北風(fēng)網(wǎng)人工智能全面系統(tǒng)學(xué)習(xí)課程 推薦系統(tǒng)+深度學(xué)習(xí)+機(jī)器學(xué)習(xí)三大階段實(shí)戰(zhàn)人工智能
=================課程目錄=================
(1)\\\\人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)；目錄中文件數(shù):23個(gè)
├─(1) 第一章：Numpy前導(dǎo)介紹1-10.mp4
├─(2) 第一章：Numpy前導(dǎo)介紹11.mp4
├─(3) 第一章：Numpy前導(dǎo)介紹12.mp4
├─(4) 第一章：Numpy前導(dǎo)介紹13-15.mp4
├─(5) 第七章 機(jī)器學(xué)習(xí)五-聚類分析+貝葉斯11.mp4
├─(6) 第七章：機(jī)器學(xué)習(xí)五-聚類分析+貝葉斯1.mp4
├─(7) 第七章：機(jī)器學(xué)習(xí)五-聚類分析+貝葉斯2-4.mp4
├─(8) 第七章：機(jī)器學(xué)習(xí)五-聚類分析+貝葉斯5-7.mp4
├─(9) 第七章：機(jī)器學(xué)習(xí)五-聚類分析+貝葉斯8.mp4
├─(10) 第三章 機(jī)器學(xué)習(xí)（一）1-7.mp4
├─(11) 第二章：Pandas前導(dǎo)課程1-4.mp4
├─(12) 第二章：Pandas前導(dǎo)課程5-7.mp4
├─(13) 第二章：Pandas前導(dǎo)課程8-11.mp4
├─(14) 第五章 機(jī)器學(xué)習(xí)三-決策樹(shù)1-7.mp4
├─(15) 第八章 機(jī)器學(xué)習(xí)六-EM-HMM-LDA-ML4-6.mp4
├─(16) 第八章：機(jī)器學(xué)習(xí)六-EM-HMM-LDA-ML1.mp4
├─(17) 第八章：機(jī)器學(xué)習(xí)六-EM-HMM-LDA-ML2-4.mp4
├─(18) 第六章 機(jī)器學(xué)習(xí)四-SVM支持向量機(jī)1-6.mp4
├─(19) 第四章：機(jī)器學(xué)習(xí)（二）1.mp4
├─(20) 第四章：機(jī)器學(xué)習(xí)（二）2.mp4
├─(21) 第四章：機(jī)器學(xué)習(xí)（二）3-5.mp4
├─(22) 第四章：機(jī)器學(xué)習(xí)（二）5-6.mp4
├─(23) 第四章：機(jī)器學(xué)習(xí)（二）7.mp4
(2)\\\\人工智能之深度學(xué)習(xí)+推薦系統(tǒng)；目錄中文件數(shù):12個(gè)
├─(24) 第三章 RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1-3.mp4
├─(25) 第一章：深度學(xué)習(xí)概述1-2.mp4
├─(26) 第一章：深度學(xué)習(xí)概述3-4.mp4
├─(27) 第一章：深度學(xué)習(xí)概述5-6.mp4
├─(28) 第二章 CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1-4.mp4
├─(29) 第五章 推薦系統(tǒng)1-6.mp4
├─(30) 第五章 推薦系統(tǒng)7-8.mp4
├─(31) 第五章 推薦系統(tǒng)9-15.mp4
├─(32) 第六章 推薦系統(tǒng)&數(shù)據(jù)挖掘&人工智能1-2.mp4
├─(33) 第六章：推薦系統(tǒng)&數(shù)據(jù)挖掘&人工智能3-8.mp4
├─(34) 第六章：推薦系統(tǒng)&數(shù)據(jù)挖掘&人工智能9-14.mp4
├─(35) 第四章 總結(jié).mp4
(3)\\\\人工智能資料和作業(yè)；目錄中文件數(shù):0個(gè)
(4)\\\\人工智能資料和作業(yè)\\\\人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)；目錄中文件數(shù):0個(gè)
(5)\\\\人工智能資料和作業(yè)\\\\人工智能之深度學(xué)習(xí)+推薦系統(tǒng)；目錄中文件數(shù):2個(gè)
├─(36) 必看.txt
├─(37) 更多關(guān)注威信公眾號(hào)“集智小屋”.jpg
(6)\\\\人工智能資料和作業(yè)\\\\人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)\\\\作業(yè)；目錄中文件數(shù):3個(gè)
├─(38) iris.rar
├─(39) 第五章 機(jī)器學(xué)習(xí)（二）.docx
├─(40) 第八章 機(jī)器學(xué)習(xí)五-聚類分析+貝葉斯.docx
(7)\\\\人工智能資料和作業(yè)\\\\人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)\\\\資料；目錄中文件數(shù):13個(gè)
├─(41) 20170604代碼.rar
├─(42) AI_數(shù)學(xué)基礎(chǔ).rar
├─(43) Numpy課程文檔.zip
├─(44) Pandas.zip
├─(45) 代碼資料.rar
├─(46) 作業(yè).rar
├─(47) 決策樹(shù)課程資料.rar
├─(48) 回歸datas.rar
├─(49) 聚類代碼%2b數(shù)據(jù).rar
├─(50) 課件.zip
├─(51) 課程資料1.rar
├─(52) 課程資料2.rar
├─(53) 貝葉斯.rar
(8)\\\\人工智能資料和作業(yè)\\\\人工智能之深度學(xué)習(xí)+推薦系統(tǒng)\\\\作業(yè)；目錄中文件數(shù):2個(gè)
├─(54) xiaoshuo.zip
├─(55) 第四章 總結(jié).docx
(9)\\\\人工智能資料和作業(yè)\\\\人工智能之深度學(xué)習(xí)+推薦系統(tǒng)\\\\資料；目錄中文件數(shù):15個(gè)
├─(56) 01_隨堂課件 (1).zip
├─(57) 01_隨堂課件.zip
├─(58) 04_深度學(xué)習(xí)總結(jié).zip
├─(59) 04_軟件工具01.zip
├─(60) 04_軟件工具02.zip
├─(61) 04_軟件工具03.zip
├─(62) 04_軟件工具04.zip
├─(63) 05_隨堂代碼 (1).zip
├─(64) 05_隨堂代碼.zip
├─(65) 06_參考資料 (1).zip
├─(66) 06_參考資料.zip
├─(67) CNN.zip
├─(68) pdf資料.zip
├─(69) RNN.zip
├─(70) 深度學(xué)習(xí)概述.zip
