本套课程AI算法工程师就业班(百Z程序员)，课程官方售价19980元，由陈老师主讲，文件大小共计89.05G，文章底部附下载地址。
“人工智能时代刚刚开启，正是红利期，算法工程师岗位很稀缺且待遇很高，大厂急需。待遇通常在30万-100万”，如果不是强于沟通、善于领导这些能力，只想在技术上深根。有很多突破的方法，其中一种方式，转型人工智能最佳职位“算法工程师”。
课程介绍：
本套课程针对在校、在职学员，为期3年倾心打造良品《人工智能8.0版》，人工智能院长陈博老师亲自操刀，为期6个月的教学时段，125个知识模块，每日仅需2-3小时学习时间。跟着陈博老师学习进度，名企大厂offer在招手。
本套课程一共16阶段，从零开始，步步提升。一共6个月时间，业余时间学习，132个学习日，每天学2-3小时。本课制定了完整的学习计划，让学员只要一步一步跟着走完，就能拿到满意的offer。
更多人工智能课程推荐学习：人工智能深度学习高薪就业班P5、马士兵AI人工智能工程师、人工智能方向名企NLP第4期。
AI算法工程师就业班 视频截图
AI算法工程师就业班 视频截图
课程文件目录：V-3810：AI算法工程师就业班课程 [89.05G]
V-3810：AI算法工程师就业班课程
├─01、人工智能基础-快速入门
│??????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
│??????3：人工智能时代是发展的必然.mp4
│??????4：人工智能在各领域的应用.mp4
│??????5：人工智能常见流程.mp4
│??????6：机器学习不同的学习方式.mp4
│??????7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4
│??????8：有监督机器学习任务与本质.mp4
│??????9：无监督机器学习任务与本质.mp4
│
├─02、人工智能基础-Python基础
│??├─章节1：Python开发环境搭建
│??│??????1：下载Miniconda运行环境.mp4
│??│??????2：Miniconda安装和测试.mp4
│??│??????3：Pycharm安装和代码运行.mp4
│??│??????4：Jupyter安装和代码运行.mp4
│??│??????5：Jupyter常用快捷键.mp4
│??│??????6：Conda虚拟环境创建与Python模块安装.mp4
│??│??????7：关联虚拟环境运行代码.mp4
│??│??????人工智能-第1阶段Python基础.pdf
│??│??????人工智能-第1阶段python进阶和高级编程.pdf
│??│??????代码.rar
│??│
│??└─章节2：Python基础语法
│??????????10：Python_控制语句_多分支_三元条件运算符.mp4
│??????????11：Python_控制语句_while循环.mp4
│??????????12：Python_控制语句_for循环.mp4
│??????????13：Python_控制语句_嵌套循环.mp4
│??????????14：Python_控制语句_break_continue.mp4
│??????????15：Python_切片操作.mp4
│??????????16：Python_数据类型.mp4
│??????????17：Python_集合操作_列表.mp4
│??????????18：Python_集合操作_列表的基本操作.mp4
│??????????19：Python_集合操作_列表的常用方法.mp4
│??????????20：Python_集合操作_元组.mp4
│??????????21：Python_集合操作_字典和常见操作.mp4
│??????????22：Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数.mp4
│??????????23：Python_os模块_shutil模块.mp4
│??????????24：Python_打开并读取文件_中文编码问题.mp4
│??????????25：Python_函数_定义_调用_返回值_注释.mp4
│??????????26：Python_函数_局部变量_全局变量.mp4
│??????????27：Python_函数_默认参数_可变参数.mp4
│??????????28：Python_函数_递归.mp4
│??????????29：Python_函数式编程_高阶函数.mp4
│??????????30：Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数.mp4
│??????????31：Python_函数_闭包.mp4
│??????????32：Python_函数_装饰器.mp4
│??????????33：Python_类对象_定义与实例化对象.mp4
│??????????34：Python_类对象_实例属性和方法_类属性和方法.mp4
│??????????35：Python_类对象_内置方法.mp4
│??????????36：Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数.mp4
│??????????37：Python_类对象_面向对象三大特性_类的继承.mp4
│??????????38：Python_类对象_子类复用父类构造器和方法_方法重写.mp4
│??????????8：Python是强类型的动态脚本语言.mp4
│??????????9：Python_控制语句_单双分支.mp4
│??????????新建文本文档.txt
│
├─03、人工智能基础-Python科学计算和可视化
│??├─章节1：科学计算模型Numpy
│??│??????1：Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状.mp4
│??│??????2：Numpy_array_arange.mp4
│??│??????3：Numpy_random随机数生成.mp4
│??│??????4：Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数.mp4
│??│??????5：NumPy_reshape_切片操作_copy函数.mp4
│??│??????6：Numpy_改变数组维度_数组的拼接.mp4
│??│??????7：Numpy_数组的切分和转置.mp4
│??│??????8：Numpy_算术运算_向上向下取整.mp4
│??│??????9：Numpy_聚合函数.mp4
│??│??????新建文本文档.txt
│??│
│??├─章节2：数据可视化模块
│??│??????10：Matplotlib_概述_绘制直线图.mp4
│??│??????11：Matplotlib_绘制正余弦曲线_散点图_添加图例.mp4
│??│??????12：Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比.mp4
│??│??????13：Matplotlib_绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布.mp4
│??│??????14：Matplotlib_绘制等高线图_绘制三维图像.mp4
│??│??????1599293649514137.png
│??│??????人工智能-第1阶段数据分析（含办公自动化分析）.pdf
│??│??????新建文本文档.txt
│??│
│??└─章节3：数据处理分析模块Pandas
│??????????15：Python_Pandas_Series对象创建.mp4
│??????????16：Python_Pandas_DataFrame对象创建.mp4
│??????????17：Python_Pandas_获取Series对象的值.mp4
│??????????18：Python_Pandas_获取DataFrame对象的值.mp4
│??????????19：Python_Pandas_条件过滤.mp4
│??????????20：Python_Pandas_空值的删除与填充.mp4
│??????????21：Python_Pandas_拼接和合并.mp4
│??????????新建文本文档.txt
│
├─04、人工智能基础-高等数学知识强化
│??????10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4
│??????11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4
│??????12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4
│??????13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4
│??????14：向量的内积_向量运算法则.mp4
│??????15：学习向量计算的用途举例.mp4
│??????16：向量的范数_范数与正则项的关系.mp4
│??????17：特殊的向量.mp4
│??????18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4
│??????19：矩阵的运算_加减法_转置.mp4
│??????1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4
│??????20：矩阵相乘.mp4
│??????21：矩阵的逆矩阵.mp4
│??????22：矩阵的行列式.mp4
│??????23：多元函数求偏导.mp4
│??????24：高阶偏导数_梯度.mp4
│??????25：雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4
│??????26：Hessian矩阵.mp4
│??????27：二次型.mp4
│??????28：补充关于正定负定的理解.mp4
│??????29：特征值和特征向量(1).mp4
│??????2：线性代数_概率论知识点.mp4
│??????30：特征值和特征向量(2).mp4
│??????31：特征值分解.mp4
│??????32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
│??????33：奇异值分解定义.mp4
│??????34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4
│??????35：奇异值分解性质_数据压缩.mp4
│??????36：SVD用于PCA降维.mp4
│??????37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
│??????38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
│??????39：条件概率_贝叶斯公式.mp4
│??????3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4
│??????40：随机变量.mp4
│??????41：数学期望和方差.mp4
│??????42：常用随机变量服从的分布.mp4
│??????43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
│??????44：最大似然估计思想.mp4
│??????45：最优化的基本概念.mp4
│??????46：迭代求解的原因.mp4
│??????47：梯度下降法思路.mp4
│??????48：梯度下降法的推导.mp4
│??????49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
│??????4：导数的定义_左导数和右导数.mp4
│??????50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
│??????51：凸集.mp4
│??????52：凸函数.mp4
│??????53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4
│??????54：拉格朗日函数.mp4
│??????5：导数的几何意义和物理意义.mp4
│??????6：常见函数的求导公式.mp4
│??????7：导数求解的四则运算法则.mp4
│??????8：复合函数求导法则.mp4
│??????9：推导激活函数的导函数.mp4
│??????数学.pdf
│
├─05、机器学习-线性回归
│??├─章节1：多元线性回归
│??│??????10：对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4
│??│??????11：把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4
│??│??????12：推导出目标函数的导函数形式.mp4
│??│??????13：θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4
│??│??????14：Python开发环境版本的选择及下载.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
│??│??????17：解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.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
│??│??????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
│??│??????1：理解简单线性回归.mp4
│??│??????20：Scikit-learn模块的介绍.mp4
│??│??????21：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4
│??│??????22：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).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
│??│??????5：理解维度这个概念.mp4
│??│??????6：理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4
│??│??????7：假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4
│??│??????8：引入正太分布的概率密度函数.mp4
│??│??????9：明确目标通过最大总似然求解θ.mp4
│??│??????代码.rar
│??│??????新建文本文档.txt
│??│??????第一阶段_手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf
│??│??????软件.rar
│??│
│??├─章节2：梯度下降法
│??│??????23：梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4
│??│??????24：梯度下降法公式.mp4
│??│??????25：学习率设置的学问_全局最优解.mp4
│??│??????26：梯度下降法迭代流程总结.mp4
│??│??????27：多元线性回归下的梯度下降法.mp4
│??│??????28：全量梯度下降.mp4
│??│??????29：随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4
│??│??????30：对应梯度下降法的问题和挑战.mp4
│??│??????31：轮次和批次.mp4
│??│??????32：代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4
│??│??????33：代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4
│??│??????34：代码实现随机梯度下降.mp4
│??│??????35：代码实现小批量梯度下降.mp4
│??│??????36：代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4
│??│??????37：代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4
│??│??????代码.rar
│??│??????新建文本文档.txt
│??│??????第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf
│??│
│??├─章节3：归一化
│??│??????38：归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾.mp4
│??│??????39：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
│??│??????40：归一化的副产品_有可能会提高模型的精度.mp4
│??│??????41：最大值最小值归一化.mp4
│??│??????42：标准归一化.mp4
│??│??????新建文本文档.txt
│??│
│??├─章节4：正则化
│??│??????43：代码完成标准归一化.mp4
│??│??????44：正则化的目的防止过拟合.mp4
│??│??????45：正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好.mp4
│??│??????46：常用的L1和L2正则项以及数学意义.mp4
│??│??????47：L1稀疏性和L2平滑性.mp4
│??│??????48：通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因.mp4
│??│??????新建文本文档.txt
│??│
│??└─章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
│??????????49：代码调用Ridge岭回归.mp4
│??????????50：代码调用Lasso回归.mp4
│??????????51：代码调用ElasticNet回归.mp4
│??????????52：升维的意义_多项式回归.mp4
│??????????53：多项式升维代码实战_传入不同超参数对比.mp4
│??????????54：多项式升维代码实战_训练模型和评估.mp4
│??????????55：实战保险花销预测_数据介绍和加载数据.mp4
│??????????56：实战保险花销预测_数据预处理.mp4
│??????????57：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
│??????????58：实战保险花销预测_特征选择思路.mp4
│??????????59：实战保险花销预测_特征工程.mp4
│??????????60：实战保险花销预测_模型训练和评估.mp4
│??????????代码.rar
│??????????新建文本文档.txt
│
├─06、机器学习-线性分类
│??├─章节1：逻辑回归
│??│??????1.txt
│??│??????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
│??│??????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
│??│??????12：对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到.mp4
│??│??????13：对逻辑回归的损失函数求导_推导出导函数的形式.mp4
│??│??????14：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类.mp4
│??│??????15：OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题.mp4
│??│??????16：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类.mp4
│??│??????1：逻辑回归_Sigmoid函数.mp4
│??│??????2：sigmoid函数作用.mp4
│??│??????3：逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识.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
│??│??????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
│??│??????6：推导逻辑回归损失函数_得到总似然的公式.mp4
│??│??????7：推导逻辑回归损失函数_得到最终形式.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
│??│??????9：绘制逻辑回归损失函数_探索单个参数和损失的关系.mp4
│??│??????代码.rar
│??│??????第五阶段_线性分类算法_逻辑回归和Softmax回归.pdf
│??│
│??├─章节2：Softmax回归
│??│??????1.txt
│??│??????17：证明多项式分布属于指数族分布一种.mp4
│??│??????18：从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式.mp4
│??│??????19：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
│??│??????20：再次证明Softmax损失函数当K=2时就是逻辑回归损失函数.mp4
│??│??????21：证明Softmax公式K=2的时候就是逻辑回归_平移不变性.mp4
│??│??????22：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
│??│??????23：实战音乐分类器_讲解需求和读取数据.mp4
│??│??????24：实战音乐分类器_探索不同曲风音乐文件的时间频率图.mp4
│??│??????25：实战音乐分类器_傅里叶变换可以帮助我们做什么.mp4
│??│??????26：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
│??│??????27：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
│??│??????28：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
│??│??????29：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
│??│??????代码.rar
│??│??????数据.rar
│??│
│??├─章节3：SVM支持向量机算法
│??│??????1.txt
│??│??????30：SVM与感知机关系_几何距离与函数距离.mp4
│??│??????31：SVM的思想.mp4
│??│??????32：几种SVM_SVM的损失函数.mp4
│??│??????33：数学预备知识_拉格朗日函数.mp4
│??│??????34：硬间隔SVM的两步优化.mp4
│??│??????35：总结硬间隔SVM.mp4
│??│??????36：软间隔SVM和总结流程.mp4
│??│??????37：非线性SVM.mp4
│??│??????38：SVM在sklearn中的使用_超参数.mp4
│??│??????SVM算法.pdf
│??│??????代码.rar
│??│
│??└─章节4：SMO优化算法
│??????????1.txt
│??????????39：SVM算法流程总结.mp4
│??????????40：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
│??????????41：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
│??????????42：对一元函数求极值点_推导出旧的α和新的α的关系.mp4
│??????????43：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
│??????????44：再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1.mp4
│??????????45：启发式选择两个α.mp4
│??????????46：如何计算阈值b.mp4
│??????????47：SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei.mp4
│??????????48：SVM的SMO实现判断违背条件的α1.mp4
│??????????49：SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b.mp4
│??????????50：SVM绘制已有数据点和超平面以及边界.mp4
│??????????51：关于sklearn中的SVM封装的类和超参.mp4
│??????????52：概率化输出_SVM的合页损失函数_Tensorflow实现GD方式求解SVM.mp4
│??????????53：OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归.mp4
│??????????代码.rar
│
├─07、机器学习-无监督学习
│??├─章节1：聚类系列算法
│??│??????1.txt
│??│??????1：KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离.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
│??│??????4：mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标.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
│??│??????代码.rar
│??│??????聚类.pdf
│??│
│??├─章节2：EM算法和GMM高斯混合模型
│??│??????1.txt
│??│??????10：Jensen不等式的应用.mp4
│??│??????11：将EM算法应用到GMM中并且推导出了μ和Σ的公式.mp4
│??│??????12：将EM算法应用到GMM中并且推导出Π的公式.mp4
│??│??????13：GMM前景背景分离.mp4
│??│??????14：通过声音文件利用GMM算法识别性别.mp4
│??│??????15：通过声音文件利用GMM算法识别是谁.mp4
│??│??????7：单个高斯分布GM的参数估计.mp4
│??│??????8：理解GMM高斯混合分布的对数似然函数.mp4
│??│??????9：GMM参数估计Πμσ的流程.mp4
│??│??????EM算法与GMM模型.pdf
│??│??????代码.rar
│??│
│??└─章节3：PCA降维算法
│??????????1.txt
│??????????16：特征选择与特征映射.mp4
│??????????17：PCA的最大投影方差思路.mp4
│??????????18：最大投影方差推导_最小投影距离思路.mp4
│??????????19：SVD其实就可以去实现PCA了.mp4
│??????????20：PCA的几种应用.mp4
│??????????PCA降维与SVD.pdf
│
├─08、机器学习-决策树系列
│??├─章节1：决策树
│??│??????10：绘制决策树模型_寻找最优树深度.mp4
│??│??????11：代码训练回归树拟合SineWave.mp4
│??│??????12：后剪枝的意义.mp4
│??│??????13：CCP代价复杂度后剪枝.mp4
│??│??????14：CCP代价复杂度剪枝_α超参数设定.mp4
│??│??????1：决策树模型的特点.mp4
│??│??????2：决策树的数学表达.mp4
│??│??????3：如何构建一颗决策树.mp4
│??│??????4：什么是更好的一次划分.mp4
│??│??????5：Gini系数.mp4
│??│??????6：信息增益.mp4
│??│??????7：熵与Gini系数关系_信息增益率.mp4
│??│??????8：预剪枝以及相关超参数.mp4
│??│??????9：代码实战决策树对鸢尾花数据集分类.mp4
│??│??????代码.rar
│??│??????文档.rar
│??│
│??├─章节2：集成学习和随机森林
│??│??????15：不同聚合方式_生成不同弱学习器方式.mp4
│??│??????16：Bagging_Boosting_Stacking.mp4
│??│??????17：随机森林.mp4
│??│??????18：代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类.mp4
│??│??????19：OOB袋外数据.mp4
│??│??????20：Adaboost算法思路.mp4
│??│??????21：调整数据权重让权重正确率达到50%.mp4
│??│??????22：Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重.mp4
│??│??????代码.rar
│??│
│??├─章节3：GBDT
│??│??????23：GBDT试图使用有监督最优化算法梯度下降求解F(x).mp4
│??│??????24：GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度.mp4
│??│??????25：GBDT每棵树都是回归树_准备数据才能训练下一颗小树.mp4
│??│??????26：GBDT应用于回归问题.mp4
│??│??????27：GBDT回归举例_总结.mp4
│??│??????28：GBDT应用于二分类问题.mp4
│??│??????29：GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差.mp4
│??│??????30：GBDT中shrinkage学习率和最优树权重ρ可以共存.mp4
│??│??????31：GBDT应用于多分类任务.mp4
│??│??????32：GBDT多分类如何每轮给K颗小树准备要去拟合的负梯度.mp4
│??│??????33：GBDT多分类流程.mp4
│??│??????34：对比GBDT回归、二分类、多分类相同点与不同点.mp4
│??│??????35：GBDT二分类叶子节点分值计算推导.mp4
│??│??????36：GBDT多分类叶子节点分值计算.mp4
│??│??????37：GBDT二分类举例详解.mp4
│??│??????38：GBDT多分类举例详解.mp4
│??│??????39：计算特征重要度进行特征选择.mp4
│??│??????40：GBDT用于特征组合降维.mp4
│??│??????41：特征组合降维在GBDT+LR架构应用.mp4
│??│??????42：GBDT在sklearn中源码剖析_初始化F(x).mp4
│??│??????43：GBDT在sklearn中源码剖析_负梯度计算和叶子节点分值计算.mp4
│??│??????44：GBDT+LR架构训练模型代码实现.mp4
│??│??????45：GBDT+LR架构预测评估代码实现.mp4
│??│??????代码.rar
│??│
│??└─章节4：XGBoost
│??????│??46：回顾有监督机器学习三要素.mp4
│??????│??47：Bias_Variance_Trade-off.mp4
│??????│??48：基于树集成学习4个优点.mp4
│??????│??49：回顾基于树集成学习的模型和参数并举例说明.mp4
│??????│??50：通过目标函数Obj来达到准确率和复杂度平衡.mp4
│??????│??51：Objective_vs_Heuristic.mp4
│??????│??52：得出XGBoost最开始的Obj目标函数.mp4
│??????│??53：推导XGBoost对Loss二阶泰勒展开之后的Obj.mp4
│??????│??54：Obj化简常数项_明确训练每颗回归树需要准备gi和hi.mp4
│??????│??55：重新定义树ft和树的复杂度Ω.mp4
│??????│??56：由每个叶子节点重组目标函数Obj.mp4
│??????│??57：推导XGBoost出Wj计算公式_推导评价树好坏的Obj.mp4
│??????│??58：根据Obj收益指导每一次分裂从而学习一棵树结构.mp4
│??????│??59：举例说明从连续型和离散型变量中寻找最佳分裂条件.mp4
│??????│??60：XGBoost中防止过拟合的前剪枝_后剪枝_学习率.mp4
│??????│??61：样本权重对于模型学习的影响.mp4
│??????│??62：总结XGBoost的特性_包括缺失值的处理策略.mp4
│??????│
│??????├─代码
│??????│??????pima-indians-diabetes.csv
│??????│??????xgboost_feature_selection.py
│??????│
│??????└─文档
│??????????????新建文本文档.txt
│??????????????第七阶段_掌握AI竞赛神器_XGBoost算法.wps
│
├─09、机器学习-概率图模型
│??├─章节1：贝叶斯分类
│??│??????1.txt
│??│??????1：朴素贝叶斯分类算法.mp4
│??│??????2：TF-IDF.mp4
│??│??????3：NB代码实现解析.mp4
│??│??????4：sklearn中调用NB_顺便讲解了GridSearchCV.mp4
│??│??????5：语言模型的设计目的_MLE的作用进行参数估计.mp4
│??│??????6：贝叶斯网络_马尔可夫链.mp4
│??│??????NB_HMM.pdf
│??│??????代码.rar
│??│
│??├─章节2：HMM算法
│??│??????1.txt
│??│??????10：HMM预测问题使用维特比算法.mp4
│??│??????11：HMM复习_明确概率计算问题要解决的目标.mp4
│??│??????12：前向算法来解决概率计算问题.mp4
│??│??????13：Viterbi算法案例详解.mp4
│??│??????14：Viterbi算法代码实现.mp4
│??│??????7：HMM隐马的定义.mp4
│??│??????8：HMM隐马的三组参数_三个基本问题.mp4
│??│??????9：HMM预测问题使用前向算法.mp4
│??│??????代码.rar
│??│??????资料.rar
│??│
│??└─章节3：CRF算法
│??????????1.txt
│??????????15：NER与分词和POS的关系_NER的标注策略_NER的主要方法.mp4
│??????????16：讲解了一下常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑.mp4
│??????????17：了解CRF层添加的好处.mp4
│??????????18：EmissionScore_TransitionScore.mp4
│??????????19：CRF的目标函数.mp4
│??????????20：计算CRF真实路径的分数.mp4
│??????????21：计算CRF所有可能路径的总分数.mp4
│??????????22：通过模型来预测新的句子的序列标签.mp4
│??????????CRF_NER.pdf
│
├─10、机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
│??├─章节1：药店销量预测案例
│??│??????1：Rossmann药店销量预测_kaggle的介绍.mp4
│??│??????2：对数据字段的介绍_导包.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
│??│??????6：模型的训练_评估.mp4
│??│??????7：kaggle竞赛网站学习.mp4
│??│??????代码.rar
│??│??????新建文本文档.txt
│??│
│??└─章节2：网页分类案例
│??????????10：评估指标ROC和AUC.mp4
│??????????11：竞赛其他相关提交成绩排行榜.mp4
│??????????12：数据导入.mp4
│??????????13：MLlib对网页分类竞赛数据预处理.mp4
│??????????14：MLlib对网页分类竞赛数据预处理_模型训练.mp4
│??????????15：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
│??????????16：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
│??????????17：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
│??????????18：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
│??????????19：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
│??????????8：Kaggle网页分类竞赛介绍.mp4
│??????????9：评估指标ROC和AUC.mp4
│??????????代码.rar
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│
├─11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
│??├─章节1：Spark计算框架基础
│??│??????1.txt
│??│??????10：分布式计算所需进程.mp4
│??│??????11：两种算子操作本质区别.mp4
│??│??????12：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_01.mp4
│??│??????13：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_02.mp4
│??│??????14：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_03.mp4
│??│??????15：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04.mp4
│??│??????1：Spark特性_01.mp4
│??│??????2：Spark特性_02.mp4
│??│??????3：Spark对比hadoop优势.mp4
│??│??????4：回顾hadoop讲解shuffle.mp4
│??│??????5：分布式计算框架Shuffle的原理_01.mp4
│??│??????6：分布式计算框架Shuffle的原理_02.mp4
│??│??????7：分布式计算框架Shuffle的原理_03.mp4
│??│??????8：Spark的RDD特性_01.mp4
│??│??????9：Spark的RDD特性_02.mp4
│??│??????代码.rar
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│??│
│??├─章节2：Spark计算框架深入
│??│??????1.txt
│??│??????16：Spark数据缓存机制.mp4
│??│??????17：Spark宽依赖和窄依赖_01.mp4
│??│??????18：Spark宽依赖和窄依赖_02.mp4
│??│??????19：Spark宽依赖和窄依赖_03.mp4
│??│??????20：Spark术语总结.mp4
│??│??????21：分布式文件系统Block块的大小配置.mp4
│??│??????22：Spark程序启动运行流程详解_01.mp4
│??│??????23：Spark程序启动运行流程详解_02.mp4
│??│??????24：Spark程序启动运行流程详解_03.mp4
│??│??????25：讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4
│??│??????26：讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4
│??│??????27：构建LabeledPoint.mp4
│??│??????28：介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用.mp4
│??│
│??└─章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块
│??????????1.txt
│??????????29：SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用.mp4
│??????????30：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_1.mp4
│??????????31：SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_2.mp4
│??????????32：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_1.mp4
│??????????33：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_2.mp4
│??????????34：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_3.mp4
│??????????35：SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_4.mp4
│??????????36：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_1.mp4
│??????????37：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_2.mp4
│??????????38：SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_3.mp4
│??????????39：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_1.mp4
│??????????40：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_2.mp4
│??????????41：使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_3.mp4
│??????????42：从数据转化到训练集的构建.mp4
│??????????43：模型的训练以及评估和调超参_1.mp4
│??????????44：模型的训练以及评估和调超参_2.mp4
│??????????45：模型的训练以及评估和调超参_3.mp4
│??????????46：SparkML机器学习库概念讲解_1.mp4
│??????????47：SparkML机器学习库概念讲解_2.mp4
│??????????48：SparkML机器学习库代码实战讲解_1.mp4
│??????????49：SparkML机器学习库代码实战讲解_2.mp4
│??????????50：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_1.mp4
│??????????51：SparkML网页分类案例代码实战续（1）_2.mp4
│??????????52：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_1.mp4
│??????????53：SparkML网页分类案例代码实战续（2）_2.mp4
│??????????54：SparkML网页分类案例代码实战续（3）.mp4
│??????????资料.rar
│
├─12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战
│??├─章节1：推荐系统–流程与架构
│??│??????1.txt
│??│??????10：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_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
│??│??????12：推荐系统_数据源_1.mp4
│??│??????13：推荐系统_数据源_2.mp4
│??│??????1：推荐系统_隐式用户反馈_1.mp4
│??│??????2：推荐系统_隐式用户反馈_2.mp4
│??│??????3：推荐系统_协同过滤_1.mp4
│??│??????4：推荐系统_协同过滤_2.mp4
│??│??????5：推荐系统_协同过滤_3.mp4
│??│??????6：推荐系统_协同过滤_4.mp4
│??│??????7：推荐系统架构_实时_离线_1.mp4
│??│??????8：推荐系统架构_实时_离线_2.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
│??│??????数据.rar
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│??│
│??├─章节2：推荐系统–数据预处理和模型构建评估实战
│??│??????1.txt
│??│??????14：HQL语句_python脚本构建中间结果_1.mp4
│??│??????15：HQL语句_python脚本构建中间结果_2.mp4
│??│??????16：HQL语句_python脚本构建中间结果_3.mp4
│??│??????17：HQL语句_python脚本构建中间结果_4.mp4
│??│??????18：推荐系统_数据预处理_spark构建特征索引_标签列_1.mp4
│??│??????19：spark构建特征索引_标签列_2.mp4
│??│??????20：spark构建特征索引_标签列_3.mp4
│??│??????21：spark构建特征索引_标签列_4.mp4
│??│??????22：MLlib调用算法计算模型文件并存储_1.mp4
│??│??????23：MLlib调用算法计算模型文件并存储_2.mp4
│??│??????24：MLlib调用算法计算模型文件并存储_3.mp4
│??│??????25：ACC准确率和AUC面积的计算以及意义.mp4
│??│??????代码.rar
│??│??????数据.rar
│??│??????资料.rar
│??│??????软件.rar
│??│??????集群.rar
│??│
│??└─章节3：推荐系统–模型使用和推荐服务
│??????????1.txt
│??????????26：推荐模型文件使用思路.mp4
│??????????27：Redis数据库安装及其使用.mp4
│??????????28：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_1.mp4
│??????????29：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_2.mp4
│??????????30：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_3.mp4
│??????????31：实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_4.mp4
│??????????32：使用Dubbo将推荐系统做成服务_1.mp4
│??????????33：使用Dubbo将推荐系统做成服务_2.mp4
│??????????34：使用Dubbo将推荐系统做成服务_3.mp4
│??????????35：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_1.mp4
│??????????36：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_2.mp4
│??????????37：Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_3.mp4
│??????????代码.rar
│
├─13-深度学习-原理和进阶
│??├─章节1：神经网络算法
│??│??????1.txt
│??│??????1：神经网络是有监督的算法_生物神经元到人工神经元.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
│??│??????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
│??│??????7：sklearn中NN模型的代码使用.mp4
│??│??????8：隐藏层激活函数必须是非线性的.mp4
│??│??????9：tensorflow概要_conda创建虚拟环境_CPU版本的tensorflow安装.mp4
│??│??????神经网络.pdf
│??│??????资料.rar
│??│
│??├─章节2：TensorFlow深度学习工具
│??│??????1.txt
│??│??????10：CUDA下载地址_CUDA显卡白名单地址.mp4
│??│??????11：CUDA安装_cudnn安装_环境变量配置_检验是否安装成功.mp4
│??│??????12：Tensorflow代码运行机制_TF基础的代码.mp4
│??│??????13：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
│??│??????14：TF实现线性回归BGD的方式_使用Optimizer_每轮打乱数据.mp4
│??│??????15：TF实现Softmax回归来识别MNIST手写数字.mp4
│??│??????16：TF实现DNN来识别MNIST手写数字.mp4
│??│??????代码.rar
│??│??????软件.rar
│??│
│??└─章节3：反向传播推导_Python代码实现神经网络
│??????????1.txt
│??????????17：反向传播_链式求导法则.mp4
│??????????18：反向传播推导(一).mp4
│??????????19：反向传播推导(二)从输出层到最后一个隐藏层.mp4
│??????????20：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
│??????????21：反向传播推导(四)关于Δ和a还有梯度的更新事宜.mp4
│??????????22：python实现神经网络训练代码讲解(一).mp4
│??????????23：python实现神经网络正向反向传播训练.mp4
│??????????代码.rar
│??????????资料.rar
│
├─14-深度学习-图像识别原理
│??├─章节1：卷积神经网络原理
│??│??????1.txt
│??│??????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
│??│??????3：彩色图片卷积的计算.mp4
│??│??????4：卷积层权值共享.mp4
│??│??????5：卷积的补充与Padding填充模式.mp4
│??│??????6：卷积的计算TF中的API操作与参数.mp4
│??│??????7：池化的概念和TF中的API的操作与参数.mp4
│??│??????8：经典的CNN架构和LeNet5.mp4
│??│??????代码.rar
│??│??????资料.rar
│??│
│??├─章节2：卷积神经网络优化
│??│??????1.txt
│??│??????10：Dropout技术点思想和运用.mp4
│??│??????11：数据增强技术点_CNN对MNIST数据集分类_卷积池化代码.mp4
│??│??????12：CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码.mp4
│??│??????13：深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点.mp4
│??│??????14：减轻梯度消失问题中激活函数发挥的作用.mp4
│??│??????15：减轻梯度消失问题中参数初始化发挥的作用.mp4
│??│??????16：VGG网络结构_以及1乘1的卷积核的作用和好处.mp4
│??│??????17：Optimizer_SGD_Momentum.mp4
│??│??????18：Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop.mp4
│??│??????19：Optimizer_Adam.mp4
│??│??????9：AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处.mp4
│??│??????代码.rar
│??│??????资料.rar
│??│
│??├─章节3：经典卷积网络算法
│??│??????1.txt
│??│??????20：Keras介绍_以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境.mp4
│??│??????21：VGG16_Fine-tuning_对MNIST做手写数字识别.mp4
│??│??????22：InceptionV1_V2.mp4
│??│??????23：InceptionV3_以及InceptionV3对皮肤癌图片识别.mp4
│??│??????24：ResNet残差单元_BottlenetBlocK.mp4
│??│??????25：DenseNet和Keras里面的实现.mp4
│??│??????26：DenseNet在Keras里面的代码实现.mp4
│??│??????27：BatchNormalization.mp4
│??│??????28：Mobilenet网络架构.mp4
│??│??????代码.rar
│??│??????资料.rar
│??│
│??├─章节4：古典目标检测
│??│??????1.txt
│??│??????29：图像识别任务_古典目标检测.mp4
│??│??????30：使用OpenCV调用分类器找到目标框.mp4
│??│??????31：IOU以及python计算的代码.mp4
│??│??????32：R-CNN和SPP-net.mp4
│??│??????33：从FastRCNN引入FasterRCNN.mp4
│??│??????目标检测.pdf
│??│
│??└─章节5：现代目标检测之FasterRCNN
│??????????1.txt
│??????????34：回顾RCNN_SPPnet_Fast-RCNN.mp4
│??????????35：FasterRNN的核心RPN_正向传播的框过滤_NMS.mp4
│??????????36：NMS代码实现流程_mAP目标检测平均指标.mp4
│??????????37：FasterRCNN论文讲解_从介绍到RPN的loss.mp4
│??????????38：FasterRCNN论文讲解_从RPN损失到评估指标对比.mp4
│??????????Faster?R-CNN?Towards?Real-Time?Object?Detection?with?Region?Proposal?Networks.pdf
│
├─15-深度学习-图像识别项目实战
│??├─章节1：车牌识别
│??│??????1：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_01.mp4
│??│??????2：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_02.mp4
│??│??????3：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_03.mp4
│??│??????4：基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_04.mp4
│??│??????5：车牌识别项目关于目标检测的问题.mp4
│??│??????car_license.rar
│??│
│??├─章节2：自然场景下的目标检测及源码分析
│??│??????10：FasterRCNN项目代码_模型的训练.mp4
│??│??????11：回归整体训练流程_详解读取数据blob_01.mp4
│??│??????12：回归整体训练流程_详解读取数据blob_02.mp4
│??│??????13：回归整体训练流程_详解读取数据blob_03.mp4
│??│??????14：回归整体训练流程_详解读取数据blob_04.mp4
│??│??????15：FasterRCNN代码_构建head.mp4
│??│??????16：FasterRCNN代码_构建RPN网络_01.mp4
│??│??????17：FasterRCNN代码_构建RPN网络_02.mp4
│??│??????18：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_01.mp4
│??│??????19：FasterRCNN代码_根据RPN网络得到校正后的预测的框_02.mp4
│??│??????20：FasterRCNN代码_bbox剪裁_NMS非极大值抑制.mp4
│??│??????21：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_01.mp4
│??│??????22：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_02.mp4
│??│??????23：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_03.mp4
│??│??????24：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_04.mp4
│??│??????25：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_05.mp4
│??│??????26：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_06.mp4
│??│??????27：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_07.mp4
│??│??????28：FasterRCNN代码_给RPN准备正负例样本_08.mp4
│??│??????29：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_01.mp4
│??│??????30：FasterRCNN代码_给最终RCNN准备正负例样本_ROI池化_02.mp4
│??│??????31：FasterRCNN代码_添加Loss损失_smoothL1loss.mp4
│??│??????6：FasterRCNN项目代码_环境说明_数据集详解_项目结构说明.mp4
│??│??????7：FasterRCNN项目代码_数据加载.mp4
│??│??????8：FasterRCNN项目代码_数据增强.mp4
│??│??????9：FasterRCNN项目代码_数据初始化.mp4
│??│??????Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master.rar
│??│??????资料.rar
│??│
│??└─章节3：图像风格迁移
│??????????1.txt
│??????????32：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_1.mp4
│??????????33：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_2.mp4
│??????????34：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_3.mp4
│??????????35：图片风格融合项目_架构_代码实现要点_4.mp4
│??????????style_transfer.rar
│
├─16-深度学习-目标检测YOLO(V1-V4全版本)实战
│??│??keras-yolo3-master.rar
│??│??资料.rar
│??│
│??├─章节1：YOLOv1详解
│??│??????1：YOLOv1论文详解_算法特点介绍.mp4
│??│??????2：YOLOv1论文详解_网络架构_思想.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
│??│
│??├─章节2：YOLOv2详解
│??│??????5：YOLOv2论文详解_BN_高分辨率_引入AnchorBoxes.mp4
│??│??????6：YOLOv2论文详解_mAP更better的一些点.mp4
│??│??????7：YOLOv2论文详解_Darknet19_分类数据和检测数据集融合_多标签.mp4
│??│??????8：YOLOv2论文详解_层级分类_层级分类用于目标检测.mp4
│??│
│??├─章节3：YOLOv3详解
│??│??????10：YOLOv3论文详解_引入了FPN的思想特征融合_多路输出_DarkNet53.mp4
│??│??????11
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