 4-HMM预测问题使用维特比算法.mp4 ?? 1-HMM隐马的定义.mp4 ?? 2-HMM隐马的三组参数三个基本问题.mp4 ?? 9-回归整体训练流程详解读取数据blob_04.mp4 ?? 4-FasterRCNN项目代码数据初始化.mp4 ?? 12-FasterRCNN代码构建RPN网络02.mp4 ?? 23-FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本08.mp4 ?? 25-FasterRCNN代码给最终RCNN准备正负例样本ROI池化02.mp4 ?? 19-FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本04.mp4 ?? 15-FasterRCNN代码bbox剪裁NMS非极大值抑制.mp4 ?? 16-FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本01.mp4 ?? 26-FasterRCNN代码添加Loss损失smoothL1loss.mp4 ?? 3-FasterRCNN项目代码数据增强.mp4 ?? 20-FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本05.mp4 ?? 24-FasterRCNN代码给最终RCNN准备正负例样本ROI池化01.mp4 ?? 17-FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本02.mp4 ?? 5-FasterRCNN项目代码模型的训练.mp4 ?? 8-回归整体训练流程详解读取数据blob_03.mp4 ?? 22-FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本07.mp4 ?? 6-回归整体训练流程详解读取数据blob_01.mp4 ?? 21-FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本06.mp4 ?? 7-回归整体训练流程详解读取数据blob_02.mp4 ?? 2-FasterRCNN项目代码数据加载.mp4 ?? 13-FasterRCNN代码根据RPN网络得到校正后的预测的框01.mp4 ?? 10-FasterRCNN代码构建head.mp4 ?? 11-FasterRCNN代码构建RPN网络01.mp4 ?? 18-FasterRCNN代码给RPN准备正负例样本03.mp4 ?? 14-FasterRCNN代码根据RPN网络得到校正后的预测的框02.mp4 ?? 1-FasterRCNN项目代码环境说明数据集详解项目结构说明.mp4 ?? 2-Transformer_Self-Attention_Multi-head.mp4 ?? 1-Seq2Seq中Attention注意力机制.mp4 ?? 3-Transformer_Positional使用逻辑网络结构总结.mp4 ?? 3-ERNIE_GPT.mp4 ?? 1-ELMO.mp4 ?? 2-BERT理论.mp4 ?? 8-负采样和负采样应用到CBOW模型上.mp4 ?? 3-词向量的作用.mp4 ?? 4-CBOW模型思想和计算过程.mp4 ?? 5-Skip-gram模型思想和计算过程.mp4 ?? 7-分层Softmax应用到CBOW模型上.mp4 ?? 2-NPLM神经网络语言模型.mp4 ?? 1-N-gram语言模型.mp4 ?? 6-Huffman树分层Softmax的思想.mp4 ?? 6-补充讲一下为什么RNN中链越长越容易梯度消失.mp4 ?? 5-VanillaRNN的回顾复习.mp4 ?? 8-双向RNN_LSTM.mp4 ?? 4-理解LSTM长短时记忆记住Topo和公式.mp4 ?? 7-LSTM的回顾复习LSTM手写数字识别.mp4 ?? 1-理解RNN循环神经网络拓扑结构.mp4 ?? 9-RNN里面应用的Topology结构.mp4 ?? 3-利用RNN循环神经网络对MNIST手写数字识别.mp4 ?? 2-理解RNN循环神经网络计算流程.mp4 ?? 5-YOLOv3代码剖析weights到h5模型的转换.mp4 ?? 2-YOLOv3代码剖析聚类anchors构建backbone主干网络.mp4 ?? 1-YOLOv3代码剖析项目介绍.mp4 ?? 3-YOLOv3代码剖析model输出之后的预测框的计算.mp4 ?? 4-YOLOv3代码剖析使用model预测的其余代码.mp4 ?? 6-YOLOv3代码剖析模型的训练部分详解.mp4 ?? 1-Spark数据缓存机制.mp4 ?? 10-讲解构建稀疏和稠密向量01.mp4 ?? 12-构建LabeledPoint.mp4 ?? 2-Spark宽依赖和窄依赖01.mp4 ?? 4-Spark宽依赖和窄依赖03.mp4 ?? 13-介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用.mp4 ?? 5-Spark术语总结.mp4 ?? 8-Spark程序启动运行流程详解02.mp4 ?? 3-Spark宽依赖和窄依赖02.mp4 ?? 6-分布式文件系统Block块的大小配置.mp4 ?? 7-Spark程序启动运行流程详解01.mp4 ?? 9-Spark程序启动运行流程详解03.mp4 ?? 11-讲解构建稀疏和稠密向量01.mp4 ?? 7-SparkMLlib调用逻辑回归使用标准归一化4.mp4 ?? 8-SparkMLlib调用KMeans聚类调用决策树(1)1.mp4 ?? 24-SparkML网页分类案例代码实战续(2)1.mp4 ?? 5-SparkMLlib调用逻辑回归使用标准归一化2.mp4 ?? 9-SparkMLlib调用KMeans聚类调用决策树(1)2.mp4 ?? 20-SparkML机器学习库代码实战讲解1.mp4 ?? 14-从数据转化到训练集的构建.mp4 ?? 2-SparkMLlib调用逻辑回归自定义阈值1.mp4 ?? 15-模型的训练以及评估和调超参1.mp4 ?? 4-SparkMLlib调用逻辑回归使用标准归一化1.mp4 ?? 22-SparkML网页分类案例代码实战续(1)1.mp4 ?? 19-SparkML机器学习库概念讲解2.mp4 ?? 6-SparkMLlib调用逻辑回归使用标准归一化3.mp4 ?? 13-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战3.mp4 ?? 1-SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用.mp4 ?? 3-SparkMLlib调用逻辑回归自定义阈值2.mp4 ?? 23-SparkML网页分类案例代码实战续(1)2.mp4 ?? 11-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战1.mp4 ?? 12-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战2.mp4 ?? 21-SparkML机器学习库代码实战讲解2.mp4 ?? 25-SparkML网页分类案例代码实战续(2)2.mp4 ?? 10-SparkMLlib调用KMeans聚类调用决策树(1)3.mp4 ?? 18-SparkML机器学习库概念讲解1.mp4 ?? 17-模型的训练以及评估和调超参3.mp4 ?? 26-SparkML网页分类案例代码实战续(3).mp4 ?? 16-模型的训练以及评估和调超参2.mp4 ?? 5-分布式计算框架Shuffle的原理01.mp4 ?? 1-Spark特性01.mp4 ?? 14-Spark算子操作实战讲解代码实战WordCount_03.mp4 ?? 2-Spark特性02.mp4 ?? 7-分布式计算框架Shuffle的原理03.mp4 ?? 15-Spark算子操作实战讲解代码实战WordCount_04.mp4 ?? 12-Spark算子操作实战讲解代码实战WordCount_01.mp4 ?? 3-Spark对比hadoop优势.mp4 ?? 4-回顾hadoop讲解shuffle.mp4 ?? 9-Spark的RDD特性02.mp4 ?? 6-分布式计算框架Shuffle的原理02.mp4 ?? 13-Spark算子操作实战讲解代码实战WordCount_02.mp4 ?? 11-两种算子操作本质区别.mp4 ?? 10-分布式计算所需进程.mp4 ?? 8-Spark的RDD特性01.mp4 ?? 2-YOLOv4_BOF_GIoU_DIoU_CIoU.mp4 ?? 4-YOLOv4_BOS_SAM_PAN_CSP_CmBN.mp4 ?? 3-YOLOv4_BOS_ASPP_SAM_SoftNMS_Mish.mp4 ?? 1-YOLOv4_BOF_DropBlock_FocalLoss.mp4 ?? 1-YOLOv1论文详解算法特点介绍.mp4 ?? 3-YOLOv1论文详解训练中的技巧Loss损失函数.mp4 ?? 4-YOLOv1论文详解NMS局限性.mp4 ?? 2-YOLOv1论文详解网络架构思想.mp4 ?? 4-YOLOv2论文详解层级分类层级分类用于目标检测.mp4 ?? 1-YOLOv2论文详解BN高分辨率引入AnchorBoxes.mp4 ?? 2-YOLOv2论文详解mAP更better的一些点.mp4 ?? 3-YOLOv2论文详解Darknet19分类数据和检测数据集融合多标签.mp4 ?? 1-YOLOv3论文详解每个框都要预测多个类别概率.mp4 ?? 5-YOLOv4论文概述BOS_BOF.mp4 ?? 2-YOLOv3论文详解引入了FPN的思想特征融合多路输出DarkNet53.mp4 ?? 4-YOLOv4论文概述介绍.mp4 ?? 3-YOLOv3论文详解总结FocalLoss.mp4 ?? 3-最大投影方差推导最小投影距离思路.mp4 ?? 2-PCA的最大投影方差思路.mp4 ?? 4-SVD其实就可以去实现PCA了.mp4 ?? 1-特征选择与特征映射.mp4 ?? 5-PCA的几种应用.mp4 ?? 1-KMeans聚类流程距离测度欧式距离和余弦距离.mp4 ?? 4-mini-batchKMeans_Canopy聚类聚类评估指标.mp4 ?? 2-距离测度欧式距离和余弦距离的场景TFIDF.mp4 ?? 3-KMeans的一些变形KMeans的损失函数推导及假设.mp4 ?? 5-KMeans代码测试不同情况下的聚类效果.mp4 ?? 6-层次聚类密度聚类谱聚类.mp4 ?? 29-二叉树的删除.mp4 ?? 4-单线链表1.mp4 ?? 3-线性结构.mp4 ?? 26-二叉树的查找.mp4 ?? 27-二叉树获取最小值.mp4 ?? 25-最大堆的删除操作.mp4 ?? 28-二叉树的添加.mp4 ?? 7-队列(链式).mp4 ?? 8-队列(线式).mp4 ?? 23-树结构的遍历.mp4 ?? 17-冒泡排序.mp4 ?? 12-哈希表冲突问题2.mp4 ?? 24-最大堆的增加操作.mp4 ?? 19-插入排序.mp4 ?? 1-数据结构与算法简介.mp4 ?? 14-递归与栈.mp4 ?? 2-大O表示法.mp4 ?? 22-树结构.mp4 ?? 16-二分查找.mp4 ?? 21-快速排序.mp4 ?? 11-哈希表冲突问题.mp4 ?? 10-哈希表的基本结构.mp4 ?? 13-哈希扩容.mp4 ?? 5-单链表2.mp4 ?? 18-选择排序.mp4 ?? 15-线性查找.mp4 ?? 9-栈与双端队列.mp4 ?? 6-双链表.mp4 ?? 20-归并排序.mp4 ?? 8-通过声音文件利用GMM算法识别性别.mp4 ?? 3-GMM参数估计Πμσ的流程.mp4 ?? 9-通过声音文件利用GMM算法识别是谁.mp4 ?? 2-理解GMM高斯混合分布的对数似然函数.mp4 ?? 5-将EM算法应用到GMM中并且推导出了μ和Σ的公式.mp4 ?? 7-GMM前景背景分离.mp4 ?? 6-将EM算法应用到GMM中并且推导出Π的公式.mp4 ?? 4-Jensen不等式的应用.mp4 ?? 1-单个高斯分布GM的参数估计.mp4 ?? 2-归一化的目的举例子来理解做归一化和不做归一化的区别.mp4 ?? 1-归一化的目的维度之间数量级不同产生的矛盾.mp4 ?? 4-最大值最小值归一化.mp4 ?? 3-归一化的副产品有可能会提高模型的精度.mp4 ?? 5-标准归一化.mp4 ?? 6-代码完成标准归一化.mp4 ?? 5-通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因.mp4 ?? 2-正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好.mp4 ?? 1-正则化的目的防止过拟合.mp4 ?? 4-L1稀疏性和L2平滑性.mp4 ?? 3-常用的L1和L2正则项以及数学意义.mp4 ?? 2-梯度下降法公式.mp4 ?? 1-梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4 ?? 12-代码实现随机梯度下降.mp4 ?? 14-代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4 ?? 10-代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4 ?? 9-轮次和批次.mp4 ?? 13-代码实现小批量梯度下降.mp4 ?? 6-全量梯度下降.mp4 ?? 4-梯度下降法迭代流程总结.mp4 ?? 7-随机梯度下降小批量梯度下降.mp4 ?? 8-对应梯度下降法的问题和挑战.mp4 ?? 5-多元线性回归下的梯度下降法.mp4 ?? 15-代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4 ?? 3-学习率设置的学问全局最优解.mp4 ?? 11-代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4 ?? 12-推导出目标函数的导函数形式.mp4 ?? 10-对数似然函数推导出损失函数MSE.mp4 ?? 18-解析解的方式求解多元线性回归求解模型使用模型绘制图形.mp4 ?? 6-理解回归一词中心极限定理正太分布和做预测.mp4 ?? 5-理解维度这个概念.mp4 ?? 7-假设误差服从正太分布最大似然估计MLE.mp4 ?? 11-把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4 ?? 22-调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4 ?? 15-Anaconda环境安装Pycharm环境安装.mp4 ?? 16-Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4 ?? 1-理解简单线性回归.mp4 ?? 13-θ解析解的公式是否要考虑损失函数是凸函数.mp4 ?? 17-解析解的方式求解多元线性回归数据Xy.mp4 ?? 2-最优解损失函数MSE.mp4 ?? 3-扩展到多元线性回归.mp4 ?? 4-理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4 ?? 8-引入正太分布的概率密度函数.mp4 ?? 21-调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4 ?? 19-解析解的方式求解多元线性回归扩展随机种子概念增加维度代码的变换.mp4 ?? 9-明确目标通过最大总似然求解θ.mp4 ?? 14-Python开发环境版本的选择及下载.mp4 ?? 20-Scikit-learn模块的介绍.mp4 ?? 2-PyTorch的安装.mp4 ?? 1-PyTorch概述.mp4 ?? 3-Pycharm关联PyTorch运行环境.mp4 ?? 4-Jupyter关联PyTorch运行环境.mp4 ?? 1-PyTorch实战CIFAR10数据读取和展示.mp4 ?? 2-PyTorch实战CIFAR10构建网络打印网络层次.mp4 ?? 9-迁移学习PyTorch代码实战冻结预训练模型参数.mp4 ?? 3-PyTorch实战CIFAR10训练模型测试模型.mp4 ?? 10-PyTorch代码实战加入数据增强.mp4 ?? 6-使用集成学习思想训练识别模型.mp4 ?? 4-PyTorch实战CIFAR10分类别打印模型准确率.mp4 ?? 7-使用VGG16模型提供准确率.mp4 ?? 8-torchvision里面的预训练模型.mp4 ?? 5-使用全局平均池化使用LeNet模型.mp4 ?? 2-代码调用Lasso回归.mp4 ?? 10-实战保险花销预测特征选择思路.mp4 ?? 5-多项式升维代码实战传入不同超参数对比.mp4 ?? 6-多项式升维代码实战训练模型和评估.mp4 ?? 11-实战保险花销预测特征工程.mp4 ?? 7-实战保险花销预测数据介绍和加载数据.mp4 ?? 1-代码调用Ridge岭回归.mp4 ?? 12-实战保险花销预测模型训练和评估.mp4 ?? 4-升维的意义多项式回归.mp4 ?? 3-代码调用ElasticNet回归.mp4 ?? 8-实战保险花销预测数据预处理.mp4 ?? 9-实战保险花销预测模型训练和评估选择非线性算法改进.mp4 ?? 8-PyTorch中英文翻译绘制Attentions注意力权重.mp4 ?? 6-PyTorch中英文翻译构建训练函数之Decoder计算.mp4 ?? 3-PyTorch中英文翻译索引化数据转化成Tensor张量构建Encoder编码器.mp4 ?? 1-PyTorch中英文翻译规范化语料库构建中英文词典索引.mp4 ?? 7-PyTorch中英文翻译评估模型函数.mp4 ?? 2-PyTorch中英文翻译数据预处理.mp4 ?? 4-PyTorch中英文翻译构建训练函数之Encoder计算.mp4 ?? 5-PyTorch中英文翻译构建带Attention注意力机制的Decoder解码器.mp4 ?? 2-PyTorch词性标注构建词嵌入层LSTM层和词性输出层.mp4 ?? 3-PyTorch词性标注构建数据索引化和训练模型代码.mp4 ?? 1-PyTorch词性标注构建数据和词索引号.mp4 ?? 4-PyTorch词性标注测试模型效果.mp4 ?? 1-回顾深度神经网络卷积层是局部连接.mp4 ?? 2-单通道卷积的计算.mp4 ?? 5-卷积的补充与Padding填充模式.mp4 ?? 7-池化的概念和TF中的API的操作与参数.mp4 ?? 3-彩色图片卷积的计算.mp4 ?? 4-卷积层权值共享.mp4 ?? 6-卷积的计算TF中的API操作与参数.mp4 ?? 8-经典的CNN架构和LeNet5.mp4 ?? 3-广播机制逐元素操作.mp4 ?? 2-修改Tensor的形状索引操作.mp4 ?? 4-归并操作比较操作矩阵操作.mp4 ?? 1-Tensor的创建.mp4 ?? 10-Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop.mp4 ?? 11-Optimizer_Adam.mp4 ?? 5-深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点.mp4 ?? 4-CNN对MNIST数据集分类全连接层以及训练代码.mp4 ?? 9-Optimizer_SGD_Momentum.mp4 ?? 2-Dropout技术点思想和运用.mp4 ?? 3-数据增强技术点CNN对MNIST数据集分类卷积池化代码.mp4 ?? 1-AlexNet网络结构连续使用小的卷积核好处.mp4 ?? 8-VGG网络结构以及1乘1的卷积核的作用和好处.mp4 ?? 7-减轻梯度消失问题中参数初始化发挥的作用.mp4 ?? 6-减轻梯度消失问题中激活函数发挥的作用.mp4 ?? 2-FasterRNN的核心RPN正向传播的框过滤NMS.mp4 ?? 1-回顾RCNN_SPPnet_Fast-RCNN.mp4 ?? 4-FasterRCNN论文讲解从介绍到RPN的loss.mp4 ?? 3-NMS代码实现流程mAP目标检测平均指标.mp4 ?? 5-FasterRCNN论文讲解从RPN损失到评估指标对比.mp4 ?? 3-IOU以及python计算的代码.mp4 ?? 1-图像识别任务古典目标检测.mp4 ?? 4-R-CNN和SPP-net.mp4 ?? 5-从FastRCNN引入FasterRCNN.mp4 ?? 2-使用OpenCV调用分类器找到目标框.mp4 ?? 6-车牌识别项目车牌识别模型导出及预测.mp4 ?? 5-车牌识别项目车牌字符识别模型训练.mp4 ?? 1-PaddleOCR项目配置CCPD数据集介绍.mp4 ?? 4-车牌识别项目车牌目标框检测模型训练.mp4 ?? 2-车牌识别项目详解数据准备阶段代码.mp4 ?? 3-车牌识别项目运行保存标签和剪切出的车牌图片.mp4 ?? 8-BatchNormalization.mp4 ?? 2-VGG16_Fine-tuning对MNIST做手写数字识别.mp4 ?? 4-InceptionV3以及InceptionV3对皮肤癌图片识别.mp4 ?? 3-InceptionV1_V2.mp4 ?? 6-DenseNet和Keras里面的实现.mp4 ?? 1-Keras介绍以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境.mp4 ?? 9-Mobilenet网络架构.mp4 ?? 5-ResNet残差单元BottlenetBlocK.mp4 ?? 7-DenseNet在Keras里面的代码实现.mp4 ?? 7-PCB电路板缺陷检测模型预测.mp4 ?? 6-PCB电路板缺陷检测模型训练.mp4 ?? 2-安装配置VisualStudio解决安装模块pycocotools或cython_bbox编译报错问题.mp4 ?? 1-PaddleDetection项目配置.mp4 ?? 4-PCB电路板缺陷检测前期数据的分析.mp4 ?? 5-PCB电路板缺陷检测项目配置文件.mp4 ?? 3-PCB电路板缺陷检测Images和Annotations.mp4 ?? 3-预测病理性近视定义模型结构评估模型.mp4 ?? 2-预测病理性近视模型训练.mp4 ?? 1-预测病理性近视图片数据读取.mp4 ?? 4-预测病理性近视调用经典卷积神经网络.mp4 ?? 5-预测波士顿房价反向传播模型保存模型测试.mp4 ?? 4-预测波士顿房价数据读取正向传播.mp4 ?? 1-安装PaddlePaddle.mp4 ?? 2-Pycharm运行出现mkl-service或DLL找不到的问题.mp4 ?? 3-PaddlePaddle求解线性模型.mp4 ?? 3-PaddleNLP物流信息提取项目ERNIE实战讲解模型训练和评估代码.mp4 ?? 1-PaddleNLP物流信息提取项目ERNIE实战加载数据集构建Dataset.mp4 ?? 2-PaddleNLP物流信息提取项目ERNIE实战详解Tokenizer作用.mp4 ?? 4-PaddleNLP物流信息提取项目ERNIE实战讲解ChunkEvaluator和输出预测结果.mp4 ?? 3-Matplotlib绘制柱状图画布切分多个子画布柱状图对比.mp4 ?? 1-Matplotlib概述绘制直线图.mp4 ?? 2-Matplotlib绘制正余弦曲线散点图添加图例.mp4 ?? 5-Matplotlib绘制等高线图绘制三维图像.mp4 ?? 4-Matplotlib绘制饼图直方图同时绘制多组数据分布.mp4 ?? 7-PaddleNLP物流信息提取项目模型训练.mp4 ?? 1-PaddleNLP项目配置.mp4 ?? 6-PaddleNLP物流信息提取项目构建网络模型.mp4 ?? 8-PaddleNLP物流信息提取项目合并结果并展示使用预训练的词向量提升效果.mp4 ?? 3-物流信息提取项目解决导包显示找不到nul问题.mp4 ?? 2-PaddleNLP物流信息提取项目介绍.mp4 ?? 5-PaddleNLP物流信息提取项目进一步通过DataSet构建出DataLoader.mp4 ?? 4-PaddleNLP物流信息提取项目加载数据构建DataSet.mp4 ?? 8-Numpy算术运算向上向下取整.mp4 ?? 6-Numpy改变数组维度数组的拼接.mp4 ?? 5-NumPy_reshape切片操作copy函数.mp4 ?? 9-Numpy聚合函数.mp4 ?? 3-Numpy_random随机数生成.mp4 ?? 1-Numpy概述安装创建数组获取shape形状.mp4 ?? 7-Numpy数组的切分和转置.mp4 ?? 4-Numpy_ndarray属性zeros_ones_like等创建数组函数.mp4 ?? 2-Numpy_array_arange.mp4 ?? 5-Python_Pandas条件过滤.mp4 ?? 4-Python_Pandas获取DataFrame对象的值.mp4 ?? 6-Python_Pandas空值的删除与填充.mp4 ?? 1-Python_Pandas_Series对象创建.mp4 ?? 3-Python_Pandas获取Series对象的值.mp4 ?? 7-Python_Pandas_拼接和合并.mp4 ?? 2-

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