马士兵教育 MCA AI人工智能工程师

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