Python3入门人工智能 掌握机器学习+深度学习 提升实战能力【完结】 网盘分享(6.05G)

第10章 迁移混合模型

10-1_迁移学习（一）.mp4

10-10_机器+深度学习实现少样本苹果分类（二）.mp4

10-11_机器+深度学习实现少样本苹果分类（三）.mp4

10-12_机器+深度学习实现少样本苹果分类（四）.mp4

10-2_迁移学习（二）.mp4

10-3_在线学习.mp4

10-4_混合模型1.mp4

10-5_混合模型2.mp4

10-6_实战准备（一）.mp4

10-7_实战准备（二）.mp4

10-8_基于新数据的迁移学习实战.mp4

10-9_机器+深度学习实现少样本苹果分类（一）.mp4

第11章 课程总结

11-1_课程总结（一）.mp4

11-2_课程总结（二）.mp4

11-3_课程总结（三）.mp4

第1章 人工智能时代，人人都应该学会利用ai这个工具

1-1_课程导学.mp4

1-2_内容快速概览.mp4

1-3_人工智能介绍.mp4

1-4_环境及工具包介绍.mp4

1-5_环境配置及python语法实操.mp4

1-6_pandas、numpy、matplotlib实操.mp4

第2章 机器学习之线性回归

2-1_机器学习介绍.mp4

2-2_线性回归.mp4

2-3_线性回归实战准备.mp4

2-4_单因子线性回归实战.mp4

2-5_多因子线性回归实战.mp4

第3章 机器学习之逻辑回归

3-1_分类问题介绍.mp4

3-2_逻辑回归（1）.mp4

3-3_逻辑回归（2）.mp4

3-4_实战准备.mp4

3-5_考试通过实战（一）.mp4

3-6_考试通过实战（二）.mp4

3-7_芯片检测实战.mp4

第4章 机器学习之聚类

4-1_无监督学习.mp4

4-2_kmeans-knn-meanshift.mp4

4-3_实战准备.mp4

4-4_kmeans实战（1）.mp4

4-5_kmeans实战（2）.mp4

4-6_knn-meanshift.mp4

第5章 机器学习其他常用技术

5-1_决策树（1）.mp4

5-2_决策树（2）.mp4

5-3_异常检测.mp4

5-4_主成分分析.mp4

5-5_实战准备.mp4

5-6_实战（1）.mp4

5-7_实战（2）.mp4

5-8_实战（3）.mp4

第6章 模型评价与优化

6-1_过拟合与欠拟合.mp4

6-2_数据分离与混淆矩阵.mp4

6-3_模型优化.mp4

6-4_实战准备.mp4

6-5_实战（一）.mp4

6-6_实战（二）.mp4

6-7_实战（三）.mp4

第7章 深度学习之多层感知器

7-1_多层感知器(mlp).mp4

7-2_mlp实现非线性分类.mp4

7-3_实战准备.mp4

7-4_实战（一）.mp4

7-5_实战（二）.mp4

第8章 深度学习之卷积神经网络

8-1_卷积神经网络（一）.mp4

8-2_卷积神经网络（二）.mp4

8-3_实战准备.mp4

8-4_实战（一）.mp4

8-5_实战（二）.mp4

第9章 深度学习之循环神经网络

9-1_序列数据案例.mp4

9-2_循环神经网络rnn.mp4

9-3_不同类型的rnn模型.mp4

9-4_实战准备.mp4

9-5_实战（一）rnn股价预测.mp4

9-6_实战（二）rnn股价预测.mp4

9-7_实战（一）lstm实现文本生成.mp4

9-8_实战（二）lstm实现文本生成.mp4