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马士兵-AI人工智能工程师

【12157】-马士兵-AI人工智能工程师

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  • 资源简介:马士兵-AI人工智能工程师
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    马士兵-AI人工智能工程师


     
    1.概述and特征提取.mp4
    2.线性回归1第一个模型用来进行数值预测.mp4
    3.从傻瓜到智能,梯度下降法学习法.mp4
    4.突破瓶颈,模型效果的提升.mp4
    5·猛将起于卒伍,工业环境下的分类模型.mp4
    6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4
    7.到底好不好?模型评价指标讲解.mp4
    8.让模型看的更准更稳,正则优化.mp4
    9.让学习更高效,数值优化和一只看不见的手.mp4
    10.朴素贝叶斯模型:简单背后蕴含的有效.mp4
    11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4
    12.SVM2-昔日辉煌,传统方法顶峰详解.mp4
    13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4
    14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4
    15.集成学习:企业神器GBDT详解.mp4
    16.Kmeans聚类:无监督学习,让数据自己说话.mp4
    17.DBscan聚类: kmeans升级,数据更具智能.mp4
    18.LDA:文本数据大杀器,揭示文本背后的秘密.mp4
    19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4
    20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4
    21.深度学习的学习算法,梯度下降法和链式法则.mp4
    22.多分类函数softmax和学习方法.mp4
    23.深度学习非线性能力关键:激活函数详解.mp4
    24.深度学习避坑指南:权重初始化的方法和技巧.mp4
    25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4
    26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4
    27.项目一:数字图像识别,让机器具有一双眼睛.mp4
    28.项目二:以图搜图技术详解实战01.mp4
    29.项目二:以图搜图技术详解实战02.mp4
    30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4
    31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4
    32.项目三:推荐系统整体流程架构解读01.mp4
    33.项目三: A_B测试和相关指标解读02.mp4
    34.项目三:关键词抽职和基于文本的召回算法03.mp4
    35.项目三:推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4
    36.项目三:推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4
    37.CNN:计算机视觉标配,给AI-双慧眼.mp4
    38.项目四: CNN识别彩色图像,就那么一会.mp4
    39.一期课程内容总结.mp4
    40.常见面试题解读01.mp4
    41.常见面试题解读02.mp4
    42.如何写简历.mp4
    43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4
    44.逻辑回归和神经元.mp4
    45.BP算法原理和训练方法.mp4
    46.常见激活函数讲解.mp4
    47.图像分类在企业中的应用.mp4
    48.卷积的基本思想.mp4
    01_AI-期课程资料
     
     
    马士兵-AI人工智能工程师
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