课程目录:

01、人工智能开发及远景介绍(预科)【尚学堂·百战程序员】

│      1、何为机器学习.mp4

│      2、人工智能与机器学习关系.mp4

│      3、人工智能应用与价值.mp4

│      4、有监督机器学习流程.mp4

│      5、有监督机器学习训练流程.mp4

│      6、Python机器学习库Scikit-Learn介绍.mp4

│      7、理解线性与回归.mp4

02、线性回归深入和代码实现【尚学堂·百战程序员】

│  代码

│  │      linear、regression、0.py

│  │      linear、regression、1.py

│  视频

│  │      01、机器学习是什么.mp4

│  │      02、怎么做线性回归.mp4

│  │      03、理解回归、最大似然函数.mp4

│  │      04、应用正太分布概率密度函数、对数总似然.mp4

│  │      05、推导出损失函数、推导出解析解.mp4

│  │      06、代码实现解析解的方式求解、梯度下降法的开始、sklearn模块使用线性回归.mp4

│  资料

│  │      机器学习是什么.txt

│  │      线性回归.txt

│  └─软件

│          Anaconda3-4.2.0-Windows-x86、64.exe

│          pycharm-community-2017.3.3.exe

03、梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·百战程序员】

│  代码

│  │      batch、gradient、descent(1).py

│  │      elastic、net.py

│  │      lasso、regression.py

│  视频

│  │      01、梯度下降法思路、导函数有什么用.mp4

│  │      02、推导线性回归损失函数导函数、以及代码实现批量梯度下降.mp4

│  │      03、随机梯度下降、及代码实现、mini-batchGD、调整学习率.mp4

│  │      04、梯度下降做归一化的必要性.mp4

│  │      05、最大值最小值归一化、sklearn官网介绍、防止过拟合W越少越小.mp4

│  │      06、过拟合的总结.mp4

│  │      07、岭回归、以及代码调用.mp4

│  └─资料

│          梯度下降法.txt

│          过拟合.png

04、逻辑回归详解和应用【尚学堂·百战程序员】

│  代码

│  │      elastic、net.py

│  │      insurance.py

│  │      lasso、regression.py

│  │      logistic、regression.py

│  │      polynomial、regression.py

│  │      ridge、regression.py

│  视频

│  │      01、Lasso、ElasticNet、PolynomialFeatures.mp4

│  │      02、多项式回归代码、保险案例数据说明.mp4

│  │      03、相关系数、逻辑回归介绍.mp4

│  │      04、逻辑回归的损失函数、交叉熵、逻辑回归对比多元线性回归.mp4

│  │      05、逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集.mp4

│  │      06、逻辑回归多分类转成多个二分类详解.mp4

│  └─资料

│          insurance.csv

│          线性回归2.txt

│          逻辑回归.txt

│          逻辑回归多分类.png

05、分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·百战程序员】

│  代码

│  │      logistic.py

│  │      neural、network.py

│  视频

│  │      01、理解维度、音乐分类器数据介绍.mp4

│  │      02、傅里叶变化原理、傅里叶代码应用、傅里叶优缺点.mp4

│  │      03、逻辑回归训练音乐分类器代码、测试代码.mp4

│  │      04、人工神经网络开始.mp4

│  │      05、神经网络隐藏层的必要性.mp4

│  │      06、神经网络案例、sklearn、concrete.mp4

│  └─资料

│          concrete.csv

│          machine-learning.pdf

│          R04、神经网络.pdf

│          sine、a.wav

│          sine、b.wav

│          sine、mix.wav

│          trainset.rar

│          图片1.png

│          理解维度、升维.png

│          神经网络.txt

06、多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·百战程序员】

│  代码

│  │      decision、tree、regressor.py

│  │      iris、bagging、tree.py

│  │      iris、decision、tree.py

│  │      iris、random、forest.py

│  视频

│  │      00、机器学习有监督无监督.mp4

│  │      01、逻辑回归多分类图示理解、逻辑回归和Softmax区别.mp4

│  │      02、Softmax图示详解、梯度下降法整体调参【尚学堂·百战程序员】.mp4

│  │      03、评估指标、K折交叉验证.mp4

│  │      04、决策树介绍.mp4

│  │      05、随机森林、优缺点、对比逻辑回归、剪枝.mp4

│  │      06、决策树、随机森林、sklearn代码调用.mp4

│  └─资料

│          Softmax画图剖析.png

│          梯度下降训练过程.png

│          线性回归(评估).pdf

│          逻辑回归二分类画图剖析.png

│          逻辑回归多分类画图剖析.png

│          随机森林.pdf

07、分类评估、聚类【尚学堂·百战程序员】

│  代码

│  │      cluster、images.py

│  │      cluster、kmeans.py

│  │      mnist.py

│  视频

│  │      01、评估指标.mp4

│  │      02、监督学习评估指标代码调用.mp4

│  │      03、相似度测量.mp4

│  │      04、K-Means聚类.mp4

│  │      05、KMeans聚类的应用.mp4

│  └─资料

│      │  flower2.png

│      │  Lena.png

│      │  temp、5.png

│      │  聚类.pdf

│      └─test、data、home

│          │  mnist.npz

│          └─mldata

│                  mnist-original.mat

08、密度聚类、谱聚类【尚学堂·百战程序员】

│  代码

│  │      cluster、DBSCAN.py

│  │      cluster、metrics.py

│  │      cluster、spectral.py

│  └─视频

│          01、聚类的评估、metrics代码.mp4

│          02、密度聚类、代码实现.mp4

│          03、谱聚类.mp4

09、深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·百战程序员】

│  代码

│  │      00、tensorflow、version.py

│  │      01、first、graph.py

│  │      02、better、session、run.py

│  │      03、global、variables、initializer.py

│  │      04、interactive、session.py

│  │      05、manager、graph.py

│  │      06、lifecycle.py

│  │      07、linear、regression.py

│  │      08、manually、gradients.py

│  │      09、autodiff.py

│  │      10、using、optimizer.py

│  视频

│  │      00、pip安装源设置.mp4

│  │      01、TensorFlow介绍与安装.mp4

│  │      02、TensorFlow CUDA GPU安装说明、TF使用介绍.mp4

│  │      03、TensorFlow代码初始、解析解多元线性回归实现.mp4

│  │      04、tensorflow来代码实现线性回归、梯度下降优化.mp4

│  └─资料

│          TensorFlow初识.pdf

10、TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】

│  代码

│  │      11、placeholder.py

│  │      12、Softmax、regression.py

│  │      13、saving、model.py

│  │      14、restoring、model.py

│  │      15、modularity.py

│  │      15、modularity、.py

│  │      16、DNN.py

│  │      17、tensorboard.py

│  │      18、convolution.py

│  │      19、pooling.py

│  └─视频

│          01、placeholder代码详解、TF构建Softmax回归计算图.mp4

│          02、TF对Softmax回归训练、评估代码实现.mp4

│          03、TF的模型持久化、重新加载.mp4

│          04、模块化.mp4

11、DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·百战程序员】

│  视频

│  │      01、深度学习DNN是什么、如果使用TensorFlow自己实现Layer来构建两个隐藏层的DNN计算图.mp4

│  │      02、TF训练2层DNN来进行手写数字识别.mp4

│  └─资料

│      │  TensorFlow热恋.pdf

│      └─MNIST、data、bak

│              t10k-images-idx3-ubyte.gz

│              t10k-labels-idx1-ubyte.gz

│              train-images-idx3-ubyte.gz

│              train-labels-idx1-ubyte.gz

12、TensorBoard可视化【尚学堂·百战程序员】

│  └─视频

│          01、TensorBoard代码.mp4

│          02、TensorBoard启动以及页面.mp4

13、卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·百战程序员】

│  代码

│  │      tensorflow、cnn、alexnet.py

│  │      tensorflow、cnn、cifar10.py

│  │      tensorflow、cnn、mnist.py

│  │      tensorflow、cnn、vgg.py

│  视频

│  │      01、卷积1个通道的计算、、垂直水平fiter图片.mp4

│  │      01、图释对比原始图片和卷积FeatureMap.mp4

│  │      02、三通道卷积、池化层的意思.mp4

│  │      03、CNN架构图LeNet5架构.mp4

│  │      04、CNN来对MNIST进行图片识别代码实现.mp4

│  │      05、TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务.mp4

│  └─资料

│          tutorials.rar

14、卷积神经网络深入、AlexNet模型实现【尚学堂·百战程序员】

│  └─视频

│          01、解决梯度消失的三个思路.mp4

│          02、反向传播计算W对应的梯度.mp4

│          03、AlexNet五层卷积benchmark代码实现.mp4

└─15、Keras深度学习框架【尚学堂·百战程序员】

    代码

    │      00、hello、keras.py

    │      01、keras、model、sequential.py

    │      01、keras、model、sequential、.py

    │      02、keras、model、model.py

    │      03、keras、mnist.py

    │      04、keras、vgg16.py

    视频

    │      01、Keras开篇.mp4

    │      02、Keras构建模型、Keras使用MNIST数据集训练CNN.mp4

    │      03、Keras调用VGG16来训练.mp4

    │      04、深度学习更种优化算法.mp4

    └─资料

            TensorFlow热恋.pdf

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