马士兵教育 MCA AI人工智能工程师-价值19980元

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├──01.概述and特征提取.mp4 705.66M
├──02.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4 854.87M
├──03.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4 1.02G
├──04.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4 1.00G
├──05.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4 928.80M
├──06.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4 968.07M
├──07.到底好不好？模型评价指标讲解.mp4 1023.70M
├──08.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4 879.39M
├──09.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4 1.07G
├──10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4 1023.67M
├──11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4 852.89M
├──12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4 1.18G
├──13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4 998.05M
├──14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4 900.68M
├──15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4 823.74M
├──16.Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话.mp4 885.33M
├──17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4 1.12G
├──18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4 1.42G
├──19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4 1.22G
├──20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4 962.37M
├──21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4 1.13G
├──22.多分类函数softmax和学习方法.mp4 1.29G
├──23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4 1.23G
├──24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4 1.20G
├──25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4 1.45G
├──26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4 1.50G
├──27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4 1.08G
├──28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4 1.58G
├──29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4 1.21G
├──30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4 1.14G
├──31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4 1.12G
├──32.项目三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4 1.11G
├──33.项目三：A_B测试和相关指标解读02.mp4 1002.21M
├──34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4 1.14G
├──35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4 978.16M
├──36.项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4 1.13G
├──37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4 1.38G
├──38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4 1.12G
├──39.一期课程内容总结.mp4 1.38G
├──40.常见面试题解读01.mp4 1.40G
├──41.常见面试题解读02.mp4 258.43M
├──42.如何写简历.mp4 382.85M
├──43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4 341.67M
├──44.逻辑回归和神经元.mp4 365.87M
├──45.BP算法原理和训练方法.mp4 283.06M
├──46.常见激活函数讲解.mp4 373.60M
├──47.图像分类在企业中的应用.mp4 331.76M
├──48.卷积的基本思想.mp4 654.57M
└──资料.7z 2.99G