文件清单 91 项

• 01-1课程内容和理念.mp4
• 01-2初识机器学习.mp4
• 01-3课程使用的技术栈.mp4
• 02-1本章总览.mp4
• 02-2数据长什么样:常见数据集,典型实例,如何使用.mp4
• 02-3研究哪些问题:分类,回归等.mp4
• 02-4如何分门别类:监督,无监督,强化学习等.mp4
• 02-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
• 03-1本章总览:相互关系与学习路线.mp4

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• 03-2Anaconda图形化操作.mp4
• 03-3Anaconda命令行操作.mp4
• 03-4JupyterNotebook基础使用.mp4
• 03-5JupyterNotebook高级使用:常用魔法命令.mp4
• 03-6Numpy基础:安装与性能对比.mp4
• 03-7Numpy数组创建:特定数组,等差数组,随机数组.mp4
• 03-8Numpy数组基础索引:索引和切片.mp4
• 03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
• 03-10Numpy数组矩阵运算:一元运算,二元运算与矩阵运算.mp4
• 03-11Numpy数组统计运算:常用的都在这儿了.mp4
• 03-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
• 03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
• 03-14Matplotlib数据可视化:基础绘制与设置.mp4
• 04-1本章总览.mp4
• 04-2KNN算法核心思想和原理.mp4
• 04-3KNN分类任务代码实现.mp4
• 04-4数据集划分:训练集与预测集.mp4
• 04-5模型评价.mp4
• 04-6超参数.mp4
• 04-7特征归一化.mp4
• 04-8KNN回归任务代码实现.mp4
• 1_1-1-课程内容和理念.mp4
• 1_2-1-线性代数.mp4
• 1_3-1-CUDA+Anaconda深度学习环境配置.mp4
• 1_4-1-序列建模与概率图模型.mp4
• 1_5-1-动态回归核心思想和原理.mp4
• 1_6-1-蒙特卡洛方法.mp4
• 1_7-1-深度Q网络核心思想和原理.mp4
• 1_8-1-策略梯度核心思想和原理.mp4
• 1_9-1-演员评论家算法核心思想和原理.mp4
• 1_10-1-基于模型的强化学习核心思想和原理.mp4
• 1_11-1模仿学习.mp4
• 2_1-2-认识强化学习.mp4
• 2_2-2-微积分.mp4
• 2_3-2-conda使用命令.mp4
• 2_4-2-马尔可夫观测过程:学会“看”.mp4
• 2_5-2-策略迭代.mp4
• 2_6-2-时序差分方法.mp4
• 2_7-2-DQN-代码实现.mp4
• 2_8-2-蒙特卡洛策略梯度.mp4
• 2_9-2-改进型演员评论家算法.mp4
• 2_10-2-Dyna-Q算法.mp4
• 2_11-2-博弈论与强化学习.mp4
• 3_1-3-课程使用的技术栈.mp4
• 3_2-3-概率.mp4
• 3_3-3-Jupyter-Notebook快速上手.mp4
• 3_4-3-马尔可夫决策过程:试着-“干”.mp4
• 3_5-3-价值迭代.mp4
• 3_6-3-蒙特卡洛方法和时序差分代码实现.mp4
• 001.1-1 课程内容和理念.mp4
• 002.1-2 初识深度学习.mp4
• 003.1-3 课程使用的技术栈.mp4
• 004.2-1 线性代数.mp4
• 005.2-2 微积分.mp4
• 006.2-3 概率.mp4
• 007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4
• 008.3-2 conda实用命令.mp4
• 009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4
• 010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4
• 011.4-1 神经网络原理.mp4
• 012.4-2 多层感知机.mp4
• 013.4-3 前向传播和反向传播.mp4
• 014.4-4 多层感知机代码实现.mp4
• 015.4-5 回归问题.mp4
• 016.4-6 线性回归代码实现.mp4
• 017.4-7 分类问题.mp4
• 018.4-8 多分类问题代码实现.mp4
• 019.5-1 训练的常见问题.mp4
• 020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4
• 021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4
• 022.5-4 正则化.mp4
• 023.5-5 Dropout.mp4
• 024.5-6 Dropout代码实现.mp4
• 025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4
• 026.5-8 模型文件的读写.mp4
• 027.6-1 最优化与深度学习.mp4
• 028.6-2 损失函数.mp4
• 029.6-3 损失函数性质.mp4
• 030.6-4 梯度下降.mp4
• 梗直哥-[机器学习必修课:经典算法与Python实战]/
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