马士兵 - AI人工智能工程师（无密）

课程介绍

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课程目录

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├── [571M]  1.概述and特征提取.mp4
├── [780M]  10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4
├── [677M]  11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4
├── [796M]  12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4
├── [738M]  13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4
├── [730M]  14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4
├── [667M]  15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4
├── [689M]  16.Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话.mp4
├── [621M]  2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4
├── [827M]  3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4
├── [756M]  4.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4
├── [718M]  5.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4
├── [764M]  6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4
├── [824M]  7.到底好不好？模型评价指标讲解.mp4
├── [675M]  8.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4
├── [819M]  9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4
├── [2.1G]  17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4
├── [2.1G]  18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4
├── [1.9G]  19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4
├── [1.5G]  20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4
├── [1.8G]  21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4
├── [2.2G]  22.多分类函数softmax和学习方法.mp4
├── [1.7G]  23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4
├── [1.7G]  24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4
├── [2.0G]  25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4
├── [1.6G]  26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4
├── [1.6G]  27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4
├── [1.9G]  28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4
├── [1.8G]  29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4
├── [1.9G]  30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4
├── [1.6G]  31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4
├── [1.7G]  32.项目三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4
├── [1.5G]  33.项目三：A_B测试和相关指标解读02.mp4
├── [962M]  34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4
├── [1.4G]  35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4
├── [1.6G]  36.项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4
├── [1.4G]  37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4
├── [1.4G]  38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4
├── [1.3G]  39.一期课程内容总结.mp4
├── [1.4G]  40.常见面试题解读01.mp4
├── [387M]  41.常见面试题解读02.mp4
├── [387M]  42.如何写简历.mp4
├── [449M]  43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4
├── [379M]  44.逻辑回归和神经元.mp4
├── [267M]  45.BP算法原理和训练方法.mp4
├── [435M]  46.常见激活函数讲解.mp4
├── [344M]  47.图像分类在企业中的应用.mp4
├── [655M]  48.卷积的基本思想.mp4
└── 资料/