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[视频教程] 人工智能之机器学习ML视频教程_总贴

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发表于 2018-3-23 16:26:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
人工智能之机器学习ML视频教程_总帖【强势更新中。。。】

授课简介与环境:
作者:东方耀 QQ:309623978
目标:打造全网全面、详细、易懂的人工智能入门视频教程
关注作者微信公众号(dongfangyao888)或扫描下面二维码-不定期推送高清视频教程+语音解说+课堂笔记和源码+视频打包下载
人工智能之机器学习ML课程总表(视频+笔记)




课程序号
标题
下载地址
第01讲
01、机器学习的定义、概念与常见应用框架_视频
第01讲
01、机器学习的定义、概念与常见应用框架_笔记
第02讲
02、机器学习的分类、算法Top10与开发流程_视频
第02讲
02、机器学习的分类、算法Top10与开发流程_笔记
第03讲
03、机器学习开发流程:数据收集与存储_视频
第03讲
03、机器学习开发流程:数据收集与存储_笔记
第04讲
04、特征工程概述与1-of-k哑编码_视频
第04讲
04、特征工程概述与1-of-k哑编码_笔记
第05讲
05、文本数据转换:词袋法与TF-IDF_视频
第05讲
05、文本数据转换:词袋法与TF-IDF_笔记
第06讲
06、模型训练与测试(准确率、召回率、精准率、F值、ROC、AUC)_视频
第06讲
06、模型训练与测试(准确率、召回率、精准率、F值、ROC、AUC)_笔记
第07讲
07、模型的部署上线与反馈_视频
第07讲
07、模型的部署上线与反馈_笔记
第08讲
08、机器学习之回归算法_视频
第08讲
08、机器学习之回归算法_笔记
第09讲
09、最小二乘法求线性回归的最优参数向量_视频
第09讲
09、最小二乘法求线性回归的最优参数向量_笔记
第10讲
10、scikit-learn机器学习框架的安装与环境搭建_视频
第10讲
10、scikit-learn机器学习框架的安装与环境搭建_笔记
第11讲
11、机器学习实战案例:普通最小二乘法求线性回归_视频
第11讲
11、机器学习实战案例:普通最小二乘法求线性回归_笔记
第12讲
12、最小二乘公式法和模型部署:持久化与加载使用_视频
第12讲
12、最小二乘公式法和模型部署:持久化与加载使用_笔记
第13讲
13、多项式扩展与过拟合问题_视频
第13讲
13、多项式扩展与过拟合问题_笔记
第14讲
14、解决OverFitting的方案:L1正则、L2正则、弹性网络算法_视频
第14讲
14、解决OverFitting的方案:L1正则、L2正则、弹性网络算法_笔记
第15讲
15、回归模型的指标评估与机器学习的调参_视频
第15讲
15、回归模型的指标评估与机器学习的调参_笔记
第16讲
16、梯度下降法原理与代码实战案例_视频
第16讲
16、梯度下降法原理与代码实战案例_笔记
第17讲
17、线性回归问题的梯度下降算法(BGD、SGD、MBGD)_视频
第17讲
17、线性回归问题的梯度下降算法(BGD、SGD、MBGD)_笔记
第18讲
18、线性回归总结与BGD算法代码实现_视频
第18讲
18、线性回归总结与BGD算法代码实现_笔记
第19讲
19、BGD、SGD、普通最小二乘求线性回归问题的比较_视频
第19讲
19、BGD、SGD、普通最小二乘求线性回归问题的比较_笔记
第20讲
20、认识逻辑回归及其交叉熵损失函数_视频
第20讲
20、认识逻辑回归及其交叉熵损失函数_笔记
第21讲
21、逻辑回归代码实战案例:乳腺癌预测_视频
第21讲
21、逻辑回归代码实战案例:乳腺癌预测_笔记
第22讲
22、Softmax回归算法与实战案例:葡萄酒质量分类_视频
第22讲
22、Softmax回归算法与实战案例:葡萄酒质量分类_笔记
第23讲
23、ML分类问题综合实战案例:信贷审批与鸢尾花分类_视频
第23讲
23、ML分类问题综合实战案例:信贷审批与鸢尾花分类_笔记
第24讲
24、机器学习之KNN算法实现原理与KD-Tree构建_视频
第24讲
24、机器学习之KNN算法实现原理与KD-Tree构建_笔记
第25讲
25、KNN参数说明与实例代码讲解_视频
第25讲
25、KNN参数说明与实例代码讲解_笔记
第26讲
26、决策树预备知识:信息熵与条件熵_视频
第26讲
26、决策树预备知识:信息熵与条件熵_笔记
第27讲
27、什么是决策树以及决策树的构建过程_视频
第27讲
27、什么是决策树以及决策树的构建过程_笔记
第28讲
28、决策树的纯度计算、损失函数与举例说明_视频
第28讲
28、决策树的纯度计算、损失函数与举例说明_笔记
第29讲
29、决策树的生成算法:ID3、C4.5、CART_视频
第29讲
29、决策树的生成算法:ID3、C4.5、CART_笔记
第30讲
30、决策树算法代码实例:鸢尾花分类_视频
第30讲
30、决策树算法代码实例:鸢尾花分类_笔记
第31讲
31、决策树API参数讲解、网格交叉验证、决策树深度与过拟合_视频
第31讲
31、决策树API参数讲解、网格交叉验证、决策树深度与过拟合_笔记
第32讲
32、决策树优化策略:剪枝优化与随机森林_视频
第32讲
32、决策树优化策略:剪枝优化与随机森林_笔记
第33讲
33、分类树、回归树的区别与实战代码案例:波士顿房租价格预测_视频
第33讲
33、分类树、回归树的区别与实战代码案例:波士顿房租价格预测_笔记
第34讲
34、使用决策树的可视化工具画出树结构_视频
第34讲
34、使用决策树的可视化工具画出树结构_笔记
第35讲
35、集成学习的思想概述_视频
第35讲
35、集成学习的思想概述_笔记
第36讲
36、Bagging方法与随机森林_视频
第36讲
36、Bagging方法与随机森林_笔记
第37讲
37、RF随机森林的扩展算法:Extra Tree、TRTE、IForest_视频
第37讲
37、RF随机森林的扩展算法:Extra Tree、TRTE、IForest_笔记
第38讲
38、随机森林算法实战案例:乳腺癌数据分析_视频
第38讲
38、随机森林算法实战案例:乳腺癌数据分析_笔记
第39讲
39、Boosting提升学习与AdaBoost算法损失函数_视频
第39讲
39、Boosting提升学习与AdaBoost算法损失函数_笔记
第40讲
40、AdaBoost算法原理与构建过程_视频
第40讲
40、AdaBoost算法原理与构建过程_笔记
第41讲
41、AdaBoost算法原理的举例推演_重点掌握_视频
第41讲
41、AdaBoost算法原理的举例推演_重点掌握_笔记
第42讲
42、AdaBoost算法的实战代码案例与总结_视频
第42讲
42、AdaBoost算法的实战代码案例与总结_笔记
第43讲
43、梯度提升迭代决策树GBDT算法原理与总结_视频
第43讲
43、梯度提升迭代决策树GBDT算法原理与总结_笔记
第44讲
44、集成学习Bagging、Boosting的区别与Stacking_视频
第44讲
44、集成学习Bagging、Boosting的区别与Stacking_笔记
第45讲
45、机器学习之聚类算法与相似度距离公式_视频
第45讲
45、机器学习之聚类算法与相似度距离公式_笔记
第46讲
46、聚类的思想与K-means算法原理讲解_视频
第46讲
46、聚类的思想与K-means算法原理讲解_笔记
第47讲
47、K-means初始簇心敏感:二分K-means、K-means++、K-means||_视频
第47讲
47、K-means初始簇心敏感:二分K-means、K-means++、K-means||_笔记
第48讲
48、较完美解决k值给定与初值敏感:Canopy+K-Means算法混合_视频
第48讲
48、较完美解决k值给定与初值敏感:Canopy+K-Means算法混合_笔记
第49讲
49、K-Means算法实战代码案例_视频
第49讲
49、K-Means算法实战代码案例_笔记
第50讲
50、Mini Batch K-Means算法原理及其实战代码案例_视频
第50讲
50、Mini Batch K-Means算法原理及其实战代码案例_笔记
第51讲
51、聚类算法的衡量指标_轮廓系数_视频
第51讲
51、聚类算法的衡量指标_轮廓系数_笔记
第52讲
52、层次聚类思想与AGNES算法代码实战案例_视频
第52讲
52、层次聚类思想与AGNES算法代码实战案例_笔记
第53讲
53、层次聚类算法优化:BIRCH算法及其实战代码案例_视频
第53讲
53、层次聚类算法优化:BIRCH算法及其实战代码案例_笔记
第54讲
54、密度聚类概述以及DBSCAN算法详解_视频
第54讲
54、密度聚类概述以及DBSCAN算法详解_笔记
第55讲
55、密度最大值聚类算法MDCA与DBSCAN算法实战代码案例_视频
第55讲
55、密度最大值聚类算法MDCA与DBSCAN算法实战代码案例_笔记
第56讲
56、谱聚类算法原理与scikit-learn API实战代码案例_视频
第56讲
56、谱聚类算法原理与scikit-learn API实战代码案例_笔记
第57讲
57、聚类算法效果比较与应用案例:图片压缩_视频
第57讲
57、聚类算法效果比较与应用案例:图片压缩_笔记
第58讲
58、无约束的最优化问题:梯度下降法、牛顿法、坐标轴下降法_视频
第58讲
58、无约束的最优化问题:梯度下降法、牛顿法、坐标轴下降法_笔记
第59讲
59、有约束的最优化问题:拉格朗日乘子法、KKT条件_视频
第59讲
59、有约束的最优化问题:拉格朗日乘子法、KKT条件_笔记
第60讲
60、了解感知器模型的原理_视频
第60讲
60、了解感知器模型的原理_笔记
第61讲
61、支持向量机与线性可分SVM算法推导流程_重点_视频
第61讲
61、支持向量机与线性可分SVM算法推导流程_重点_笔记
第62讲
62、SVM软间隔模型的算法流程_视频
第62讲
62、SVM软间隔模型的算法流程_笔记
第63讲
63、非线性可分SVM的解决方案_视频
第63讲
63、非线性可分SVM的解决方案_笔记
第64讲
64、核函数的定义、作用及原理详解_视频
第64讲
64、核函数的定义、作用及原理详解_笔记
第65讲
65、SMO序列最小优化算法原理详解_难点_视频
第65讲
65、SMO序列最小优化算法原理详解_难点_笔记
第66讲
66、SVM应用于回归中_SVR原理讲解_视频
第66讲
66、SVM应用于回归中_SVR原理讲解_笔记
第67讲
67、SVM算法库在框架scikit-learn中的实现_视频
第67讲
67、SVM算法库在框架scikit-learn中的实现_笔记
第68讲
68、SVM算法5个代码案例_加深理解SVM算法原理_视频
第68讲
68、SVM算法5个代码案例_加深理解SVM算法原理_笔记
第69讲
69、SVM算法4个实战综合案例_视频
第69讲
69、SVM算法4个实战综合案例_笔记
第70讲
70、单标签多分类算法原理_ovo与ovr的区别_视频
第70讲
70、单标签多分类算法原理_ovo与ovr的区别_笔记
第71讲
71、单标签多分类算法_纠错码机制_视频
第71讲
71、单标签多分类算法_纠错码机制_笔记
第72讲
72、多标签算法概述与转换策略_笔记
第73讲
73、多标签算法适用性策略ML-KNN与ML-DT_笔记
第74讲
74、朴素贝叶斯算法原理_笔记
第75讲
75、高斯、伯努利、多项式朴素贝叶斯及其实战代码案例_笔记
第76讲
76、贝叶斯网络_笔记
第77讲
77、EM算法相关回顾:最大似然估计与K-Means_笔记
第78讲
78、EM最大期望算法原理_笔记
第79讲
79、EM算法案例与收敛性证明_笔记
第80讲
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 楼主| 发表于 2018-3-23 16:37:41 | 显示全部楼层
马上整理好 大家只需要收藏这个地址即可 以后更新了视频都是发布到这个总贴里
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 楼主| 发表于 2018-3-23 16:55:17 | 显示全部楼层
人工智能工程师学习路线:[勾引]第一、人人必学之人工智能视频教程(无技术门槛---选看):http://www.ai111.vip/thread-151-1-1.html [勾引]第二、没有python基础的必先看:http://www.ai111.vip/thread-152-1-1.html  [勾引]第三、学习【Python高级编程与AI数据分析】:http://www.ai111.vip/thread-221-1-1.html 我已经整理好了 大家收藏一下 [勾引]第四、从头开始学习AI相关数学:http://www.ai111.vip/thread-266-1-1.html /:jj第五、机器学习:http://www.ai111.vip/thread-349-1-1.html /:jj第六、深度学习、相关项目还在更新中。。。不会让大家失望[呲牙][呲牙][呲牙]
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 楼主| 发表于 2018-5-16 15:55:03 | 显示全部楼层
在我看来人工智能工程师较好的学习路线为:
第一、人人必学之人工智能视频教程(无技术门槛---选看):http://www.ai111.vip/thread-151-1-1.html  
第二、没有python基础的必先看:http://www.ai111.vip/thread-152-1-1.html  
第三、学习【Python高级编程与AI数据分析】:http://www.ai111.vip/thread-221-1-1.html
第四、从头开始学习AI相关数学:http://www.ai111.vip/thread-266-1-1.html
第五、人工智能之机器学习:http://www.ai111.vip/thread-349-1-1.html
第六、深度学习、相关项目还在更新中。。。不会让大家失望!
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