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发表于 2019-7-19 15:03:13
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唐宇迪系列 [31G]
┣━━深度学习顶级论文算法详解视频课程 [1.6G]
┃ ┣━━DeepLearning(期刊论文) [19.9M]
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┣━━深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程（2017-11-06 更新完毕） [1.6G]
┃ ┣━━唐宇迪-Tensorflow课程 [720.2M]
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┃ ┣━━001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4 [1M]
┃ ┣━━002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4 [20.6M]
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┃ ┣━━004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4 [38.1M]
┃ ┣━━005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4 [38.9M]
┃ ┣━━006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4 [35.5M]
┃ ┣━━007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4 [26.3M]
┃ ┣━━008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4 [64.1M]
┃ ┣━━009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4 [14.6M]
┃ ┣━━010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4 [46.1M]
┃ ┣━━011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4 [23.8M]
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┃ ┣━━013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4 [93M]
┃ ┣━━014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4 [29.6M]
┃ ┣━━015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4 [67.7M]
┃ ┣━━016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4 [15.5M]
┃ ┣━━017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4 [44M]
┃ ┣━━018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4 [92M]
┃ ┣━━019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4 [34.1M]
┃ ┣━━020、Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4 [30.1M]
┃ ┣━━021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4 [60M]
┃ ┗━━022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4 [48.8M]
┣━━深度学习框架Caffe使用案例视频课程 [746.5M]
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┣━━深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程 [1.2G]
┃ ┣━━递归神经网络原理(四课时) [63.6M]
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┃ ┣━━唐宇迪-Tensorflow课程代码 [720.2M]
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┃ ┣━━RNN手写字体识别（三课时） [152.1M]
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┣━━深度学习项目实战-关键点定位视频教程 [1.2G]
┃ ┣━━001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架_(new).mp4 [73.3M]
┃ ┣━━002、深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换_(new).mp4 [157.8M]
┃ ┣━━003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强_(new).mp4 [76M]
┃ ┣━━004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作_(new).mp4 [106.8M]
┃ ┣━━005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练_(new).mp4 [65.3M]
┃ ┣━━006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作_(new).mp4 [168.4M]
┃ ┣━━007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练_(new).mp4 [80.6M]
┃ ┣━━008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化_(new).mp4 [84M]
┃ ┣━━009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果_(new).mp4 [116.5M]
┃ ┣━━010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果_(new).mp4 [57.8M]
┃ ┣━━011、深度学习项目实战11 项目总结分析_(new).mp4 [122.2M]
┃ ┗━━012、深度学习项目实战12 算法框架分析_(new).mp4 [142M]
┣━━07、深度学习项目实战-关键点定位视频教程 [1.2G]
┃ ┣━━课上代码 [21.4K]
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┃ ┣━━003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4 [37.2M]
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┣━━深度学习项目实战视频课程-人脸检测 [725.5M]
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┃ ┣━━004、风格生成网络结构原理.mp4 [13.9M]
┃ ┣━━005、风格生成网络细节.mp4 [21.5M]
┃ ┣━━006、风格转换效果展示.mp4 [27.8M]
┃ ┣━━007、风格转换参数配置.mp4 [56.9M]
┃ ┣━━008、数据读取操作.mp4 [37.4M]
┃ ┣━━009、VGG体征提取网络结构.mp4 [42.3M]
┃ ┣━━010、内容与风格特征提取.mp4 [37.9M]
┃ ┣━━011、生成网络结构定义.mp4 [9.6M]
┃ ┣━━012、生成网络计算操作.mp4 [44.2M]
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┃ ┣━━014、Content损失计算.mp4 [17.5M]
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┃ ┣━━017、模型保存与打印结果.mp4 [32.5M]
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┣━━唐宇迪机器学习-推荐系统 [521.4M]
┃ ┣━━唐宇迪机器学习-推荐系统试看 [45.2M]
┃ ┃ ┣━━04推荐系统要完成的任务.mp4 [17.4M]
┃ ┃ ┗━━05相似度计算.mp4 [27.8M]
┃ ┗━━唐宇迪机器学习-推荐系统.rar [476.1M]
┣━━唐宇迪python数据分析与机器学习实战 [15.8G]
┃ ┣━━唐宇迪python数据分析与机器学习实战试看 [155M]
┃ ┃ ┗━━06线性回归算法原理推导 [155M]
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┃ ┃ ┣━━课时39误差项分析.mp4 [34.4M]
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┃ ┃ ┣━━课时41目标函数推导.mp4 [25.8M]
┃ ┃ ┗━━课时42线性回归求解.mp4 [30.3M]
┃ ┗━━python数据分析与机器学习实战 [15.6G]
┃ ┣━━课程资料 [5.3G]
┃ ┃ ┗━━唐宇迪-机器学习课程资料 [5.3G]
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┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━感受神经网络的强大代码.rar [3K]
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┃ ┃ ┃ ┣━━泰坦尼克船员获救 [134.7K]
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┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━贝叶斯算法.pdf [506.6K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━Python文本分析.pdf [522.2K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━Python文本分析.zip [19.4M]
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┃ ┃ ┃ ┣━━数据预处理.zip [227.7K]
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┃ ┃ ┗━━Python快速入门 [22.5K]
┃ ┃ ┗━━第一章：Python基础.zip [22.5K]
┃ ┗━━视频课程 [10.4G]
┃ ┣━━01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！） [499.9M]
┃ ┃ ┣━━课时1课程介绍（主题与大纲.mp4 [79.8M]
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┃ ┃ ┣━━课时4人工智能的核心-机器学习.mp4 [78.5M]
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┃ ┃ ┗━━课时6算法推导与案例.mp4 [117.3M]
┃ ┣━━02Python科学计算库-Numpy [436.4M]
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┃ ┃ ┣━━课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）_(new).mp4 [97.6M]
┃ ┃ ┣━━课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv [102.9M]
┃ ┃ ┣━━课时8课程数据，代码，PPT.txt [50B]
┃ ┃ ┗━━课时9科学计算库Numpy.mp4 [48.7M]
┃ ┣━━03python数据分析处理库-Pandas [356.7M]
┃ ┃ ┣━━课时15Pandas数据读取.mp4 [72.8M]
┃ ┃ ┣━━课时16Pandas索引与计算.mp4 [56.5M]
┃ ┃ ┣━━课时17Pandas数据预处理实例.mp4 [58M]
┃ ┃ ┣━━课时18Pandas常用预处理方法.mp4 [43.9M]
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┃ ┣━━04Python数据可视化库-Matplotlib [272.1M]
┃ ┃ ┣━━课时21折线图绘制.mp4 [43.4M]
┃ ┃ ┣━━课时22子图操作.mp4 [69.7M]
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┃ ┣━━05Python可视化库Seaborn [558M]
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┃ ┃ ┣━━课时27整体布局风格设置.mp4 [47.8M]
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┃ ┃ ┣━━课时31单变量分析绘图.mp4 [47.8M]
┃ ┃ ┣━━课时32回归分析绘图.mp4 [51.2M]
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┃ ┃ ┣━━课时34分类属性绘图.mp4 [51M]
┃ ┃ ┣━━课时35Facetgrid使用方法.mp4 [35.2M]
┃ ┃ ┣━━课时36Facetgrid绘制多变量.mp4 [54.6M]
┃ ┃ ┗━━课时37热度图绘制.mp4 [76.2M]
┃ ┣━━06线性回归算法原理推导 [155M]
┃ ┃ ┣━━课时38线性回归算法概述.mp4 [39.7M]
┃ ┃ ┣━━课时39误差项分析.mp4 [34.4M]
┃ ┃ ┣━━课时40似然函数求解.mp4 [24.9M]
┃ ┃ ┣━━课时41目标函数推导.mp4 [25.8M]
┃ ┃ ┗━━课时42线性回归求解.mp4 [30.3M]
┃ ┣━━07梯度下降策略 [76.8M]
┃ ┃ ┣━━课时43梯度下降原理.mp4 [37M]
┃ ┃ ┣━━课时44梯度下降方法对比.mp4 [22.3M]
┃ ┃ ┗━━课时45学习率对结果的影响.mp4 [17.4M]
┃ ┣━━08逻辑回归算法 [75.8M]
┃ ┃ ┣━━课时46逻辑回归算法原理推导.mp4 [31.3M]
┃ ┃ ┗━━课时47逻辑回归求解.mp4 [44.5M]
┃ ┣━━09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略 [208M]
┃ ┃ ┣━━课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4 [33.2M]
┃ ┃ ┣━━课时49完成梯度下降模块.mp4 [56.3M]
┃ ┃ ┣━━课时50停止策略与梯度下降案例.mp4 [51.8M]
┃ ┃ ┗━━课时51实验对比效果.mp4 [66.6M]
┃ ┣━━10项目实战-交易数据异常检测 [514.4M]
┃ ┃ ┣━━课时52案例背景和目标.mp4 [80.6M]
┃ ┃ ┣━━课时53样本不均衡解决方案.mp4 [47.3M]
┃ ┃ ┣━━课时54下采样策略.mp4 [31.2M]
┃ ┃ ┣━━课时55交叉验证.mp4 [44.5M]
┃ ┃ ┣━━课时56模型评估方法.mp4 [41.9M]
┃ ┃ ┣━━课时57正则化惩罚.mp4 [26.9M]
┃ ┃ ┣━━课时58逻辑回归模型.mp4 [39.6M]
┃ ┃ ┣━━课时59混淆矩阵.mp4 [52M]
┃ ┃ ┣━━课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4 [46.4M]
┃ ┃ ┗━━课时61SMOTE样本生成策略.mp4 [104M]
┃ ┣━━11决策树算法 [166.4M]
┃ ┃ ┣━━课时62决策树原理概述.mp4 [34.9M]
┃ ┃ ┣━━课时63衡量标准-熵.mp4 [35.2M]
┃ ┃ ┣━━课时64决策树构造实例.mp4 [30.5M]
┃ ┃ ┣━━课时65信息增益率.mp4 [16.6M]
┃ ┃ ┗━━课时66决策树剪枝策略.mp4 [49.1M]
┃ ┣━━12案例实战：使用sklearn构造决策树模型 [330.9M]
┃ ┃ ┣━━课时67决策树复习.mp4 [27.2M]
┃ ┃ ┣━━课时68决策树涉及参数.mp4 [80.1M]
┃ ┃ ┣━━课时69树可视化与sklearn库简介.mp4 [164.3M]
┃ ┃ ┗━━课时70sklearn参数选择.mp4 [59.2M]
┃ ┣━━13集成算法与随机森林 [123M]
┃ ┃ ┣━━课时71集成算法-随机森林.mp4 [35.3M]
┃ ┃ ┣━━课时72特征重要性衡量.mp4 [34.6M]
┃ ┃ ┣━━课时73提升模型.mp4 [33.5M]
┃ ┃ ┗━━课时74堆叠模型.mp4 [19.6M]
┃ ┣━━14案例实战：泰坦尼克获救预测 [289.1M]
┃ ┃ ┣━━课时75船员数据分析.mp4 [48.1M]
┃ ┃ ┣━━课时76数据预处理.mp4 [52.5M]
┃ ┃ ┣━━课时77使用回归算法进行预测.mp4 [54.2M]
┃ ┃ ┣━━课时78使用随机森林改进模型.mp4 [62.9M]
┃ ┃ ┗━━课时79随机森林特征重要性分析.mp4 [71.4M]
┃ ┣━━15贝叶斯算法 [266.7M]
┃ ┃ ┣━━课时80贝叶斯算法概述.mp4 [92.3M]
┃ ┃ ┣━━课时81贝叶斯推导实例.mp4 [20.7M]
┃ ┃ ┣━━课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4 [30.9M]
┃ ┃ ┣━━课时83垃圾邮件过滤实例.mp4 [38.9M]
┃ ┃ ┗━━课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4 [84.1M]
┃ ┣━━16Python文本数据分析：新闻分类任务 [457.4M]
┃ ┃ ┣━━课时85文本分析与关键词提取.mp4 [33M]
┃ ┃ ┣━━课时86相似度计算.mp4 [34.5M]
┃ ┃ ┣━━课时87新闻数据与任务简介.mp4 [78.7M]
┃ ┃ ┣━━课时88TF-IDF关键词提取.mp4 [117.6M]
┃ ┃ ┣━━课时89LDA建模.mp4 [69.6M]
┃ ┃ ┗━━课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4 [124M]
┃ ┣━━17支持向量机 [264M]
┃ ┃ ┣━━课时91支持向量机要解决的问题.mp4 [27.2M]
┃ ┃ ┣━━课时92距离与数据的定义.mp4 [28.2M]
┃ ┃ ┣━━课时93目标函数.mp4 [27M]
┃ ┃ ┣━━课时94目标函数求解.mp4 [29.9M]
┃ ┃ ┣━━课时95SVM求解实例.mp4 [38.1M]
┃ ┃ ┣━━课时96支持向量的作用.mp4 [32.9M]
┃ ┃ ┣━━课时97软间隔问题.mp4 [17.9M]
┃ ┃ ┗━━课时98SVM核变换.mp4 [62.9M]
┃ ┣━━18案例：SVM调参实例 [149.4M]
┃ ┃ ┣━━课时100SVM参数选择.mp4 [86.7M]
┃ ┃ ┗━━课时99sklearn求解支持向量机.mp4 [62.8M]
┃ ┣━━19聚类算法-Kmeans [145.6M]
┃ ┃ ┣━━课时101KMEANS算法概述.mp4 [32.3M]
┃ ┃ ┣━━课时102KMEANS工作流程.mp4 [25.3M]
┃ ┃ ┣━━课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4 [54.5M]
┃ ┃ ┗━━课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4 [33.5M]
┃ ┣━━20聚类算法-DBSCAN [279.5M]
┃ ┃ ┣━━课时105DBSCAN聚类算法.mp4 [173.9M]
┃ ┃ ┣━━课时106DBSCAN工作流程.mp4 [51.3M]
┃ ┃ ┗━━课时107DBSCAN可视化展示.mp4 [54.3M]
┃ ┣━━21案例实战：聚类实践 [145.9M]
┃ ┃ ┣━━课时108多种聚类算法概述.mp4 [11.9M]
┃ ┃ ┗━━课时109聚类案例实战.mp4 [134M]
┃ ┣━━22降维算法-PCA主成分分析 [140.4M]
┃ ┃ ┣━━课时110PCA降维概述.mp4 [21.9M]
┃ ┃ ┣━━课时111PCA要优化的目标.mp4 [37.4M]
┃ ┃ ┣━━课时112PCA求解.mp4 [32M]
┃ ┃ ┗━━课时113PCA实例.mp4 [49.2M]
┃ ┣━━23神经网络 [554.9M]
┃ ┃ ┣━━课时114初识神经网络.mp4 [43.8M]
┃ ┃ ┣━━课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4 [31M]
┃ ┃ ┣━━课时116K近邻尝试图像分类.mp4 [29.1M]
┃ ┃ ┣━━课时117超参数的作用.mp4 [30.1M]
┃ ┃ ┣━━课时118线性分类原理.mp4 [23.1M]
┃ ┃ ┣━━课时119神经网络-损失函数.mp4 [25.8M]
┃ ┃ ┣━━课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4 [18.9M]
┃ ┃ ┣━━课时121神经网络-softmax分类器.mp4 [34.6M]
┃ ┃ ┣━━课时122神经网络-最优化形象解读.mp4 [20.2M]
┃ ┃ ┣━━课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4 [30.5M]
┃ ┃ ┣━━课时124神经网络-反向传播.mp4 [40.7M]
┃ ┃ ┣━━课时125神经网络架构.mp4 [26.6M]
┃ ┃ ┣━━课时126神经网络实例演示.mp4 [109.1M]
┃ ┃ ┣━━课时127神经网络过拟合解决方案.mp4 [43M]
┃ ┃ ┗━━课时128感受神经网络的强大.mp4 [48.4M]
┃ ┣━━24Xgboost集成算法 [245.4M]
┃ ┃ ┣━━课时129集成算法思想.mp4 [14.3M]
┃ ┃ ┣━━课时130xgboost基本原理.mp4 [27.7M]
┃ ┃ ┣━━课时131xgboost目标函数推导.mp4 [33M]
┃ ┃ ┣━━课时132xgboost求解实例.mp4 [36.6M]
┃ ┃ ┣━━课时133xgboost安装.mp4 [16.7M]
┃ ┃ ┣━━课时134xgboost实战演示.mp4 [78M]
┃ ┃ ┗━━课时135Adaboost算法概述.mp4 [39.2M]
┃ ┣━━25自然语言处理词向量模型-Word2Vec [340.4M]
┃ ┃ ┣━━课时136自然语言处理与深度学习.mp4 [132.3M]
┃ ┃ ┣━━课时137语言模型.mp4 [14.3M]
┃ ┃ ┣━━课时138-N-gram模型.mp4 [23.5M]
┃ ┃ ┣━━课时139词向量.mp4 [22.6M]
┃ ┃ ┣━━课时140神经网络模型.mp4 [27.5M]
┃ ┃ ┣━━课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4 [59.2M]
┃ ┃ ┣━━课时143CBOW求解目标.mp4 [15.6M]
┃ ┃ ┣━━课时144梯度上升求解.mp4 [27.9M]
┃ ┃ ┗━━课时145负采样模型.mp4 [17.5M]
┃ ┣━━26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型 [209.4M]
┃ ┃ ┣━━课时146使用Gensim库构造词向量.mp4 [37.8M]
┃ ┃ ┣━━课时147维基百科中文数据处理.mp4 [86.9M]
┃ ┃ ┣━━课时148Gensim构造word2vec模型.mp4 [43.6M]
┃ ┃ ┗━━课时149测试模型相似度结果.mp4 [41.1M]
┃ ┣━━27scikit-learn模型建立与评估 [437.1M]
┃ ┃ ┣━━课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4 [60.3M]
┃ ┃ ┣━━课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4 [50.1M]
┃ ┃ ┣━━课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4 [48.3M]
┃ ┃ ┣━━课时153 模型效果衡量标准.mp4 [74.2M]
┃ ┃ ┣━━课时154ROC指标与测试集的价值.mp4 [70.1M]
┃ ┃ ┣━━课时155交叉验证.mp4 [69.9M]
┃ ┃ ┗━━课时156多类别问题.mp4 [64.2M]
┃ ┣━━28Python库分析科比生涯数据 [214.6M]
┃ ┃ ┣━━课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4 [39.6M]
┃ ┃ ┣━━课时158特征数据可视化展示.mp4 [64.2M]
┃ ┃ ┣━━课时159数据预处理.mp4 [57.6M]
┃ ┃ ┗━━课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4 [53.1M]
┃ ┣━━29Python时间序列分析 [661.2M]
┃ ┃ ┣━━课时161章节简介.mp4 [5.2M]
┃ ┃ ┣━━课时162Pandas生成时间序列.mp4 [62.5M]
┃ ┃ ┣━━课时163Pandas数据重采样.mp4 [42.4M]
┃ ┃ ┣━━课时164Pandas滑动窗口.mp4 [29.8M]
┃ ┃ ┣━━课时165数据平稳性与差分法.mp4 [40.3M]
┃ ┃ ┣━━课时166ARIMA模型.mp4 [27.5M]
┃ ┃ ┣━━课时167相关函数评估方法.mp4 [45.7M]
┃ ┃ ┣━━课时168建立ARIMA模型.mp4 [41.4M]
┃ ┃ ┣━━课时169参数选择.mp4 [72.5M]
┃ ┃ ┣━━课时170股票预测案例.mp4 [62M]
┃ ┃ ┣━━课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4 [120.6M]
┃ ┃ ┗━━课时172维基百科词条EDA.mp4 [111.4M]
┃ ┣━━30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润 [331.7M]
┃ ┃ ┣━━课时173数据清洗过滤无用特征.mp4 [128M]
┃ ┃ ┣━━课时174数据预处理.mp4 [85.5M]
┃ ┃ ┣━━课时175获得最大利润的条件与做法.mp4 [50.3M]
┃ ┃ ┗━━课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4 [67.9M]
┃ ┣━━31机器学习项目实战-用户流失预警 [212.9M]
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发表于 2019-7-19 15:02:55
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