人工智能机器深度学习19天直播课视频110人工智能机器学习深度学习
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目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】】目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】】目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/day9】6.案例.wmv [21.99mb]5.卷积神经网络的内容.wmv [29.41mb]4.卷积和池化.wmv [23.52mb]3.卷积神经网络.wmv [28.03mb]2.本周内容回顾_.wmv [72.67mb]1.内容说明.wmv [13.02mb]目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/day8】9.简单说明集成学习_.wmv [10.35mb]8.早停发.wmv [29.27mb]7.总结激活函数.wmv [5.68mb]6.maxout函数_.wmv [16.91mb]5.用relu替代sigmoid函数.wmv [16.08mb]4.relu内容.wmv [38.56mb]3.如何解决过拟合和欠拟合.wmv [16.23mb]2.过拟合和欠拟合的引入.wmv [15.36mb]14.auc内容求解.wmv [16.12mb]13.roc曲线.wmv [38.14mb]12.准确率_精确率_召回率.wmv [79.12mb]11.交叉验证_.wmv [19.51mb]10.dropout内容.wmv [40.59mb]1.回顾之前内容.wmv [16.51mb]目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/day7】9.神经网络的结构-下午.wmv [6.90mb]8.代码情况.wmv [33.47mb]7.神经网络的演示.wmv [47.73mb]6.神经网络_.wmv [18.94mb]5.确定哪个神经网络更好.wmv [21.39mb]4.特征转换和神经网络.wmv [28.11mb]3.核函数或者映射.wmv [29.94mb]2.多分类的情况.wmv [35.34mb]11.反向传播算法.wmv [34.87mb]10.链式法则.wmv [8.95mb]1.回顾昨天的内容_.wmv [49.99mb]目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/day6】9.等概率线和逻辑回归与高斯判别之间的关系.wmv [11.67mb]8.逻辑回归的函数图像.wmv [29.17mb]7.逻辑回归梯度下降的公式.wmv [47.69mb]6.逻辑回归的损失函数.wmv [18.03mb]5.argmax和sigmoid.wmv [24.10mb]4.逻辑回归.wmv [32.81mb]3.回归可以处理分类问题_.wmv [23.64mb]2.sigmoid函数和高斯判别.wmv [30.49mb]10.代码_.wmv [69.73mb]1.回顾.wmv [19.42mb]目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/day5】9.高斯判别的思想内容.wmv [24.24mb]8.最大似然函数.wmv [19.28mb]7.高斯判别第二次说明.wmv [13.78mb]6.多元高斯分布.wmv [17.66mb]5.又解释一遍高斯分布.wmv [8.34mb]4.高斯判别的引入_.wmv [19.65mb]3.多维高斯分布_.wmv [26.64mb]2.后续的重点说明.wmv [7.25mb]16.代码.wmv [60.77mb]15.朴素贝叶斯2.wmv [54.35mb]14.朴素贝叶斯.wmv [23.37mb]13.高斯分布是线性的_.wmv [34.12mb]12.高斯判别分析推导.wmv [65.55mb]11.实做上的高斯判别分析.wmv [33.80mb]10.协方差矩阵.wmv [22.89mb]1.回顾.wmv [5.81mb]目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/day4】9.为什么正太分布.wmv [9.66mb]8.正态分布2.wmv [30.44mb]7.正态分布.wmv [22.67mb]6.泊松分布.wmv [39.64mb]5.二项分布_.wmv [30.83mb]4.伯努利分布.wmv [12.25mb]和岭回归无偏估计.wmv [9.78mb]2.第一部分总结.wmv [59.85mb]14.高斯判别分析.wmv [8.00mb]13.贝叶斯分类器.wmv [26.21mb]12.假定检验2.wmv [25.20mb]11.假定检验.wmv [19.28mb]10.中心极限定理_.wmv [34.62mb]1.adagrad的内容.wmv [11.88mb]目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/day3】9.小批量梯度下降.wmv [22.08mb]8.随机梯度下降的收敛情况.wmv [13.97mb]7.随机梯度下降.wmv [10.62mb]6.adagrad的内容.wmv [22.59mb]5.没讲明白2.wmv [17.21mb]4.没讲明白.wmv [19.98mb]3.adagrad自适应学习率.wmv [22.28mb]2.程序演示.wmv [24.29mb]16.代码讲解视频.wmv [76.20mb]15.l1和l2的对比_.wmv [7.81mb]14.l1和l2正则化_.wmv [18.57mb]13.总结岭回归.wmv [4.36mb]12.岭回归.wmv [31.49mb]11.下午的岭回归正则化的内容_.wmv [16.21mb]10.随机梯度下降的代码.wmv [15.74mb]1.回顾_.wmv [24.83mb]目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/day2】9.解决问题.wmv [12.51mb]8.方差偏差的图像_.wmv [6.06mb]7.另一种方式解释偏差和方差.wmv [18.39mb]6.过拟合和欠拟合.wmv [20.40mb]5.过拟合和欠拟合_.wmv [25.91mb]4.演示多项式拟合内容.wmv [29.20mb]3.多项式你和.wmv [20.93mb]2.线性回归.wmv [58.54mb]2.泰勒展开.wmv [28.60mb]17.梯度下降法的编程.wmv [53.27mb]16.梯度下降法可能落在极值点.wmv [4.25mb]15.梯度下降的公式.wmv [21.79mb]14.解答问题_.wmv [21.94mb]13.梯度下降的图像.wmv [11.44mb]12.梯度下降法的引入.wmv [21.91mb]11.梯度的引入_.wmv [15.17mb]10.总结.wmv [23.56mb]目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/day19】8.使用线性回归代码.wmv [53.35mb]7.大神代码生成训练集-验证集-测试集.wmv [54.25mb]6.大神的特征工程2_.wmv [70.21mb]5.大神的代码的特征.wmv [101.49mb]4.大神的代码2.wmv [44.87mb]3.看看大神的代码_.wmv [45.87mb]2.需要的特征有哪些.wmv [91.71mb]1.探索.wmv [140.96mb]目录：【人工智能、机器学习、深度学习【19天直播课】/day18】6.矩阵分解在推荐系统中的应用.wmv [43.59mb]
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