唐宇迪机器学习

课程目录

01、python数据分析与机器学习实战/
视频课程/
01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/
02Python科学计算库-Numpy/
03python数据分析处理库-Pandas/
04Python数据可视化库-Matplotlib/
05Python可视化库Seaborn/
06线性回归算法原理推导/
07梯度下降策略/
08逻辑回归算法/
09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略/
10项目实战-交易数据异常检测/
11决策树算法/
12案例实战：使用sklearn构造决策树模型/
13集成算法与随机森林/
14案例实战：泰坦尼克获救预测/
15贝叶斯算法/
16Python文本数据分析：新闻分类任务/
17支持向量机/
18案例：SVM调参实例/
19聚类算法-Kmeans/
20聚类算法-DBSCAN/
21案例实战：聚类实践/
22降维算法-PCA主成分分析/
23神经网络/
24Xgboost集成算法/
25自然语言处理词向量模型-Word2Vec/
26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型/
27scikit-learn模型建立与评估/
28Python库分析科比生涯数据/
29Python时间序列分析/
30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润/
31机器学习项目实战-用户流失预警/
32探索性数据分析-足球赛事数据集/
33探索性数据分析-农粮组织数据集/
34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析/
02、深度学习入门视频课程（上篇）/
第1章 深度学习必备基础知识点/
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第2章 神经网络模型/
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第3章 神经网络案例实战/
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03、深度学习入门视频课程（下篇）/
001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4
002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4
003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4
004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4
005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4
006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4
007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4
008、深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播.mp4
009、深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播.mp4
010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4
011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4
012、RNN网络细节.mp4
013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4
014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4
015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4
016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4
017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4
018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4
019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4
020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4
021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4
022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4
04、深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程/
唐宇迪-Tensorflow课程/
验证码识别.zip
001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4
002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4
003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4
004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4
005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4
006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4
007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4
008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4
009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4
010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4
011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4
012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4
013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4
014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4
015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4
016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4
017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4
018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4
019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4
020、Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4
021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4
022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4
05、深度学习框架-Caffe使用案例视频课程/
01深度学习框架caffe简介 www.].mp4
03网络配置-数据层详解 www.].mp4
04网络配置-各计算层详解 www.].mp4
05solver超参数配置文件 www.].mp4
06制作LMDB数据源训练分类网络 www.].mp4
07多label问题之HDF5数据源 www.].mp4
08使用命令行训练网络1 www.].mp4
09使用python定义自己的层 www.].mp4
10绘制网络结构图 www.].mp4
11生成网络配置文件 www.].mp4
12对训练的网络模型绘制LOSS曲线 www.].mp4
13对训练结果进行分类任务 www.].mp4
caffe案例资料-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】 www.].txt
唐宇迪-深度学习-caffe案例 www.].zip
06、深度学习项目实战视频课程-人脸检测/
唐宇迪 深度学习 人脸检测数据代码/
alexnet_iter_50000_full_conv.caffemodel
alexnet_trainval.prototxt
deploy.prototxt 暂时无用
deploy_full_conv.prototxt
face-lmdb.sh
faceTrain.zip
face_detect.ipynb
face_rect.txt
result.jpg
run_face_detect_batch.py
solver.prototxt
testTrain.zip
tmp9055.jpg
train.prototxt
train.sh
train.txt
train.zip
01-人脸检测项目概述.mp4
02-课程数据，代码下载链接.txt
03-数据收集.mp4
04-正负样本裁剪策略.mp4
05-Caffe数据源准.mp4
06-LMDB脚本文件.mp4
07-制作LMDB数据源.mp4
08-网络模型配置文件.mp4
09-选择合适的参数并训练网络模型.mp4
10-检测算法框架原理.mp4
11-实现多尺度人脸检测算法.mp4
12-坐标映射变换.mp4
13-完成检测代码.mp4
14-检测效果及改进.mp4
15-优化策略分析.mp4
16-模型准确率影响因素分析.mp4
17-项目总结.mp4
人脸检测-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.docx
07、大数据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程/
唐宇迪-深度学习-人脸关键点/
课上代码/
deep_landmark.zip
001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4
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.mp4
003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4
004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4
005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4
006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4
007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4
008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4
009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4
010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4
011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4
012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4
08、Python数据分析(机器学习)经典案例/
课时01.课程简介.flv
课时02.课程数据，代码下载.swf
课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv
课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
课时05.特征数据可视化展示.flv
课时06.数据预处理.flv
课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv
课时08.数据简介及面临的挑战.flv
课时09.数据不平衡问题解决方案.flv
课时10.逻辑回归进行分类预测.flv
课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv
课时12.使用数据生成策略.flv
课时13.数据简介与特征课时化展示.flv
课时14.不同特征的分布规则.flv
课时15.决策树模型参数详解.flv
课时16.决策树中参数的选择.flv
课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv
课时18.船员数据分析.flv
课时19.数据预处理.flv
课时20.使用回归算法进行预测.flv
课时21.使用随机森林改进模型.flv
课时22.随机森林特征重要性分析.flv
课时23.级联模型原理.flv
课时24.数据预处理与热度图.flv
课时25.二阶段输入特征制作.flv
课时26.使用级联模型进行预测.flv
课时27.数据简介与特征预处理.flv
课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv
课时29.数据预处理.flv
课时30.构建预测模型.flv
课时31.基于聚类模型的分析.flv
课时32.tensorflow框架的安装.flv
课时33.神经网络模型概述.flv
课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv
课时35.卷积神经网络模型.flv
课时36.构建完整的神经网络模型.flv
课时37.训练神经网络模型.flv
课时38.PCA原理简介.flv
课时39.数据预处理.flv
课时40.协方差分析.flv
课时41.使用PCA进行降维.flv
课时42.数据简介与故事背景.flv
课时43.基于词频的特征提取.flv
课时44.改进特征选择方法.flv
课时45.数据清洗.flv
课时46.数据预处理.flv
课时47.盈利方法和模型评估.flv
课时48.预测结果.flv
09、决胜AI-强化学习实战系列视频课程/
唐宇迪-强化学习课件及代码/
ValueIteration.py
bird.zip
强化学习.pdf
1-1.强化学习简介.mp4
1-10.求解流程详解.mp4
1-2.强化学习基本概念.mp4
1-3.马尔科夫决策过程.mp4
1-4.Bellman方程.mp4
1-5.值迭代求解.mp4
1-6.代码实战求解过程.mp4
1-7.Q-Learning基本原理.mp4
1-8.Q-Learning迭代计算实例.mp4
1-9.Q-Learning迭代效果.mp4
2-1.Deep-Q-Network原理.mp4
2-10.完整代码流程分析.mp4
2-11.Deep Q-Learning效果演示.mp4
2-2.Deep-Q-Learning网络细节.mp4
2-3,Deep Q-Learning网络参数配置.mp4
2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型.mp4
2-5.Deep Q Learning卷积操作定义.mp4
2-6.数据预处理.mp4
2-7.实现阶段数据存储.mp4
2-8.实现训练模块.mp4
2-9.Debug解读训练代码.mp4
10、Tensorflow项目实战视频课程-文本分类/
文本分类/
数据-代码.zip
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11、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/
RNN手写字体识别（三课时）/
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TensorFlow打造唐诗生成网络（八课时）/
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唐诗生成资料/
RNN与LSTM.pptx
tensorflow-RNN.pptx
递归神经网络原理(四课时)/
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12、深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型/
seq2seq网络架构原理/
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5.wmv
序列排序生成/
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5.wmv
文章摘要生成/
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Seq2Seq网络.rar
13、深度学习顶级论文算法详解视频课程/
DeepLearning(期刊论文)/
4166643538787b5802a551e0f477a5ee0a76aa.pdf
61991ea3586e3039a1f35302945da0e62ed276.pdf
83f2b0137888ff19f7d3236cfac42ffbee5685.pdf
c2da8f6984015ae113e2401190107a348be42c.pdf
第一课.课程简介.txt
第七课.wmv
第三课.wmv
第九课.wmv
第二课.wmv
第五课.wmv
第八课.wmv
第六课.wmv
第十一集.wmv
第十三课.avi
第十二课.mp4
第十五课.wmv
第十六课.avi
第十四.avi
第十课.wmv
第四课.wmv
14、自然语言处理word2vec/
Gensim构造词向量模型/
1-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
2-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
3-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
4-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
word2vec/
1-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
10-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
11-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
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3-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
4-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
5-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
6-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
7-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
8-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
9-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
实战word2vec/
1-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
2-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
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5-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
6-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
7-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
15、深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)/
唐宇迪-StyleTransfer/
style-transfer代码 www.].zip
数据下载地址 www.].txt
文件放哪 www.].png
001、课程简介 www.].mp4
002、Tensorflow安装 www.].mp4
003、style-transfer基本原理 www.].mp4
004、风格生成网络结构原理 www.].mp4
005、风格生成网络细节 www.].mp4
006、风格转换效果展示 www.].mp4
007、风格转换参数配置 www.].mp4
008、数据读取操作 www.].mp4
009、VGG体征提取网络结构 www.].mp4
010、内容与风格特征提取 www.].mp4
011、生成网络结构定义 www.].mp4
012、生成网络计算操作 www.].mp4
013、参数初始化 www.].mp4
014、Content损失计算 www.].mp4
015、Style损失计算 www.].mp4
016、完成训练模块 www.].mp4
017、模型保存与打印结果 www.].mp4
018、完成测试代码 www.].mp4
16、机器学习-对抗生成网络/
对抗生成网络资料/
DCGAN.zip
GAN.pptx
人脸数据.zip
1.课程简介.mp4
10.DCGAN的网络模型架构.mp4
11.DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据.mp4
12.DCGAN项目实战：配置参数.mp4
13.DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构.mp4
14.DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络.mp4
15.DCGAN项目实战：训练DCGAN网络.mp4
2.对抗生成网络形象解释.mp4
3.对抗生成网络工作原理.mp4
4.案例实战对抗生成网络：环境配置.mp4
5.案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型.mp4
6.案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型.mp4
… 共 966 条