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【资料目录】
├─视频上 半部分
│ │ 机器学习_周志华.pdf
│ │
│ ├─基础部分：人工智能python基础
│ │ ├─第1部分
│ │ │ 1.1?为什么使用Python.mp4
│ │ │ 1.2?Python环境配置（Anaconda）.mp4
│ │ │ 机器学习与Python-第一章.zip
│ │ │
│ │ ├─第2部分
│ │ │ ├─第10讲 Python文件输入输出
│ │ │ │ 2.8?Python文件输入输出.mp4
│ │ │ │ Python文件输入输出.zip
│ │ │ │
│ │ │ ├─第11讲 Python基础综合实践
│ │ │ │ 2.9?Python基础综合实践.mp4
│ │ │ │ Python基础综合实践.zip
│ │ │ │
│ │ │ ├─第3讲 预备知识与开始前的准备
│ │ │ │ 机器学习与Python_第二章.pdf
│ │ │ │ 第三讲 预备知识与开始前的准备.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第4讲 python基本语法
│ │ │ │ 1-Python演示.ipynb
│ │ │ │ 第四讲 python基本语法.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第5讲 python数据类型
│ │ │ │ Python数据类型.zip
│ │ │ │ 第五讲.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第6讲 python数据运算
│ │ │ │ Python数据运算.zip
│ │ │ │ 第六讲：Python数据运算.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第7讲 python流程控制
│ │ │ │ Python流程控制.zip
│ │ │ │ 第七讲 流程控制.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第8讲 Python函数设计
│ │ │ │ 2.6?Python函数设计.mp4
│ │ │ │ Python函数设计.zip
│ │ │ │
│ │ │ └─第9讲 Python编程库（包）的导入
│ │ │ 2.7?Python编程库（包）的导入.mp4
│ │ │ Python编程库（包）的导入.zip
│ │ │
│ │ └─第3部分
│ │ 3.1?Python数据分析工具简介（Numpy，Scipy，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn）.mp4
│ │ 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
│ │ 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
│ │ 3.4?Python主要数据预处理函数.mp4
│ │ 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
│ │ 3.6?MNIST手写体数字图片识别.mp4
│ │ 4-mnist.zip
│ │ 机器学习与Python_第三章_1.zip
│ │ 机器学习与Python_第三章_2.zip
│ │
│ ├─基础部分：人工智能数学基础
│ │ ├─1、线代
│ │ │ 10.向量组的线性相关性2.ppt
│ │ │ 11.向量组的线性相关性3.ppt
│ │ │ 12.向量组的线性相关性4.ppt
│ │ │ 13.相似矩阵及二次型.ppt
│ │ │ 14. 范数.ppt
│ │ │ 15.矩阵分解.pptx
│ │ │ 16.主成分分析.ppt
│ │ │ 1行列式1.ppt
│ │ │ 2行列式2.pdf
│ │ │ 2行列式2.ppt
│ │ │ 3.矩阵及其运算1.ppt
│ │ │ 4.矩阵及其运算2.ppt
│ │ │ 5.矩阵的初等变换.ppt
│ │ │ 6.矩阵的秩.ppt
│ │ │ 7.线性方程组的解.ppt
│ │ │ 8.习题课.ppt
│ │ │ 9.向量组的线性相关性1.ppt
│ │ │ 第10讲：一小时答疑.mp4
│ │ │ 第11讲：向量组的线性相关性（一）.mp4
│ │ │ 第12讲：向量组的线性相关性（二）.mp4
│ │ │ 第13讲：线性方程组的解的结构，向量空间.mp4
│ │ │ 第14讲：习题课.mp4
│ │ │ 第15讲：一小时答疑（Day3）.mp4
│ │ │ 第16讲：相似矩阵及二次型（一）.mp4
│ │ │ 第17讲：相似矩阵及二次型（二）.mp4
│ │ │ 第18讲：范数.mp4
│ │ │ 第19讲：矩阵分解.mp4
│ │ │ 第1讲：行列式（一）.mp4
│ │ │ 第20讲：主成分分析.mp4
│ │ │ 第21讲：一小时答疑（Day4）.mp4
│ │ │ 第2讲：行列式（二）.mp4
│ │ │ 第3讲：矩阵及其运算（一）.mp4
│ │ │ 第4讲：矩阵及其运算（二）.mp4
│ │ │ 第5讲：一小时答疑.mp4
│ │ │ 第6讲：矩阵的初等变换.mp4
│ │ │ 第7讲：矩阵的秩.mp4
│ │ │ 第8讲：线性方程组的解.mp4
│ │ │ 第9讲：习题课.mp4
│ │ │
│ │ └─2、概率论
│ │ 10、一小时答疑（Day6）.mp4
│ │ 11、随机向量（一）.mp4
│ │ 12、随机向量（二）.mp4
│ │ 13、随机变量的数字特征（一）.mp4
│ │ 14、随机变量的数字特征（二）.mp4
│ │ 15、一小时答疑（Day7）.mp4
│ │ 16、随机变量的数字特征（三）.mp4
│ │ 17、随机变量的数字特征（四）.mp4
│ │ 18、随机变量的数字特征（五）.mp4
│ │ 19、极限定理（一）.mp4
│ │ 1、概率论与数理统计（一）.mp4
│ │ 20、极限定理（二）.mp4
│ │ 21、一小时答疑（Day8）.mp4
│ │ 2、概率论与数理统计（二）.mp4
│ │ 3.随机向量-概率论与数理统计课件.ppt
│ │ 3、概率论与数理统计（三）.mp4
│ │ 4.随机变量的数字特征-概率论与数理统计课件.ppt
│ │ 4、习题课.mp4
│ │ 5.极限定理-概率论与数理统计课件.ppt
│ │ 5、一小时答疑.mp4
│ │ 6、随机变量（一）.mp4
│ │ 7、随机变量（二）.mp4
│ │ 8、随机变量（三）.mp4
│ │ 9、习题课.mp4
│ │ 概率论1.ppt
│ │ 概率论2.ppt
│ │ 概率论3.ppt
│ │ 概率论4.ppt
│ │ 概率论5.ppt
│ │ 概率论6.ppt
│ │ 概率论7.ppt
│ │ 概率论8.ppt
│ │
│ ├─第1部分：开始之前
│ │ 1、开始之前.mp4
│ │ __0__ 开始之前.pptx
│ │
│ ├─第2部分：线性代数
│ │ __1__ 线性代数1.pptx
│ │ __2__ 线性代数2_线性相关和子空间.pptx
│ │ __3__ 线性代数3_范数.pptx
│ │ __4.1__ 线性代数4_特殊矩阵.pptx
│ │ __5__ 矩阵分解.pdf
│ │ 第三讲：线性代数（二）.mp4
│ │ 第二讲：线性代数（一）.mp4
│ │ 第五讲：线性代数（四）.mp4
│ │ 第六讲：线性代数（五）.mp4
│ │ 第四讲：线性代数（三）.mp4
│ │
│ ├─第3部分：概率论
│ │ __6__ 概率论.pdf
│ │ __7__ 概率论.pdf
│ │ __8__ 概率论.pdf
│ │ 课程回放 - 第七讲：概率论（一）.mp4
│ │ 课程回放 - 第九讲：概率论（三）.mp4
│ │ 课程回放 - 第八讲：概率论（二）.mp4
│ │ 课程回放 - 第十讲：概率论（四）.mp4
│ │
│ └─第4部分：机器学习上
│ ├─1 简介
│ │ 机器学习1.1.pdf
│ │ 机器学习术语表.pdf
│ │ 深度学习1.2.pdf
│ │ 第1讲：引言、基本术语、假设空间.mp4
│ │ 第2讲：归纳偏好、发展历程、应用现状.mp4
│ │
│ ├─3 线性模型
│ │ │ 课程回放 - 第10讲：线性判别分析.mp4
│ │ │ 课程回放 - 第11讲：多分类学习，类别不平衡问题.mp4
│ │ │ 课程回放 - 第6讲：基本形式，线性回归.mp4
│ │ │ 课程回放 - 第7讲：对数几率回归（一）.mp4
│ │ │ 课程回放 - 第8讲：对数几率回归（二）.mp4
│ │ │ 课程回放 - 第9讲：一小时答疑.mp4
│ │ │
│ │ └─资料
│ │ 第10讲.zip
│ │ 第11讲.zip
│ │ 第6讲.zip
│ │ 第8讲.zip
│ │ 第9讲.zip
│ │
│ ├─5 神经网络
│ │ 1、神经元模型(1).zip
│ │ 2、误差逆向传播.zip
│ │ 3、CNN.zip
│ │ 4、初识TensorFlow.zip
│ │ 5.1 神经元模型.mp4
│ │ 5.10 一小时答疑.mp4
│ │ 5.2 感知机与多层网络.mp4
│ │ 5.3 误差逆传播算法.mp4
│ │ 5.4 一小时答疑.mp4
│ │ 5.5 其他常见神经网络（一）Boltzmann机 、深度置信神经网络DBN.mp4
│ │ 5.6 卷积神经网络CNN.mp4
│ │ 5.7 一小时答疑.mp4
│ │ 5.8 初识TensorFlow（一）.mp4
│ │ 5.9 初识TensorFlow（二）.mp4
│ │
│ ├─7 贝叶斯分类器
│ │ 7.1 贝叶斯分类器—初识贝叶斯分类器.mp4
│ │ 7.10 一小时答疑.mp4
│ │ 7.2 贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计.mp4
│ │ 7.3 一小时答疑.mp4
│ │ 7.4 贝叶斯分类器—最大似然估计和贝叶斯参数估计（补充）.mp4
│ │ 7.5 朴素贝叶斯分类器，半朴素贝叶斯分类器.mp4
│ │ 7.6 贝叶斯网（结构，学习，推断）.mp4
│ │ 7.7 一小时答疑.mp4
│ │ 7.8 贝叶斯分类器 - EM算法.mp4
│ │ 7.9 贝叶斯分类器 - EM实战.mp4
│ │ ml_14_20180825.zip
│ │ ml_15_20180901.zip
│ │ ml_16_20180908.zip
│ │
│ └─9 聚类分析
│ 9.1 聚类任务.mp4
│ 9.2?聚类任务、性能度量、距离计算 - 实战.mp4
│ 9.3?一小时答疑.mp4
│ 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
│ 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
│ 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
│ 9.7?密度聚类.mp4
│ 9.8?层次聚类.mp4
│ ml_20_20181005_clustering.ipynb
│ ml_20_20181005_聚类_聚类任务_性能度量_距离计算.ppt
│ ml_21_20181013_kmeans.ipynb
│ ml_21_20181013_聚类_原型聚类.ppt
│ ml_22_20181020_密度聚类_层次聚类.ppt
│
└─西瓜书视频下 半部分
└─第4部分：机器学习
├─10 降维与度量学习
│ 10.1 k近邻算法.mp4
│ 10.2 K-D Tree.mp4
│ 10.3 MDS.mp4
│ 10.4 PCA.mp4
│ 10.5 流形学习（一）.mp4
│ 10.6 流形学习（二）.mp4
│ 10.7 度量学习（一） .mp4
│ 10.8 度量学习（二）.mp4
│ ml_23_20181027_K近邻算法.ppt
│ ml_24_20181103_MDS.pptx
│ ml_24_20181103_PCA.zip
│ ml_26_20181117_降维-度量学习.ppt
│ 流形学习.ppt
│
├─11 XGBOOST
│ 11.1 XGBoost（一）.mp4
│ 11.2 XGBoost（二）.mp4
│ 11.3 XGBoost（三）.mp4
│ ml_27_20181124_XGBoost.pptx
│
├─12 特征选择与稀疏学习
│ 12.1 特征选择与稀疏学习（一）.mp4
│ 12.2 特征选择与稀疏学习（二）.mp4
│ ml_28_20181201_特征选择与稀疏学习.pptx
│
├─13 计算学习理论
│ 1. 计算学习理论.ppt
│ 13.1 计算学习理论（一）.mp4
│ 13.2 计算学习理论（二）.mp4
│
├─14 半监督学习
│ 1.半监督学习.pptx
│ 14.1 半监督学习（一）.mp4
│ 14.10 半监督学习（十）半监督聚类.mp4
│ 14.2 半监督学习（二）.mp4
│ 14.3 半监督学习（三）未标记样本.mp4
│ 14.4 半监督学习（四）生成式方法.mp4
│ 14.5 半监督学习（五）实战.mp4
│ 14.6 半监督学习（六）半监督SVM.mp4
│ 14.7 半监督学习（七）图半监督学习.mp4
│ 14.8 半监督（八）实战.mp4
│ 14.9 半监督学习（九）基于分歧的方法.mp4
│ 2.半监督学习(1).pptx
│ 2.半监督学习.pptx
│ 3.半监督学习(1).pptx
│ 3.半监督学习.pptx
│ e3 Label Propagation digits Demonstrating performance.rar
│ semi.rar
│ 半监督学习1_2.zip
│
├─15 概率图模型
│ 1.概率图模型.pdf
│ 15.1 HMM.rar
│ 15.1 隐马尔科夫模型.mp4
│ 15.2 概率图模型-马尔克夫随机场.mp4
│ 15.3 精确推断.mp4
│ 15.4 近似推断.mp4
│ 15.5 概率计算问题 直接计算算法 前向算法.mp4
│ 15.6 概率计算问题 前向算法.mp4
│ 15.7 概率计算问题 后向算法.mp4
│ 15.8 概率计算问题 学习算法.mp4
│ 15.8.学习问题 预测问题.pdf
│ 15.9 HMM.rar
│ 15.9 概率计算问题 预测问题 .mp4
│ 2.概率图模型.pdf
│ 3.概率计算问题.pdf
│
├─16 规则学习
│ 16.1 基本概念 贯序覆盖.mp4
│ 16.1.规则学习.pptx
│ 16.2 剪枝优化.mp4
│ 16.3 决策树.mp4
│ 16.3.决策树分类.ppt
│ 16.4 一阶规则学习.mp4
│ 16.4.规则学习.pptx
│ 16.5 归纳逻辑程序设计（最小一般泛化，逆归结）.mp4
│ 16.6 归纳逻辑程序设计（最小一般泛化，逆归结）.mp4
│ 2.规则学习-剪枝优化.flv
│
├─17 增强学习
│ 17.1 强化学习 .ppt
│ 17.1 强化学习引言、发展史.mp4
│ 17.2 强化学习 .ppt
│ 17.2 强化学习简介.mp4
│ 17.3 强化学习 (1).ppt
│ 17.3 强化学习方法.mp4
│ 17.4 强化学习算法分类 TD算法.mp4
│ 17.4.强化学习.ppt
│ 17.5 Qlearning.mp4
│ 17.5 Q_learning.ipynb
│
├─2 模型评估与选择
│ │ 第六讲：性能度量.mp4
│ │ 课程回放 - 第三讲：经验误差与过拟合.mp4
│ │ 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
│ │ 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
│ │
│ ├─2
│ │ │ 3.回归分析.pdf
│ │ │ LinearRegression1.ipynb
│ │ │ pga.csv
│ │ │ 梯度下降.ipynb
│ │ │
│ │ └─__MACOSX
│ │ ._3.回归分析.pdf
│ │ ._LinearRegression1.ipynb
│ │ ._pga.csv
│ │ ._梯度下降.ipynb
│ │
│ └─资料
│ 模型评估与选择2.1-2.pdf
│ 模型评估与选择2.1-2_code.rar
│
├─4 决策树
│ │ 第13讲.zip
│ │ 第15讲.zip
│ │ 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
│ │ 课程回放 - 第一十二讲：基本流程.mp4
│ │ 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
│ │ 课程回放 - 第一十四讲：剪枝处理（预剪枝，后剪枝）.mp4
│ │
│ ├─第十三讲
│ │ 6.decision tree.ipynb
│ │ 6.决策树分类.pdf
│ │ watermelon_3a.csv
│ │
│ └─第十五讲
│ │ 7c4.5.pdf
│ │ cart.ipynb
│ │
│ └─__MACOSX
│ ._7c4.5.pdf
│ ._cart.ipynb
│
├─6 支持向量机
│ 6.1 支持向量机（一）.mp4
│ 6.2 支持向量机（二）.mp4
│ 6.3 一小时答疑.mp4
│ 6.4 支持向量机（三）.mp4
│ 6.5 支持向量机（四）.mp4
│ 6.6 一小时答疑.mp4
│ 6.7 支持向量机（五）.mp4
│ 6.8 支持向量机（六）.mp4
│ 6.9 一小时答疑.mp4
│ ml_11_20180804.zip
│ ml_12_20180811.zip
│ ml_13_20180818_0.zip
│ ml_13_20180818_1.zip
│
└─8 集成学习
8.1 集成学习 - 第一部分 - 基础.mp4
8.10 Bagging与随机森林实战.mp4
8.2 集成学习 - 第一部分 - 实战.mp4
8.3 一小时答疑.mp4
8.4 Boosting.mp4
8.5 Adaboost.mp4
8.6 Boosting与Adaboost - 实战.mp4
8.7 一小时答疑.mp4
8.8 Bagging与随机森林.mp4
8.9 分类与回归树.mp4
ml_17_20189015.zip
ml_18_20180922_Adaboost.ipynb
ml_18_20180922_Adaboost.ppt
ml_18_20180922_Boosting.ppt
ml_19_20180929_Bagging与随机森林.pptx
ml_19_20180929_code.zip
ml_19_20180929_分类与回归树.ppt
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发表于 2020-12-2 15:14:51
发表于 2022-1-5 11:04:59
