马士兵-AI人工智能算法工程师2022版

马士兵-AI人工智能算法工程师2022版

01.机器学习-剪辑版-路丰坤-1524

02.Fashion-MNIST时尚物品分类项目-851

03.Kaggle实战-46

04.Python高级编程-118

05.Python面试突击班-1548

06.Python数据分析综合项目实战-656

07.Python数据科学计算库-159

08.PyTorch深度学习框架-515

09.TensorFlow深度学习框架-108

10.程序员的数学-369

11.程序员的数学-819

12.电商项目--京东购买意向预测-1361

13.电商项目--用户评论情感分析-1360

14.概率图模型-501

15.机器视觉之OpenCV-129

16.基于AlexNet的花分类项目-830

17.基于CNN的10种物体识别项目-828

18.基于CNN的猫狗图片分类项目-829

19.基于MASK-RCNN的气球检测项目-852

20.基于OpenCV的车辆统计项目-824

21.基于OpenCV的信用卡数字识别项目-825

22.基于OpenCV的虚拟计算器项目-823

23.基于SSD的口罩佩戴检测项目-854

24.基于TensorFlow的CiFar10物品分类项目-827

25.基于TensorFlow的手写数字识别项目-826

26.基于YOLOv4的中国交通标志识别项目-855

27.基于YOLOv5的细胞检测项目-856

28.基于图像分类的工业缺陷检测项目-850

29.卷积神经网络-796

30.决策树系列算法-216

31.爬虫基础-641

32.汽车产品聚类分析项目实战-662

33r.人工智能二期 未剪辑版-1313

34.人工智能二期-1159

35.人工智能三期 未剪辑版-1315

36.人工智能三期-1160

37.人工智能四期-1161

38.人工智能一期 未剪辑版-1310

39.人工智能一期-1158

40.深度学习基础-789

41.深度学习进阶-793

42.深度学习-目标检测YOLO实战-198

43.深度学习-目标检测经典模型实战-12

44.数据结构和算法-1

45.算法与数据结构基础班-398

46.天猫用户复购预测项目实战-660

47.图解Python语法-508

48.无监督学习算法-43

49.线性分类算法-219

50.线性回归算法-497

51.智能发电厂工业蒸汽量项目预测实战-658

52.自然语言处理NLP-798

资料

B站 免费在线学习猿地.url 0.0MB

Dmz社区 - .url 0.0MB

低价云服务器-云产品.url 0.0MB

海量IT学习资源免费下载.url 0.0MB

网购通用优惠券淘宝-京东-拼多多-等.url 0.0MB

网赚天空.url 0.0MB

下载说明.txt 0.0MB

章节1-1-开班典礼

章节10-10-K近邻算法原理与应用

章节11-11-K近邻算法原理与案例

章节12-12-多元线性回归初级

章节13-13-多元线性回归高级

章节14-14-梯度下降初级

章节15-15-梯度下降中级

章节16-16-梯度下降高级

章节17-17-线性回归之特征工程实战

章节18-18-逻辑斯蒂回归一

章节19-19-逻辑斯蒂回归二

章节2-2-NumPy初级

章节20-20-降维算法-PCA

章节21-21-降维算法

章节22-22-降维算法

章节23-23-决策树算法

章节24-24-决策树高级

章节25-25-决策树进阶

章节26-26-决策回归树与集成算法概念

章节27-27-GBDT梯度提升树初级

章节28-28-GBDT梯度提升树高级

章节29-29-GBDT梯度提升回归树

章节3-3-NumPy高级

章节30-30-Adaboost二分类初级

章节31-31-Adaboost二分类高级

章节32-32-Adaboost多分类与回归

章节33-33-XGBoost原理与应用

章节34-34-XGBoost实战

章节35-35-SVM初级

章节36-36-SVM中级

章节37-37-SVM高级

章节38-38-SVM进阶

章节39-39-聚类-初级

章节4-4-pandas初级

章节40-40-聚类-高级

章节5-5-pandas中级

章节6-6-pandas高级

章节7-7-matplotlib初级

章节8-8-matplotlib高级

章节9-9-matplotlib高级

课时1-课堂纪律.mp4 80.1MB

课时2-课程安排.mp4 43.9MB

课时3-讲师介绍.mp4 43.9MB

课时4-行业发展.mp4 66.1MB

课时5-高效学习.mp4 142.8MB