51CTO-数据分析与机器学习实战人脸检测

📁 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！）
📄 课时1课程介绍（主题与大纲.flv (75.2 MB)
📄 课时2AI时代首选Python.flv (20.0 MB)
📄 课时3Python我该怎么学.flv (10.5 MB)
📄 课时4人工智能的核心-机器学习.flv (21.8 MB)
📄 课时5机器学习怎么学？.mp4 (26.6 MB)
📄 课时6算法推导与案例.mp4 (27.4 MB)
📁 02Python科学计算库-Numpy
📄 课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv (102.9 MB)
📄 课时9科学计算库Numpy.mp4 (48.7 MB)
📄 课时10Numpy基础结构.mp4 (38.5 MB)
📄 课时11Numpy矩阵基础.mp4 (24.0 MB)
📄 课时12Numpy常用函数.mp4 (49.6 MB)
📄 课时13矩阵常用操作.mp4 (37.0 MB)
📄 课时14不同复制操作对比.mp4 (38.2 MB)
📁 03python数据分析处理库-Pandas
📄 课时15Pandas数据读取.mp4 (72.8 MB)
📄 课时16Pandas索引与计算.mp4 (56.5 MB)
📄 课时17Pandas数据预处理实例.mp4 (58.0 MB)
📄 课时18Pandas常用预处理方法.mp4 (43.9 MB)
📄 课时19Pandas自定义函数.mp4 (41.1 MB)
📄 课时20Series结构.mp4 (84.3 MB)
📁 04Python数据可视化库-Matplotlib
📄 课时21折线图绘制.mp4 (43.4 MB)
📄 课时22子图操作.mp4 (69.7 MB)
📄 课时23条形图与散点图.mp4 (59.7 MB)
📄 课时24柱形图与盒图.mp4 (49.2 MB)
📄 课时25细节设置.mp4 (50.0 MB)
📁 05Python可视化库Seaborn
📄 课时26Seaborn简介.mp4 (9.7 MB)
📄 课时27整体布局风格设置.mp4 (47.8 MB)
📄 课时28风格细节设置.mp4 (50.7 MB)
📄 课时29调色板.mp4 (39.0 MB)
📄 课时30调色板颜色设置.mp4 (37.5 MB)
📄 课时31单变量分析绘图.mp4 (47.8 MB)
📄 课时32回归分析绘图.mp4 (51.2 MB)
📄 课时33多变量分析绘图.mp4 (46.5 MB)
课时34分类属性绘图.mp4 (51.0 MB)
课时35Facetgrid使用方法.mp4 (35.2 MB)
课时36Facetgrid绘制多变量.mp4 (54.6 MB)
课时37热度图绘制.mp4 (76.2 MB)
06线性回归算法原理推导
课时38线性回归算法概述.mp4 (39.7 MB)
课时39误差项分析.mp4 (34.4 MB)
课时40似然函数求解.mp4 (24.9 MB)
课时41目标函数推导.mp4 (25.8 MB)
课时42线性回归求解.mp4 (30.3 MB)
07梯度下降策略
课时43梯度下降原理.mp4 (37.0 MB)
课时44梯度下降方法对比.mp4 (22.3 MB)
课时45学习率对结果的影响.mp4 (17.4 MB)
08逻辑回归算法
课时46逻辑回归算法原理推导.mp4 (31.3 MB)
课时47逻辑回归求解.mp4 (44.5 MB)
09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4 (33.2 MB)
课时49完成梯度下降模块.mp4 (56.3 MB)
课时50停止策略与梯度下降案例.mp4 (51.8 MB)
课时51实验对比效果.mp4 (66.6 MB)
10项目实战-交易数据异常检测
课时52案例背景和目标.mp4 (38.8 MB)
课时53样本不均衡解决方案.mp4 (47.3 MB)
课时54下采样策略.mp4 (31.2 MB)
课时55交叉验证.mp4 (44.5 MB)
课时56模型评估方法.mp4 (41.9 MB)
课时57正则化惩罚.mp4 (26.9 MB)
课时58逻辑回归模型.mp4 (39.6 MB)
课时59混淆矩阵.mp4 (52.0 MB)
课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4 (46.4 MB)
课时61SMOTE样本生成策略.mp4 (104.0 MB)
11决策树算法
课时62决策树原理概述.mp4 (34.9 MB)
课时63衡量标准-熵.mp4 (35.2 MB)
课时64决策树构造实例.mp4 (30.5 MB)
课时65信息增益率.mp4 (16.6 MB)
课时66决策树剪枝策略.mp4 (49.1 MB)
12案例实战：使用sklearn构造决策树模型
课时67决策树复习.mp4 (27.2 MB)
课时68决策树涉及参数.mp4 (80.1 MB)
课时69树可视化与sklearn库简介.mp4 (164.3 MB)
课时70sklearn参数选择.mp4 (59.2 MB)
13集成算法与随机森林
课时71集成算法-随机森林.mp4 (35.3 MB)
课时72特征重要性衡量.mp4 (34.6 MB)
课时73提升模型.mp4 (33.5 MB)
课时74堆叠模型.mp4 (19.6 MB)
14案例实战：泰坦尼克获救预测
课时75船员数据分析.mp4 (48.1 MB)
课时76数据预处理.mp4 (52.5 MB)
课时77使用回归算法进行预测.mp4 (54.2 MB)
课时78使用随机森林改进模型.mp4 (62.9 MB)
课时79随机森林特征重要性分析.mp4 (71.4 MB)
15贝叶斯算法
课时80贝叶斯算法概述.mp4 (19.2 MB)
课时81贝叶斯推导实例.mp4 (20.7 MB)
课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4 (30.9 MB)
课时83垃圾邮件过滤实例.mp4 (38.9 MB)
课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4 (84.1 MB)
16Python文本数据分析：新闻分类任务
课时85文本分析与关键词提取.mp4 (33.0 MB)
课时86相似度计算.mp4 (34.5 MB)
课时87新闻数据与任务简介.mp4 (78.7 MB)
课时88TF-IDF关键词提取.mp4 (117.6 MB)
课时89LDA建模.mp4 (69.6 MB)
课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4 (124.0 MB)
17支持向量机
课时91支持向量机要解决的问题.mp4 (27.2 MB)
课时92距离与数据的定义.mp4 (28.2 MB)
课时93目标函数.mp4 (27.0 MB)
课时94目标函数求解.mp4 (29.9 MB)
课时95SVM求解实例.mp4 (38.1 MB)
课时96支持向量的作用.mp4 (32.9 MB)
课时97软间隔问题.mp4 (17.9 MB)
课时98SVM核变换.mp4 (62.9 MB)
18案例：SVM调参实例
课时99sklearn求解支持向量机.mp4 (62.8 MB)
课时100SVM参数选择.mp4 (86.7 MB)
19聚类算法-Kmeans
课时101KMEANS算法概述.mp4 (32.3 MB)
课时102KMEANS工作流程.mp4 (25.3 MB)
课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4 (54.5 MB)
课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4 (33.5 MB)
20聚类算法-DBSCAN
课时105DBSCAN聚类算法.mp4 (34.6 MB)
课时106DBSCAN工作流程.mp4 (51.3 MB)
课时107DBSCAN可视化展示.mp4 (54.3 MB)
21案例实战：聚类实践
课时108多种聚类算法概述.mp4 (11.9 MB)
课时109聚类案例实战.mp4 (134.0 MB)
22降维算法-PCA主成分分析
课时110PCA降维概述.mp4 (21.9 MB)
课时111PCA要优化的目标.mp4 (37.4 MB)
课时112PCA求解.mp4 (32.0 MB)
课时113PCA实例.mp4 (49.2 MB)
23神经网络
课时114初识神经网络.mp4 (43.8 MB)
课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4 (31.0 MB)
课时116K近邻尝试图像分类.mp4 (29.1 MB)
课时117超参数的作用.mp4 (30.1 MB)
课时118线性分类原理.mp4 (23.1 MB)
课时119神经网络-损失函数.mp4 (25.8 MB)
课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4 (18.9 MB)
课时121神经网络-softmax分类器.mp4 (34.6 MB)
课时122神经网络-最优化形象解读.mp4 (20.2 MB)
课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4 (30.5 MB)
课时124神经网络-反向传播.mp4 (40.7 MB)
课时125神经网络架构.mp4 (26.6 MB)
课时126神经网络实例演示.mp4 (109.1 MB)
课时127神经网络过拟合解决方案.mp4 (43.0 MB)
课时128感受神经网络的强大.mp4 (48.4 MB)
24Xgboost集成算法
课时129集成算法思想.mp4 (14.3 MB)
课时130xgboost基本原理.mp4 (27.7 MB)
课时131xgboost目标函数推导.mp4 (33.0 MB)
课时132xgboost求解实例.mp4 (36.6 MB)
课时133xgboost安装.mp4 (16.7 MB)
课时134xgboost实战演示.mp4 (78.0 MB)
课时135Adaboost算法概述.mp4 (39.2 MB)
25自然语言处理词向量模型-Word2Vec
课时136自然语言处理与深度学习.mp4 (32.6 MB)
课时137语言模型.mp4 (14.3 MB)
课时138-N-gram模型.mp4 (23.5 MB)
课时139词向量.mp4 (22.6 MB)
课时140神经网络模型.mp4 (27.5 MB)
课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4 (59.2 MB)
课时143CBOW求解目标.mp4 (15.6 MB)
课时144梯度上升求解.mp4 (27.9 MB)
课时145负采样模型.mp4 (17.5 MB)
26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
课时146使用Gensim库构造词向量.mp4 (37.8 MB)
课时147维基百科中文数据处理.mp4 (86.9 MB)
课时148Gensim构造word2vec模型.mp4 (43.6 MB)
课时149测试模型相似度结果.mp4 (41.1 MB)
27scikit-learn模型建立与评估
课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4 (60.3 MB)
📄 课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4 (50.1 MB)
📄 课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4 (48.3 MB)
📄 课时153 模型效果衡量标准.mp4 (74.2 MB)
📄 课时154ROC指标与测试集的价值.mp4 (70.1 MB)
📄 课时155交叉验证.mp4 (69.9 MB)
📄 课时156多类别问题.mp4 (64.2 MB)
📁 28Python库分析科比生涯数据
📄 课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4 (39.6 MB)
📄 课时158特征数据可视化展示.mp4 (64.2 MB)
📄 课时159数据预处理.mp4 (57.6 MB)
📄 课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4 (53.1 MB)
📁 29Python时间序列分析
📄 课时161章节简介.mp4 (5.2 MB)
📄 课时162Pandas生成时间序列.mp4 (62.5 MB)
📄 课时163Pandas数据重采样.mp4 (42.4 MB)
📄 课时164Pandas滑动窗口.mp4 (29.8 MB)
📄 课时165数据平稳性与差分法.mp4 (40.3 MB)
📄 课时166ARIMA模型.mp4 (27.5 MB)
📄 课时167相关函数评估方法.mp4 (45.7 MB)
📄 课时168建立ARIMA模型.mp4 (41.4 MB)
📄 课时169参数选择.mp4 (72.5 MB)
📄 课时170股票预测案例.mp4 (62.0 MB)
📄 课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4 (120.6 MB)
📄 课时172维基百科词条EDA.mp4 (111.4 MB)
📁 30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
📄 课时173数据清洗过滤无用特征.mp4 (93.1 MB)
📄 课时174数据预处理.mp4 (85.5 MB)
📄 课时175获得最大利润的条件与做法.mp4 (50.3 MB)
📄 课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4 (67.9 MB)
📁 31机器学习项目实战-用户流失预警
📄 课时177数据背景介绍.mp4 (39.3 MB)
📄 课时178数据预处理.mp4 (45.3 MB)
📄 课时179尝试多种分类器效果.mp4 (33.3 MB)
📄 课时180结果衡量指标的意义.mp4 (60.6 MB)
📄 课时181应用阈值得出结果.mp4 (34.4 MB)
📁 32探索性数据分析-足球赛事数据集
📄 课时182内容简介.mp4 (9.6 MB)
📄 课时183数据背景介绍.mp4 (61.6 MB)
📄 课时184数据读取与预处理.mp4 (92.4 MB)
📄 课时185数据切分模块.mp4 (85.5 MB)
📄 课时186缺失值可视化分析.mp4 (115.0 MB)
📄 课时187特征可视化展示.mp4 (73.1 MB)
📄 课时188多特征之间关系分析.mp4 (68.4 MB)
📄 课时189报表可视化分析.mp4 (69.2 MB)
📄 课时190红牌和肤色的关系.mp4 (150.8 MB)
📁 33探索性数据分析-农粮组织数据集
📄 课时191数据背景简介.mp4 (75.5 MB)
📄 课时192数据切片分析.mp4 (121.5 MB)
📄 课时193单变量分析.mp4 (118.8 MB)
📄 课时194峰度与偏度.mp4 (54.8 MB)
📄 课时195数据对数变换.mp4 (46.3 MB)
📄 课时196数据分析维度.mp4 (49.3 MB)
📄 课时197变量关系可视化展示.mp4 (105.2 MB)
📁 34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
📄 课时198建立特征工程.mp4 (75.2 MB)
📄 课时199特征数据预处理.mp4 (59.3 MB)
📄 课时200应用聚类算法得出异常ip点.mp4 (70.5 MB)
📁 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
📄 1.wmv (137.6 MB)
📄 2.wmv (26.0 MB)
📄 3.wmv (26.3 MB)
📄 4.wmv (27.1 MB)
📄 5.wmv (16.1 MB)
📄 6.wmv (21.0 MB)
📄 7.wmv (14.0 MB)
📄 8.wmv (28.8 MB)
📄 9.wmv (13.2 MB)
📄 10.wmv (20.7 MB)
📄 11.wmv (28.7 MB)
📁 第2章 神经网络模型
📄 1.wmv (19.3 MB)
📄 2.wmv (74.7 MB)
📄 3.wmv (31.0 MB)
📁 第3章 神经网络案例实战
📄 1.wmv (55.8 MB)
📄 2.wmv (24.4 MB)
📄 3.wmv (85.4 MB)
📄 4.wmv (42.9 MB)
📄 5.wmv (60.9 MB)
📄 6.wmv (57.4 MB)
📄 7.wmv (61.8 MB)
📄 nn代码.rar (661.4 KB)
📁 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 (31.0 MB)
📄 002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4 (13.7 MB)
📄 003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4 (19.7 MB)
📄 004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4 (20.0 MB)
📄 005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4 (11.5 MB)
📄 006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4 (11.3 MB)
📄 007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4 (21.0 MB)
📄 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 (27.1 MB)
📄 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 (44.1 MB)
📄 010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4 (51.3 MB)
📄 011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4 (9.4 MB)
📄 012、RNN网络细节.mp4 (10.0 MB)
📄 013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4 (104.8 MB)
📄 014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4 (11.8 MB)
📄 015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4 (42.5 MB)
📄 016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4 (45.5 MB)
📄 017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4 (28.3 MB)
📄 018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4 (16.5 MB)
📄 019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4 (13.7 MB)
📄 020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4 (43.3 MB)
📄 021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4 (173.0 MB)
📄 022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4 (42.9 MB)
📁 04、深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程
📄 001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4 (1.0 MB)
📄 002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4 (20.6 MB)
📄 003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4 (17.8 MB)
📄 004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4 (38.1 MB)
📄 005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4 (38.9 MB)
📄 006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4 (35.5 MB)
📄 007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4 (26.3 MB)
📄 008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4 (64.1 MB)
📄 009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4 (14.6 MB)
📄 010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4 (46.1 MB)
📄 011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4 (23.8 MB)
📄 012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4 (91.3 MB)
📄 013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4 (93.0 MB)
📄 014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4 (29.6 MB)
📄 015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4 (67.7 MB)
📄 016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4 (15.5 MB)
📄 017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4 (44.0 MB)
📄 018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4 (92.0 MB)
📄 019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4 (34.1 MB)
📄 020、Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4 (30.1 MB)
📄 021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4 (60.0 MB)
📄 022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4 (48.8 MB)
📁 唐宇迪-Tensorflow课程
📄 tensorflow.pptx (792.8 KB)
📄 tensorflow代码.zip (2.1 MB)
📄 验证码识别.zip (156.9 MB)
📁 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.mp4 (27.8 MB)
📄 03网络配置-数据层详解.mp4 (60.2 MB)
📄 04网络配置-各计算层详解.mp4 (82.2 MB)
📄 05solver超参数配置文件.mp4 (71.1 MB)
📄 06制作LMDB数据源训练分类网络.mp4 (130.1 MB)
📄 07多label问题之HDF5数据源.mp4 (88.9 MB)
📄 08使用命令行训练网络1.mp4 (65.2 MB)
📄 09使用python定义自己的层.mp4 (86.7 MB)
📄 10绘制网络结构图.mp4 (46.3 MB)
📄 11生成网络配置文件.mp4 (48.2 MB)
📄 12对训练的网络模型绘制LOSS曲线.mp4 (47.5 MB)
📄 13对训练结果进行分类任务.mp4 (88.3 MB)
📄 caffe案例资料-.txt (92.0 B)
📄 唐宇迪-深度学习-caffe案例.zip (432.8 MB)
📁 06、深度学习项目实战视频课程-人脸检测
📄 01-人脸检测项目概述.mp4 (6.2 MB)
📄 02-课程数据，代码下载链接.txt (31.0 B)
📄 03-数据收集.mp4 (50.4 MB)
📄 04-正负样本裁剪策略.mp4 (47.4 MB)
📄 05-Caffe数据源准.mp4 (50.7 MB)
📄 06-LMDB脚本文件.mp4 (30.2 MB)
📄 07-制作LMDB数据源.mp4 (42.9 MB)
📄 08-网络模型配置文件.mp4 (46.2 MB)
📄 09-选择合适的参数并训练网络模型.mp4 (53.8 MB)
📄 10-检测算法框架原理.mp4 (53.1 MB)
📄 11-实现多尺度人脸检测算法.mp4 (69.2 MB)
📄 12-坐标映射变换.mp4 (57.6 MB)
📄 13-完成检测代码.mp4 (38.7 MB)
📄 14-检测效果及改进.mp4 (44.9 MB)
📄 15-优化策略分析.mp4 (56.2 MB)
📄 16-模型准确率影响因素分析.mp4 (27.1 MB)
📄 17-项目总结.mp4 (59.0 MB)
📄 人脸检测-.docx (491.3 KB)
📁 唐宇迪 深度学习 人脸检测数据代码
📄 alexnet_iter_50000_full_conv.caffemodel (217.0 MB)
📄 alexnet_trainval.prototxt (5.4 KB)
📄 deploy.prototxt 暂时无用 (4.7 KB)
📄 deploy_full_conv.prototxt (4.6 KB)
📄 face-lmdb.sh (1.6 KB)
📄 face_detect.ipynb (205.5 KB)
📄 face_rect.txt (1.1 MB)
📄 faceTrain.zip (3.1 GB)
📄 result.jpg (329.4 KB)
📄 run_face_detect_batch.py (7.8 KB)
📄 solver.prototxt (493.0 B)
📄 testTrain.zip (796.6 MB)
📄 tmp9055.jpg (185.5 KB)
📄 train.prototxt (5.7 KB)
📄 train.sh (218.0 B)
📄 train.txt (1022.7 KB)
📄 train.zip (647.2 MB)
📁 07、大数据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程
📄 001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4 (18.8 MB)
📄 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 (105.4 MB)
📄 003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4 (37.2 MB)
📄 004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4 (68.8 MB)
📄 005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4 (40.2 MB)
📄 006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4 (120.6 MB)
📄 007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4 (46.8 MB)
📄 008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4 (48.8 MB)
📄 009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4 (53.8 MB)
📄 010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4 (46.8 MB)
📄 011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4 (30.3 MB)
📄 012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4 (35.7 MB)
📁 唐宇迪-深度学习-人脸关键点
📄 deep_landmark.zip (586.0 MB)
📁 课上代码
📄 code.zip (21.4 KB)
📁 08、Python数据分析(机器学习)经典案例
📄 课时01.课程简介.flv (26.9 MB)
📄 课时02.课程数据，代码下载.swf (111.3 KB)
📄 课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv (67.9 MB)
📄 课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv (32.2 MB)
📄 课时05.特征数据可视化展示.flv (66.5 MB)
📄 课时06.数据预处理.flv (52.2 MB)
📄 课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv (47.9 MB)
📄 课时08.数据简介及面临的挑战.flv (48.3 MB)
📄 课时09.数据不平衡问题解决方案.flv (47.8 MB)
📄 课时10.逻辑回归进行分类预测.flv (71.5 MB)
📄 课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv (90.8 MB)
📄 课时12.使用数据生成策略.flv (82.6 MB)
📄 课时13.数据简介与特征课时化展示.flv (62.3 MB)
📄 课时14.不同特征的分布规则.flv (26.8 MB)
📄 课时15.决策树模型参数详解.flv (43.2 MB)
📄 课时16.决策树中参数的选择.flv (46.7 MB)
📄 课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv (54.8 MB)
📄 课时18.船员数据分析.flv (19.7 MB)
📄 课时19.数据预处理.flv (50.0 MB)
📄 课时20.使用回归算法进行预测.flv (66.5 MB)
📄 课时21.使用随机森林改进模型.flv (61.3 MB)
📄 课时22.随机森林特征重要性分析.flv (53.3 MB)
📄 课时23.级联模型原理.flv (13.5 MB)
📄 课时24.数据预处理与热度图.flv (51.5 MB)
📄 课时25.二阶段输入特征制作.flv (16.3 MB)
📄 课时26.使用级联模型进行预测.flv (100.1 MB)
📄 课时27.数据简介与特征预处理.flv (63.1 MB)
📄 课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv (67.8 MB)
📄 课时29.数据预处理.flv (45.6 MB)
📄 课时30.构建预测模型.flv (34.0 MB)
📄 课时31.基于聚类模型的分析.flv (29.9 MB)
📄 课时32.tensorflow框架的安装.flv (18.4 MB)
📄 课时33.神经网络模型概述.flv (28.5 MB)
📄 课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv (34.9 MB)
📄 课时35.卷积神经网络模型.flv (29.0 MB)
📄 课时36.构建完整的神经网络模型.flv (51.1 MB)
📄 课时37.训练神经网络模型.flv (81.2 MB)
📄 课时38.PCA原理简介.flv (9.4 MB)
📄 课时39.数据预处理.flv (31.2 MB)
📄 课时40.协方差分析.flv (38.8 MB)
📄 课时41.使用PCA进行降维.flv (32.6 MB)
📄 课时42.数据简介与故事背景.flv (27.9 MB)
📄 课时43.基于词频的特征提取.flv (52.7 MB)
📄 课时44.改进特征选择方法.flv (64.6 MB)
📄 课时45.数据清洗.flv (60.8 MB)
📄 课时46.数据预处理.flv (69.8 MB)
📄 课时47.盈利方法和模型评估.flv (42.5 MB)
📄 课时48.预测结果.flv (60.1 MB)
📁 09、决胜AI-强化学习实战系列视频课程
📄 1-1.强化学习简介.mp4 (72.1 MB)
📄 1-2.强化学习基本概念.mp4 (48.3 MB)
📄 1-3.马尔科夫决策过程.mp4 (38.4 MB)
📄 1-4.Bellman方程.mp4 (58.5 MB)
📄 1-5.值迭代求解.mp4 (58.6 MB)
📄 1-6.代码实战求解过程.mp4 (78.8 MB)
📄 1-7.Q-Learning基本原理.mp4 (38.2 MB)
📄 1-8.Q-Learning迭代计算实例.mp4 (43.7 MB)
📄 1-9.Q-Learning迭代效果.mp4 (41.7 MB)
📄 1-10.求解流程详解.mp4 (101.2 MB)
📄 2-1.Deep-Q-Network原理.mp4 (34.9 MB)
📄 2-2.Deep-Q-Learning网络细节.mp4 (53.8 MB)
📄 2-3,Deep Q-Learning网络参数配置.mp4 (55.6 MB)
📄 2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型.mp4 (81.5 MB)
📄 2-5.Deep Q Learning卷积操作定义.mp4 (74.8 MB)
📄 2-6.数据预处理.mp4 (84.5 MB)
📄 2-7.实现阶段数据存储.mp4 (59.5 MB)
📄 2-8.实现训练模块.mp4 (76.0 MB)
📄 2-9.Debug解读训练代码.mp4 (53.4 MB)
📄 2-10.完整代码流程分析.mp4 (123.2 MB)
📄 2-11.Deep Q-Learning效果演示.mp4 (45.1 MB)
📁 唐宇迪-强化学习课件及代码
📄 bird.zip (125.7 MB)
📄 强化学习.pdf (2.2 MB)
📄 ValueIteration.py (2.4 KB)
📁 10、Tensorflow项目实战视频课程-文本分类
📄 1.wmv (6.4 MB)
📄 2.wmv (9.6 MB)
📄 3.wmv (16.3 MB)
📄 4.wmv (28.6 MB)
📄 5.wmv (61.2 MB)
📄 6.wmv (52.6 MB)
📄 7.wmv (56.4 MB)
📄 8.wmv (52.2 MB)
📄 9.wmv (52.9 MB)
📄 10.wmv (66.0 MB)
📄 11.wmv (58.9 MB)
📄 12.wmv (67.0 MB)
📄 13.wmv (64.5 MB)
📄 14.wmv (35.9 MB)
📄 15.wmv (50.7 MB)
📁 文本分类
📄 数据-代码.zip (174.0 B)
📁 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
📁 递归神经网络原理(四课时)
📄 1.wmv (3.5 MB)
📄 2.wmv (22.8 MB)
📄 3.wmv (18.9 MB)
📄 4.wmv (18.4 MB)
📁 RNN手写字体识别（三课时）
📄 1.wmv (40.1 MB)
📄 2.wmv (50.0 MB)
📄 3.wmv (62.0 MB)
📁 TensorFlow打造唐诗生成网络（八课时）
📄 1.wmv (34.9 MB)
📄 2.wmv (41.9 MB)
📄 3.wmv (64.4 MB)
📄 4.wmv (53.3 MB)
📄 5.wmv (26.4 MB)
📄 6.wmv (55.7 MB)
📄 7.wmv (17.2 MB)
📄 8.wmv (40.2 MB)
📁 唐诗生成资料
📄 poem.zip (97.0 MB)
📄 RNN与LSTM.pptx (1.1 MB)
📄 tensorflow-RNN.pptx (792.8 KB)
📁 12、深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型
📄 Seq2Seq网络.rar (658.1 KB)
📁 seq2seq网络架构原理
📄 1.wmv (7.4 MB)
📄 2.wmv (14.4 MB)
📄 3.wmv (14.0 MB)
📄 4.wmv (24.7 MB)
📄 5.wmv (26.5 MB)
📁 文章摘要生成
📄 1.wmv (50.1 MB)
📄 2.wmv (48.3 MB)
📄 3.wmv (51.0 MB)
📄 4.wmv (76.7 MB)
📁 序列排序生成
📄 1.wmv (27.8 MB)
📄 2.wmv (39.2 MB)
📄 3.wmv (48.0 MB)
📄 4.wmv (51.7 MB)
📄 5.wmv (48.2 MB)
📁 13、深度学习顶级论文算法详解视频课程
📄 第十一集.wmv (62.8 MB)
📄 第十四.avi (221.7 MB)
📄 第八课.wmv (22.5 MB)
📁 DeepLearning(期刊论文)
📄 83f2b0137888ff19f7d3236cfac42ffbee5685.pdf (4.6 MB)
📄 4166643538787b5802a551e0f477a5ee0a76aa.pdf (5.1 MB)
📄 61991ea3586e3039a1f35302945da0e62ed276.pdf (800.2 KB)
📄 c2da8f6984015ae113e2401190107a348be42c.pdf (2.9 MB)
📄 d9a9027182bae247583555443e5015383b2c29.pdf (6.5 MB)
📄 第二课.wmv (205.6 MB)
📄 第九课.wmv (26.7 MB)
📄 第六课.wmv (82.9 MB)
📄 第七课.wmv (48.4 MB)
📄 第十二课.mp4 (45.3 MB)
📄 第十课.wmv (33.1 MB)
📄 第三课.wmv (130.4 MB)
📄 第四课.wmv (64.3 MB)
📄 第十六课.avi (222.8 MB)
📄 第十三课.avi (235.0 MB)
📄 第十五课.wmv (173.9 MB)
📄 第五课.wmv (50.4 MB)
📄 第一课.课程简介.txt (74.0 B)
📁 14、自然语言处理word2vec
📁 Gensim构造词向量模型
📄 1-.wmv (35.2 MB)
📄 2-.wmv (72.2 MB)
📄 3-.wmv (40.2 MB)
📄 4-.wmv (37.3 MB)
📁 实战word2vec
📄 1-.wmv (15.1 MB)
📄 2-.wmv (45.9 MB)
📄 3-.wmv (38.5 MB)
📄 4-.wmv (33.5 MB)
📄 5-.wmv (44.1 MB)
📄 6-.wmv (44.8 MB)
📄 7-.wmv (42.8 MB)
📁 word2vec
📄 1-.wmv (14.6 MB)
📄 2-.wmv (26.6 MB)
📄 3-.wmv (10.9 MB)
📄 4-.wmv (20.5 MB)
📄 5-.wmv (16.4 MB)
📄 6-.wmv (24.1 MB)
📄 7-.wmv (20.4 MB)
📄 8-.wmv (28.5 MB)
📄 9-.wmv (13.2 MB)
📄 10-.wmv (22.3 MB)
📄 11-.wmv (14.0 MB)
📁 15、深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)
📄 001、课程简介.mp4 (21.1 MB)
📄 002、Tensorflow安装.mp4 (10.6 MB)
📄 003、style-transfer基本原理.mp4 (24.0 MB)
📄 004、风格生成网络结构原理.mp4 (13.9 MB)
📄 005、风格生成网络细节.mp4 (21.5 MB)
📄 006、风格转换效果展示.mp4 (27.8 MB)
📄 007、风格转换参数配置.mp4 (56.9 MB)
📄 008、数据读取操作.mp4 (37.4 MB)
📄 009、VGG体征提取网络结构.mp4 (42.3 MB)
📄 010、内容与风格特征提取.mp4 (37.9 MB)
📄 011、生成网络结构定义.mp4 (9.6 MB)
📄 012、生成网络计算操作.mp4 (44.2 MB)
📄 013、参数初始化.mp4 (37.1 MB)
📄 014、Content损失计算.mp4 (17.5 MB)
📄 015、Style损失计算.mp4 (32.2 MB)
📄 016、完成训练模块.mp4 (38.4 MB)
📄 017、模型保存与打印结果.mp4 (32.5 MB)
📄 018、完成测试代码.mp4 (56.8 MB)
📁 唐宇迪-StyleTransfer
📄 数据下载地址.txt (229.0 B)
📄 style-transfer代码.zip (84.0 MB)
📄 文件放哪.png (12.8 KB)
📁 16、机器学习-对抗生成网络
📄 1.补充.mp4 (432.1 KB)
📄 1.课程简介.mp4 (57.2 MB)
📄 2.对抗生成网络形象解释.mp4 (44.3 MB)
📄 3.对抗生成网络工作原理.mp4 (43.3 MB)
📄 4.案例实战对抗生成网络：环境配置.mp4 (49.5 MB)
📄 5.案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型.mp4 (59.8 MB)
📄 6.案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型.mp4 (52.7 MB)
📄 7.案例实战对抗生成网络：构造损失函数.mp4 (44.1 MB)
📄 8.案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络.mp4 (62.7 MB)
📄 9.DCGAN基本原理.mp4 (62.0 MB)
📄 10.DCGAN的网络模型架构.mp4 (85.4 MB)
📄 11.DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据.mp4 (85.6 MB)
📄 12.DCGAN项目实战：配置参数.mp4 (78.4 MB)
📄 13.DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构.mp4 (87.3 MB)
📄 14.DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络.mp4 (47.4 MB)
📄 15.DCGAN项目实战：训练DCGAN网络.mp4 (45.5 MB)
📄 DCGAN.zip (284.6 MB)
📁 对抗生成网络资料
📄 DCGAN.zip (284.6 MB)
📄 GAN.pptx (2.1 MB)
📄 人脸数据.zip (647.3 MB)
📄 人脸数据.zip (647.3 MB)
📁 17､ 机器学习-推荐系统
📁 章节1-推荐系统工作原理
📄 01系列课程概述.mp4 (7.9 MB)
📄 02推荐系统应用.mp4 (32.7 MB)
📄 03数据,代码下载（点击参考资料下载）.zip (182.0 B)
📄 04推荐系统要完成的任务.mp4 (17.4 MB)
📄 05相似度计算.mp4 (27.8 MB)
📄 06基于用户的协同过滤.mp4 (24.0 MB)
📄 07基于物品的协同过滤.mp4 (36.4 MB)
📄 08隐语义模型.mp4 (19.9 MB)
📄 09隐语义模型求解.mp4 (26.8 MB)
📄 10模型评估标准.mp4 (17.5 MB)
📁 章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型
📄 11Surprise库与数据简介.mp4 (34.2 MB)
📄 12Surprise库使用方法.mp4 (43.3 MB)
📄 13得出推荐商品结果.mp4 (63.3 MB)
📁 章节3-使用Surprise库建立推荐系统
📄 14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4 (46.6 MB)
📄 15模型架构.mp4 (51.3 MB)
📄 16损失函数定义.mp4 (51.8 MB)
📄 17训练网络.mp4 (74.7 MB)
📁 18、TensorFlow-图像处理
📁 超分辨率重构
📄 srdata.zip (4.0 GB)
📄 srgan超分辨率重构.zip (532.6 MB)
📁 高阶API
📄 高阶API.zip (35.1 MB)
📄 Tensorflow-图像处理视频课程01.mp4 (244.8 MB)
📄 Tensorflow-图像处理视频课程02.mp4 (143.8 MB)
📄 Tensorflow-图像处理视频课程03.mp4 (184.7 MB)
📄 Tensorflow-图像处理视频课程04.mp4 (159.7 MB)
📄 Tensorflow-图像处理视频课程05.mp4 (98.9 MB)
📁 图像缺失补全
📄 glcic图像补全.zip (178.8 MB)
📄 图像补全人脸数据.zip (1.3 GB)
📁 19、Tensorflow-自然语言处理
📄 Tensorflow-自然语言处理.rar (777.0 MB)
📁 20、Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn
📄 第一章 三代物体检测算法概述.mp4 (146.6 MB)
📄 第一章 三代物体检测算法概述.rar (89.5 MB)
📄 第二章 faster-rcnn论文解读.mp4 (745.2 MB)
📄 第三章 tensorflow版本实现解读.rar (631.1 MB)
📄 Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读.zip (216.0 B)
📁 物体检测-faster-rcnn
📄 Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf (6.5 MB)
📄 faster-rcnn.pptx (3.2 MB)
📄 FasterRcnn.zip (2.7 GB)
📄 iccv15_tutorial_training_rbg.pdf (17.4 MB)
📁 物体检测-faster-rcnn
📄 Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf (6.5 MB)
📄 faster-rcnn.pptx (3.2 MB)
📄 FasterRcnn.zip (2.7 GB)
📄 iccv15_tutorial_training_rbg.pdf (17.4 MB)
📁 21、数据科学人工智能-必备数学基础
📁 课件
📄 高等数学.pdf (1.1 MB)
📄 概率分布与概率密度.pdf (640.2 KB)
📄 概率论.pdf (2.3 MB)
📄 核函数.pdf (477.7 KB)
📄 后验概率估计.pdf (230.8 KB)
📄 激活函数.pdf (264.4 KB)
📄 矩阵.pdf (1.3 MB)
📄 拉格朗日乘子法.pdf (599.3 KB)
📄 熵.pdf (267.7 KB)
📄 似然函数.pdf (384.4 KB)
📄 SVD.pdf (396.6 KB)
📄 梯度.pdf (702.1 KB)
📄 泰勒公式.pdf (777.5 KB)
📄 特征值与特征向量.pdf (386.9 KB)
📄 微积分.pdf (960.9 KB)
📁 视频
📄 01-第一章.mp4 (125.8 MB)
📄 02-第二章至第七章.mp4 (893.4 MB)
📄 03-第八章.mp4 (367.2 MB)
📄 04-第九章至第十章.mp4 (231.1 MB)
📄 05-第十章补充.mp4 (31.4 MB)
📄 06-第十一章至第十二章.mp4 (1.2 GB)
📄 07-第十三章.mp4 (411.2 MB)
📄 08-第十四至第十五.mp4 (429.4 MB)
📄 09-第十六章.mp4 (453.0 MB)
📁 统计分析
📄 统计分析-数据代码.zip (66.4 MB)
📁 22、NLP-文本相似度
📄 文本相似度.zip (115.8 MB)
📁 23、深度学习30天系统实训-非加密
📁 第一章
📄 1-1课程概述与环境配置.mp4 (80.8 MB)
📄 1-2深度学习与人工智能概述.mp4 (72.7 MB)
📄 1-3机器学习常规套路.mp4 (50.0 MB)
📄 1-4K近邻与交叉验证.mp4 (41.3 MB)
📄 1-5得分函数.mp4 (35.3 MB)
📄 1-6损失函数.mp4 (27.0 MB)
📄 1-7softmax分类器.mp4 (25.3 MB)
📄 1-8课后讨论与答疑.mp4 (189.9 MB)
📄 神经网络（上课）.pdf (11.7 MB)
📁 第二章
📄 2-1梯度下降原理-2-2学习率的作用-2-3反向传播-2-4神经网络基础架构-2-5神经网络实例演示-2-6正则化与激活函数.mp4 (320.7 MB)
📄 2-7drop-out.mp4 (39.1 MB)
📄 2-8课后讨论.mp4 (59.2 MB)
📁 第三章-tensorflow训练mnist数据集
📄 3-1tensorflow安装.mp4 (41.1 MB)
📄 3-2tensorflow基本套路.mp4 (55.0 MB)
📄 3-3tensorflow常用操作.mp4 (40.7 MB)
📄 3-4tensorflow实现线性回归.mp4 (97.7 MB)
📄 3-5tensorflow实现手写字体.mp4 (65.6 MB)
📄 3-6参数初始化.mp4 (47.7 MB)
📄 3-7迭代完成训练.mp4 (72.6 MB)
📄 3-8课后讨论.mp4 (155.8 MB)
📄 mnist.zip (11.1 MB)
📁 第四章-卷积神经网络
📄 4-1卷积体征提取.mp4 (43.2 MB)
📄 4-2卷积计算流程.mp4 (44.0 MB)
📄 4-3卷积层计算参数.mp4 (74.7 MB)
📄 4-4池化层操作.mp4 (53.5 MB)
📄 4-5卷积网络整体架构.mp4 (36.7 MB)
📄 4-6经典网络架构.mp4 (65.4 MB)
📁 第五章-CNN实战与验证码识别
📄 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载–）.mp4 (28.1 MB)
📄 5-2使用CNN训练mnist数.mp4 (59.9 MB)
📄 5-3卷积与池化操作.mp4 (38.0 MB)
📄 5-4定义卷积网络计算流程.mp4 (68.2 MB)
📄 5-5完成迭代训练.mp4 (84.6 MB)
📄 5-6验证码识别概述.mp4 (50.7 MB)
📄 5-7验证码识别流程.mp4 (122.9 MB)
📄 验证码案例.zip (76.1 MB)
📁 第六章-自然语言处理-word2vec
📄 6-1自然语言处理与深度学.mp4 (36.5 MB)
📄 6-2语言模型.mp4 (39.1 MB)
📄 6-3神经网络模型.mp4 (30.4 MB)
📄 6-4CBOW模型.mp4 (39.4 MB)
📄 6-5参数更新.mp4 (45.2 MB)
📄 6-6负采样模型.mp4 (20.0 MB)
📄 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4 (124.3 MB)
📁 第七章-word2vec实战与对抗生成网络
📄 7-1基于词袋模型训练分类器.mp4 (78.7 MB)
📄 7-2准备word2vec输入数据.mp4 (64.7 MB)
📄 7-3使用gensim构建word2.mp4 (121.1 MB)
📄 7-4tfidf原理.mp4 (136.7 MB)
📄 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载—).mp4 (45.1 MB)
📄 7-6GAN网络结构定义.mp4 (53.7 MB)
📄 7-7 Gan迭代生成.mp4 (107.1 MB)
📄 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载—）.mp4 (43.2 MB)
📄 7-9DCGAN网络细节.mp4 (80.4 MB)
📁 第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
📄 8-1 RNN网络架构.mp4 (41.6 MB)
📄 8-2LSTM网络架构.mp4 (33.6 MB)
📄 8-3案例：使用LSTM进行情.mp4 (78.7 MB)
📄 8-4情感数据集处理.mp4 (92.0 MB)
📄 8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4 (143.3 MB)
📄 8-6趣味网络串讲（数据代.mp4 (55.3 MB)
📄 8-7课后讨论版.mp4 (27.4 MB)
📁 第三次课程代码
📄 imagenet-vgg-verydeep-19.mat (549.4 MB)
📄 tensorflow.pptx (792.8 KB)
📄 tensorflow代码.zip (2.1 MB)
📁 24、python-机器学习-进阶实战
📄 1 数据特征.mp4 (236.1 MB)
📄 2 GBDT提升算法.mp4 (62.1 MB)
📄 3 xgboost-gbdt-lightgbm提.mp4 (72.6 MB)
📄 4 使用lightgbm进行饭店流.mp4 (105.0 MB)
📄 5 人口普查数据集项目实战.mp4 (221.1 MB)
📄 6 降维算法-线性判别分析.mp4 (82.5 MB)
📄 7 贝叶斯优化及其工具包使用.mp4 (125.9 MB)
📄 8 贝叶斯优化实战.mp4 (93.8 MB)
📄 10 HMM隐马尔科夫模型.mp4 (117.2 MB)
📄 11 HMM案例实战.mp4 (66.6 MB)
📄 12 推荐系统.mp4 (71.6 MB)
📄 13 音乐推荐系统实战.mp4 (208.4 MB)
📄 14 基于统计分析的电影推荐.mp4 (233.2 MB)
📄 15 学习曲线.mp4 (74.2 MB)
📄 16 NLP-文本特征方法对比.mp4 (140.9 MB)
📄 17 使用word2vec分类任务.mp4 (156.2 MB)
📄 18 和 19 章.mp4 (180.6 MB)
📄 20 机器学习项目实战-数据处.mp4 (195.6 MB)
📄 21 机器学习项目实战-建模与.mp4 (154.6 MB)
📄 20181129_155828.mp4 (105.7 MB)
📁 唐宇迪-机器学习-进阶实战-资料
📄 1-12.exe (149.8 MB)
📄 13.音乐推荐系统实战.exe (507.4 MB)
📄 14-15.exe (13.0 MB)
📄 16.NLP-文本特征方法对比.exe (1.4 GB)
📄 17-20.exe (132.5 MB)
📁 25、Python Kaggle竞赛案例实战
📁 Kaggle第1课：机器学习算法、工具与流程概述
📄 Kaggle 第一次课 1.mp4 (40.8 MB)
📄 Kaggle 第一次课2 .mp4 (278.1 MB)
📄 Kaggle第1课：机器学习算法、工具与流程概述.pdf (5.9 MB)
📁 Kaggle第2课：经济金融领域的应用
📄 第2课 经济金融领域的应用.pdf (5.7 MB)
📄 Kaggle 第二次课.mp4 (210.6 MB)
📁 Kaggle第3课：排序与CTR预估问题
📄 5-2.mp4 (310.5 MB)
📄 kaggle第三课.mp4 (357.9 MB)
📄 New3.mp4 (411.9 MB)
📁 Kaggle第4课：自然语言处理类问题
📄 Kaggle4_2.mp4 (260.8 MB)
📄 Kaggle第四课第一部分.mp4 (88.6 MB)
📁 Kaggle第5课：能源预测与分配类问题案例
📄 5-1.mp4 (177.0 MB)
📄 5-2.mp4 (310.5 MB)
📁 Kaggle第6课：走起-深度学习
📄 6.mp4 (899.4 MB)
📄 第6课：走起-深度学习.pdf (4.5 MB)
📁 Kaggle第7课：电商推荐与销量预测相关案例
7.mp4 (337.1 MB)
Kaggle第8课：金融风控问题
baiduyunguangjia_cfg_A900527E-5BA6-4d22-8E96-E40D5C6EDF61.cfg (4.0 B)
第8课：金融风控问题.pdf (1.6 MB)
第八课.mp4 (252.6 MB)
26、LSTM行为识别
行为识别.zip (59.8 MB)
27、问答机器人
QA问答.zip (880.5 MB)
28、OpenCV计算机视觉图像识别深度学习实战
第01讲 图像处理基础
第一课.mkv (831.8 MB)
第02讲 初探计算机视觉
第二课.mkv (746.6 MB)
第03讲 空域图像处理的洪荒之力
第三课上.mkv (594.5 MB)
第三课下.mkv (223.7 MB)
第04讲 机器视觉中的特征提取与描述
第四课上.mkv (848.8 MB)
第四课下.mkv (15.5 MB)
第05讲 坐标变换与视觉测量
第五课.mkv (605.9 MB)
第06讲 深度学习在图像识别中的应用
第六课上.mkv (646.4 MB)
第六课下.mkv (155.6 MB)
第07讲 图像检索
第七课.mkv (561.0 MB)
第08讲 图像标注与问答
第八课.mkv (749.1 MB)
第09讲 3D计算机视觉
第九课上.mkv (645.8 MB)
第九课下.mkv (117.8 MB)
第10讲 机器视觉项目实战
第十课.mkv (633.8 MB)
opencv-3.0.0.zip (96.3 MB)
29、python3数据分析与挖掘实战
Python3数据分析与挖掘实战
第1章 Python基础 第一阶段
001、课程介绍.mp4 (25.3 MB)
002、初识python.mp4 (31.8 MB)
003、python语法基础.mp4 (70.8 MB)
004、python控制流.mp4 (49.4 MB)
005、课后答疑.mp4 (59.1 MB)
第2章 Python基础 第二阶段
006、python函数详解.mp4 (49.7 MB)
007、python模块.mp4 (55.2 MB)
008、python文件操作.mp4 (49.3 MB)
009、python异常值处理.mp4 (17.9 MB)
010、课后答疑.mp4 (64.8 MB)
第3章 Python 爬虫初识
011、作业讲解及爬虫初识.mp4 (112.7 MB)
012、网络爬虫原理.mp4 (8.2 MB)
013、正则表达式实战.mp4 (104.1 MB)
014、课后答疑.mp4 (29.0 MB)
第4章 Urllib库实战
015、Urllib库实战.mp4 (82.7 MB)
016、Urllib库实战（二）.mp4 (36.6 MB)
017、Urllib库实战（三）.mp4 (46.7 MB)
018、爬虫的异常处理.mp4 (18.8 MB)
019、爬虫的浏览器伪装技术.mp4 (21.9 MB)
020、python新闻爬虫实战.mp4 (40.4 MB)
021、课后答疑.mp4 (43.9 MB)
第5章 爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战
022、爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战.mp4 (77.5 MB)
023、图片爬虫实战.mp4 (163.7 MB)
024、课后答疑.mp4 (105.1 MB)
第6章 爬虫实战及Scrapy框架的安装
025、抓包分析实战1.mp4 (158.7 MB)
026、抓包分析实战2.mp4 (111.6 MB)
027、微信爬虫实战.mp4 (34.9 MB)
028、多线程爬虫实战.mp4 (62.5 MB)
029、Scrapy框架的安装.mp4 (19.2 MB)
030、课后答疑.mp4 (46.4 MB)
第7章 Scrapy爬虫
031、Scrapy框架常见命令实战.mp4 (111.7 MB)
032、第一个Scrapy爬虫.mp4 (70.2 MB)
033、Scrapy自动爬虫实战.mp4 (101.6 MB)
034、课后答疑.mp4 (61.4 MB)
第8章 用Scrapy爬取网站的数据
035、天善智能课程自动爬虫实战.mp4 (88.4 MB)
036、自动模拟登陆爬虫实战.mp4 (119.6 MB)
037、当当商城爬虫实战.mp4 (87.8 MB)
038、课后答疑.mp4 (57.4 MB)
第9章 补充以及作业讲解
039、补充内容.mp4 (74.5 MB)
040、上节课作业讲解.mp4 (108.2 MB)
041、答疑.mp4 (129.9 MB)
第10章 Python数据分析与挖掘技术基础
042、快速了解数据分析与数据挖掘.mp4 (38.7 MB)
043、数据分析与挖掘相关模块简介与安装.mp4 (64.4 MB)
044、相关模块的使用.mp4 (69.8 MB)
045、Python数据导入实战.mp4 (91.9 MB)
046、答疑.mp4 (37.7 MB)
第11章 Python数据可视化分析实现
047、matplotlib基础 折线图-散点图.mp4 (93.0 MB)
048、直方图.mp4 (74.4 MB)
049、读取和讯博客的数据并可视化分析.mp4 (40.8 MB)
050、答疑.mp4 (26.2 MB)
第12章 Python数据清洗、集成与变换
051、数据探索与数据与清洗概述（一）.mp4 (85.0 MB)
052、数据探索与数据与清洗概述（二）.mp4 (35.5 MB)
053、数据分布探索实战.mp4 (80.9 MB)
054、数据集成实战.mp4 (18.8 MB)
055、答疑.mp4 (19.0 MB)
第13章 数据转换、属性构造、数据规约
056、数据转换.mp4 (110.5 MB)
057、属性构造.mp4 (38.3 MB)
058、数据规约.mp4 (71.2 MB)
059、答疑.mp4 (11.1 MB)
第14章 文本挖掘
060、文本挖掘 一.mp4 (81.7 MB)
061、文本挖掘 二.mp4 (111.9 MB)
062、答疑.mp4 (33.8 MB)
第15章 文本相似度分析
063、文本相似度分析一.mp4 (67.9 MB)
064、文本相似度分析二.mp4 (50.8 MB)
065、文本相似度分析三.mp4 (135.1 MB)
066、答疑.mp4 (33.4 MB)
第16章 Python数据分析与挖掘实战 上
067、Python数据建模概述.mp4 (7.7 MB)
068、Python数据分类实现过程.mp4 (11.6 MB)
069、常见分类算法.mp4 (2.2 MB)
070、knn算法（补录）.mp4 (91.6 MB)
071、KNN算法与贝克斯方法.mp4 (41.4 MB)
072、手写体数字识别.mp4 (131.2 MB)
073、答疑.mp4 (36.9 MB)
第17章 Python数据建模与分类实现 下
074、贝叶斯算法 上.mp4 (79.2 MB)
075、贝叶斯课程 （补录）.mp4 (21.0 MB)
076、贝叶斯算法 下.mp4 (19.4 MB)
077、回归算法.mp4 (102.7 MB)
078、决策树.mp4 (57.1 MB)
079、答疑.mp4 (10.0 MB)
第18章 Python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析
080、决策树.mp4 (75.7 MB)
081、聚类.mp4 (98.5 MB)
082、答疑.mp4 (33.8 MB)
第19章 Python数据分析与挖掘实战
083、贝叶斯应用.mp4 (105.9 MB)
084、人工神经网络理论基础.mp4 (45.9 MB)
085、人工神经网络实现实战.mp4 (139.3 MB)
086、答疑.mp4 (35.7 MB)
第20章 Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训上
087、Apriori算法与项目实战.mp4 (98.9 MB)
088、社交网络项目实战.mp4 (137.6 MB)
089、答疑.mp4 (111.6 MB)
第21章 Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训下
090、微博接口开发上.mp4 (36.4 MB)
091、微博接口开发下.mp4 (42.1 MB)
92-93课时 PhantomJS.rar (77.6 MB)
094、文本分类及答疑.mp4 (120.5 MB)
软件包及安装文档
python-3.5.4-32位.exe (27.6 MB)
python-3.5.4-64位.exe (28.5 MB)
Python-3.5.x安装教程.pdf (331.1 KB)
源码.rar (329.6 MB)
30、量化交易课程
ML_机器学习与量化交易项目班
代码
lecture_code 03
cadf.py (2.4 KB)
insert_symbols.py (2.3 KB)
price_retrieval.py (3.7 KB)
quandl_data.py (2.5 KB)
quantitative.sql (1.9 KB)
retrieving_data.py (868.0 B)
securities_master.sql (1.7 KB)
lecture_code 04
code for lecture 4.ipynb (534.3 KB)
lecture_code 05
BB.py (844.0 B)
CCI.py (1.2 KB)
evm.py (1.2 KB)
FI.py (623.0 B)
forecast.py (4.0 KB)
grid_search.py (1.5 KB)
MA.py (1.3 KB)
ROC.py (1.1 KB)
lecture_code 08
backtest.py (4.3 KB)
event.py (4.8 KB)
mac.py (3.4 KB)
portfolio.py (8.7 KB)
ppt
机器学习和量化交易实战 Lecture 01.pdf (1.8 MB)
机器学习和量化交易实战 Lecture 02.pdf (2.6 MB)
机器学习和量化交易实战 Lecture 03.pdf (1.6 MB)
机器学习和量化交易实战 Lecture 04.pdf (3.2 MB)
机器学习和量化交易实战 Lecture 06.pdf (6.5 MB)
机器学习和量化交易实战 Lecture 07.pptx (7.4 MB)
机器学习和量化交易实战 Lecture 09.pptx (7.6 MB)
机器学习和量化交易实战 Lecture 10.pptx (6.8 MB)
视频
1自动化交易综述.mkv (785.6 MB)
2量化交易系统综述.mkv (707.0 MB)
3搭建自己的量化数据库.mkv (628.2 MB)
4用python进行金融数据分析.mkv (689.7 MB)
5策略建模综述.mkv (664.3 MB)
7模型评估与风险控制.mkv (710.1 MB)
8自动交易系统的搭建.mkv (610.4 MB)
9 量化策略的实现.mkv (758.9 MB)
10策略优化与课程总结.mkv (697.7 MB)
31、数据挖掘课程
1-3课.zip (2.8 GB)
4-6课.zip (2.6 GB)
7-10课.zip (4.0 GB)
32、OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理
第1章 课程导学
1-1 计算机视觉导学.mp4 (48.2 MB)
第2章 计算机视觉入门
2-1 本章介绍.mp4 (31.4 MB)
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建.mp4 (34.8 MB)
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建.mp4 (21.4 MB)
2-4 测试案例helloWorld.mp4 (18.8 MB)
2-5 案例1：图片的读取和展示.mp4 (22.7 MB)
2-6 Opencv模块组织结构.mp4 (37.9 MB)
2-7 案例2：图片写入.mp4 (20.9 MB)
2-8 案例3：不同图片质量保存.mp4 (30.5 MB)
2-9 像素操作基础.mp4 (24.9 MB)
2-10 案例4：像素读取写入.mp4 (12.4 MB)
2-11 tensorflow常量变量定义.mp4 (28.8 MB)
2-12 tensorflow运算原理.mp4 (32.9 MB)
2-13 常量变量四则运算.mp4 (63.7 MB)
2-14 矩阵基础1.mp4 (63.1 MB)
2-15 矩阵基础2.mp4 (35.6 MB)
2-16 矩阵基础3.mp4 (29.0 MB)
2-17 numpy模块使用.mp4 (38.5 MB)
2-18 matplotlib模块的使用.mp4 (28.8 MB)
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1.mp4 (48.7 MB)
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2.mp4 (27.2 MB)
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3.mp4 (53.4 MB)
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4.mp4 (91.9 MB)
第3章 计算机视觉加强之几何变换
3-1 本章介绍.mp4 (36.7 MB)
3-2 图片缩放1.mp4 (21.8 MB)
3-3 图片缩放2.mp4 (44.0 MB)
3-4 图片缩放3.mp4 (36.1 MB)
3-5 图片剪切.mp4 (16.6 MB)
3-6 图片位移1.mp4 (20.3 MB)
3-7 图片移位2.mp4 (30.6 MB)
3-8 图片移位3.mp4 (13.0 MB)
3-9 图片镜像.mp4 (46.1 MB)
3-10 图片缩放.mp4 (21.6 MB)
3-11 图片仿射变换.mp4 (42.0 MB)
3-12 图片旋转.mp4 (21.8 MB)
3-13 图片几何变换小结.mp4 (20.8 MB)
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
4-1 图像特效介绍.mp4 (93.7 MB)
4-2 图像灰度处理1.mp4 (20.3 MB)
4-3 图像灰度处理2.mp4 (29.9 MB)
4-4 算法优化.mp4 (33.9 MB)
4-5 颜色反转.mp4 (32.2 MB)
4-6 马赛克.mp4 (36.6 MB)
4-7 毛玻璃.mp4 (38.5 MB)
4-8 图片融合.mp4 (36.7 MB)
4-9 边缘检测1.mp4 (54.6 MB)
4-10 边缘检测2.mp4 (53.1 MB)
4-11 浮雕效果.mp4 (19.4 MB)
4-12 颜色映射.mp4 (21.0 MB)
4-13 油画特效.mp4 (56.4 MB)
4-14 图像特效小结.mp4 (24.7 MB)
4-15 线段绘制.mp4 (38.9 MB)
4-16 矩形圆形任意多边形绘制.mp4 (47.0 MB)
4-17 文字图片绘制.mp4 (28.6 MB)
第5章 计算机视觉加强之图像美化
5-1 美化效果章节介绍.mp4 (59.9 MB)
5-2 彩色图片直方图.mp4 (57.4 MB)
5-3 直方图均衡化.mp4 (54.3 MB)
5-4 图片修补.mp4 (45.1 MB)
5-5 灰度直方图源码.mp4 (25.9 MB)
5-6 彩色直方图源码.mp4 (33.7 MB)
5-7 灰度直方图均衡化.mp4 (76.7 MB)
5-8 彩色直方图均衡化.mp4 (50.3 MB)
5-9 亮度增强.mp4 (22.5 MB)
5-10 磨皮美白.mp4 (25.9 MB)
5-11 高斯均值滤波.mp4 (52.5 MB)
5-12 中值滤波.mp4 (38.9 MB)
5-13 图像美化章节小结.mp4 (48.9 MB)
第6章 计算机视觉加强之机器学习
6-1 机器学习章节介绍.mp4 (32.6 MB)
6-2 视频分解图片.mp4 (43.9 MB)
6-3 图片合成视频.mp4 (17.9 MB)
6-4 Haar特征1.mp4 (24.6 MB)
6-5 Haar特征2.mp4 (33.7 MB)
6-6 Haar特征3.mp4 (17.2 MB)
6-7 adaboost分类器1.mp4 (128.3 MB)
6-8 adaboost分类器2.mp4 (76.4 MB)
6-9 Haar+adaboost人脸识别.mp4 (123.6 MB)
6-10 SVM支持向量机1.mp4 (41.5 MB)
6-11 SVM支持向量机2.mp4 (71.6 MB)
6-12 SVM小结.mp4 (37.0 MB)
6-13 Hog特征1.mp4 (59.3 MB)
6-14 Hog特征2.mp4 (105.5 MB)
6-15 Hog特征3.mp4 (54.8 MB)
6-16 Hog特征4.mp4 (57.8 MB)
6-17 Hog小结.mp4 (64.5 MB)
6-18 Hog_SVM小狮子识别1.mp4 (117.7 MB)
6-19 Hog_SVM小狮子识别2.mp4 (88.9 MB)
6-20 Hog_SVM小狮子识别3.mp4 (93.3 MB)
6-21 Hog_SVM小狮子识别4.mp4 (105.1 MB)
6-22 Hog_SVM小狮子识别5.mp4 (129.7 MB)
6-23 机器学习小结.mp4 (166.3 MB)
第7章 手写数字识别
7-1 章节介绍.mp4 (6.0 MB)
7-2 样本介绍.mp4 (18.3 MB)
7-3 knn数字识别1.mp4 (23.9 MB)
7-4 knn数字识别2.mp4 (57.6 MB)
7-5 knn数字识别3.mp4 (110.8 MB)
7-6 knn数字识别4.mp4 (87.2 MB)
7-7 knn数字识别5.mp4 (124.2 MB)
7-8 knn数字识别6.mp4 (83.2 MB)
7-9 knn数字识别7.mp4 (102.1 MB)
7-10 knn数字识别8.mp4 (88.6 MB)
7-11 knn数字识别9.mp4 (59.3 MB)
7-12 knn数字识别10.mp4 (116.4 MB)
7-13 cnn实现手写数字识别1.mp4 (53.1 MB)
7-14 cnn实现手写数字识别2.mp4 (107.4 MB)
📄 7-15 cnn实现手写数字识别3.mp4 (89.5 MB)
📄 7-16 cnn实现手写数字识别4.mp4 (112.7 MB)
📄 7-17 cnn实现手写数字识别5.mp4 (91.1 MB)
📄 7-18 cnn实现手写数字识别6.mp4 (115.1 MB)
📄 7-19 数字识别小结.mp4 (131.9 MB)
📁 第8章 “刷脸”识别
📄 8-1 章节介绍.mp4 (22.1 MB)
📄 8-2 最简单的图片爬虫.mp4 (122.0 MB)
📄 8-3 ffmpeg初识_音频.mp4.mp4 (90.4 MB)
📄 8-4 OpenCV预处理.mp4 (49.3 MB)
📄 8-5 神经网络训练识别1.mp4 (21.8 MB)
📄 8-6 神经网络训练识别2.mp4 (56.0 MB)
📄 8-7 神经网络训练识别3.mp4 (63.9 MB)
📄 8-8 神经网络训练识别4.mp4 (65.5 MB)
📄 8-9 本章小结.mp4 (46.6 MB)
📁 第9章 课程总结
📄 9-1 课程总结.mp4 (27.5 MB)
📄 源码.zip (39.3 MB)
📁 33、OpenCV计算机视觉实战(Python版)
📄 01、课程简介.mp4 (112.5 MB)
📄 02、图像基本操作.mp4 (64.2 MB)
📄 03、阈值与平滑处理.mp4 (34.1 MB)
📄 04、图像形态学处理.mp4 (35.4 MB)
📄 05、图像梯度处理.mp4 (400.3 MB)
📄 06、边缘检测.mp4 (335.0 MB)
📄 07、图像金字塔与轮廓检测.mp4 (937.1 MB)
📄 08、直方图与傅里叶变换.mp4 (792.6 MB)
📄 09、项目实战-信用卡数字识别.mp4 (675.9 MB)
📄 10、项目实战-文档扫描OCR识别.mp4 (721.2 MB)
📄 11、图像特征-harris.mp4 (708.8 MB)
📄 12、图像特征-sift.mp4 (891.6 MB)
📄 13、案例实战-全景图像拼接.mp4 (576.7 MB)
📄 14、项目实战-停车场车位识别.mp4 (1.3 GB)
📄 15、项目实战-答题卡识别判卷.mp4 (546.7 MB)
📄 16、背景建模.mp4 (508.6 MB)
📄 17、光流估计.mp4 (559.7 MB)
📄 18、Opencv的DNN模块.mp4 (317.1 MB)
📄 19、项目实战-目标追踪.mp4 (1019.0 MB)
📄 20、卷积原理与操作.mp4 (1.1 GB)
📄 21、项目实战-疲劳检测.mp4 (696.4 MB)
📁 唐宇迪课件
📄 第2-7章notebook课件(1).zip (7.3 MB)
📄 第八章notebook课件.zip (209.0 B)
📄 第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip (235.0 B)
📄 第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip (237.0 B)
📄 第11-12章notebook课件.zip (215.0 B)
📄 第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip (235.0 B)
📄 第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip (239.0 B)
📄 第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip (239.0 B)
📄 第16-17章notebook课件.zip (215.0 B)
📄 第十八章：Opencv的DNN模块.zip (223.0 B)
📄 第十九章：项目实战-目标追踪.zip (227.0 B)
📄 第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip (268.0 B)
📄 唐宇迪OpenCV小章节.zip (10.6 GB)
📁 资料
📄 第八章notebook课件.zip (1.3 MB)
📄 第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip (548.1 KB)
📄 第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip (44.9 MB)
📄 第11-12章notebook课件.zip (52.1 MB)
📄 第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip (829.5 KB)
📄 第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip (111.3 MB)
📄 第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip (3.1 MB)
📄 第16-17章notebook课件.zip (9.4 MB)
📄 第十八章：Opencv的DNN模块.zip (49.6 MB)
📄 第十九章：项目实战-目标追踪.zip (125.3 MB)
📄 第二十一章：人脸关键点定位.zip (69.8 MB)
📄 第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip (74.1 MB)
📁 34 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程
📄 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程1.mp4 (133.8 MB)
📄 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程2.mp4 (104.6 MB)
📄 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程3.mp4 (112.2 MB)
📄 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程4.mp4 (121.2 MB)
📄 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程5.mp4 (109.2 MB)
📄 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程6.mp4 (111.4 MB)
📄 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程7.mp4 (80.1 MB)
📄 大数据Python数据分析处理库-pandas实战视频课程.zip (24.4 MB)
📁 35 大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程
📄 大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程1.mp4 (96.8 MB)
📄 大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程2.mp4 (96.4 MB)
📄 大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程3.mp4 (97.2 MB)
📄 大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程4.mp4 (107.0 MB)
📄 大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程5.mp4 (77.9 MB)
📄 numpy代码.zip (16.8 KB)
📁 36 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程
📄 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程1.mp4 (107.2 MB)
📄 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程2.mp4 (104.1 MB)
📄 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程3.mp4 (112.3 MB)
📄 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程4.mp4 (118.1 MB)
📄 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程5.mp4 (125.0 MB)
📄 Matplotlib绘图.zip (3.7 MB)

]