人工智能全新干货 半监督学习+规则学习+增强学习+稀疏学习+降维与度量学习+集成学习




课程的标题有点过度罗列，但是这次的人工智能Ai课程的确是新增了非常多已经运用于一线的实战技术。课程以人工智能机器学习为主线，在传统机器学习的基础上，为同学们扩展了集成学习、降维与度量学习、XGBOOST算法、特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、规则学习、增强学习等等全新的干货课程。这些技术内容都是已经在机器学习上经过不断演化而来，都是未来AI发展领域同学们不可错过的实战技术。
===============课程目录===============
统计章节目录
基础部分：人工智能python基础
基础部分：人工智能数学基础
第1部分：开始之前
第2部分：线性代数
第3部分：概率论
第4部分：机器学习上
1 简介
2 模型评估与选择
3 线性模型
4 决策树
5 神经网络
6 支持向量机
7 贝叶斯分类器
8 集成学习
9 聚类分析
10 降维与度量学习
11 XGBOOST
12 特征选择与稀疏学习
13 计算学习理论
14 半监督学习
15 概率图模型
16 规则学习
17 增强学习

详细课程目录

(1)\西瓜书视频上 半部分
(2)\西瓜书视频下 半部分
(3)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能python基础
(4)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能数学基础
(5)\西瓜书视频上 半部分\第1部分：开始之前
├─(1) 1、开始之前.mp4
├─(2) __0__ 开始之前.pptx
(6)\西瓜书视频上 半部分\第2部分：线性代数
├─(3) __1__ 线性代数1.pptx
├─(4) __2__ 线性代数2_线性相关和子空间.pptx
├─(5) __3__ 线性代数3_范数.pptx
├─(6) __4.1__ 线性代数4_特殊矩阵.pptx
├─(7) __5__ 矩阵分解.pdf
├─(8) 第三讲：线性代数（二）.mp4
├─(9) 第二讲：线性代数（一）.mp4
├─(10) 第五讲：线性代数（四）.mp4
├─(11) 第六讲：线性代数（五）.mp4
├─(12) 第四讲：线性代数（三）.mp4
(7)\西瓜书视频上 半部分\第3部分：概率论；目录中文件数:7个
├─(13) __6__ 概率论.pdf
├─(14) __7__ 概率论.pdf
├─(15) __8__ 概率论.pdf
├─(16) 课程回放 - 第七讲：概率论（一）.mp4
├─(17) 课程回放 - 第九讲：概率论（三）.mp4
├─(18) 课程回放 - 第八讲：概率论（二）.mp4
├─(19) 课程回放 - 第十讲：概率论（四）.mp4
(8)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上；目录中文件数:0个
(9)\西瓜书视频下 半部分\第4部分：机器学习；目录中文件数:0个
(10)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能python基础\第1部分；目录中文件数:3个
├─(20) 1.1 为什么使用Python.mp4
├─(21) 1.2 Python环境配置（Anaconda）.mp4
├─(22) 机器学习与Python-第一章.zip
(11)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能python基础\第2部分；目录中文件数:0个
(12)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能python基础\第3部分；目录中文件数:9个
├─(23) 3.1 Python数据分析工具简介（Numpy，Scipy，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn）.mp4
├─(24) 3.2 数据挖掘建模过程（定义挖掘目标，数据取样， 数据探索，数据预处理， 挖掘建模，模型评价）.mp4
├─(25) 3.3 Python主要数据探索函数（基本统计特征函数，扩展统计特征函数，统计作图函数）.mp4
├─(26) 3.4 Python主要数据预处理函数.mp4
├─(27) 3.5 Python挖掘建模（Python分类预测模型，Python主要聚类分析算法，Python主要时序模型算法）.mp4
├─(28) 3.6 MNIST手写体数字图片识别.mp4
├─(29) 4-mnist.zip
├─(30) 机器学习与Python_第三章_1.zip
├─(31) 机器学习与Python_第三章_2.zip
(13)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能数学基础\1、线代
├─(32) 10.向量组的线性相关性2.ppt
├─(33) 11.向量组的线性相关性3.ppt
├─(34) 12.向量组的线性相关性4.ppt
├─(35) 13.相似矩阵及二次型.ppt
├─(36) 14. 范数.ppt
├─(37) 15.矩阵分解.pptx
├─(38) 16.主成分分析.ppt
├─(39) 1行列式1.ppt
├─(40) 2行列式2.pdf
├─(41) 2行列式2.ppt
├─(42) 3.矩阵及其运算1.ppt
├─(43) 4.矩阵及其运算2.ppt
├─(44) 5.矩阵的初等变换.ppt
├─(45) 6.矩阵的秩.ppt
├─(46) 7.线性方程组的解.ppt
├─(47) 8.习题课.ppt
├─(48) 9.向量组的线性相关性1.ppt
├─(49) 第10讲：一小时答疑.mp4
├─(50) 第11讲：向量组的线性相关性（一）.mp4
├─(51) 第12讲：向量组的线性相关性（二）.mp4
├─(52) 第13讲：线性方程组的解的结构，向量空间.mp4
├─(53) 第14讲：习题课.mp4
├─(54) 第15讲：一小时答疑（Day3）.mp4
├─(55) 第16讲：相似矩阵及二次型（一）.mp4
├─(56) 第17讲：相似矩阵及二次型（二）.mp4
├─(57) 第18讲：范数.mp4
├─(58) 第19讲：矩阵分解.mp4
├─(59) 第1讲：行列式（一）.mp4
├─(60) 第20讲：主成分分析.mp4
├─(61) 第21讲：一小时答疑（Day4）.mp4
├─(62) 第2讲：行列式（二）.mp4
├─(63) 第3讲：矩阵及其运算（一）.mp4
├─(64) 第4讲：矩阵及其运算（二）.mp4
├─(65) 第5讲：一小时答疑.mp4
├─(66) 第6讲：矩阵的初等变换.mp4
├─(67) 第7讲：矩阵的秩.mp4
├─(68) 第8讲：线性方程组的解.mp4
├─(69) 第9讲：习题课.mp4
(14)\西瓜书视频上 半部分\基础部分：人工智能数学基础\2、概率论
├─(70) 10、一小时答疑（Day6）.mp4
├─(71) 11、随机向量（一）.mp4
├─(72) 12、随机向量（二）.mp4
├─(73) 13、随机变量的数字特征（一）.mp4
├─(74) 14、随机变量的数字特征（二）.mp4
├─(75) 15、一小时答疑（Day7）.mp4
├─(76) 16、随机变量的数字特征（三）.mp4
├─(77) 17、随机变量的数字特征（四）.mp4
├─(78) 18、随机变量的数字特征（五）.mp4
├─(79) 19、极限定理（一）.mp4
├─(80) 1、概率论与数理统计（一）.mp4
├─(81) 20、极限定理（二）.mp4
├─(82) 21、一小时答疑（Day8）.mp4
├─(83) 2、概率论与数理统计（二）.mp4
├─(84) 3.随机向量-概率论与数理统计课件.ppt
├─(85) 3、概率论与数理统计（三）.mp4
├─(86) 4.随机变量的数字特征-概率论与数理统计课件.ppt
├─(87) 4、习题课.mp4
├─(88) 5.极限定理-概率论与数理统计课件.ppt
├─(89) 5、一小时答疑.mp4
├─(90) 6、随机变量（一）.mp4
├─(91) 7、随机变量（二）.mp4
├─(92) 8、随机变量（三）.mp4
├─(93) 9、习题课.mp4
├─(94) 概率论1.ppt
├─(95) 概率论2.ppt
├─(96) 概率论3.ppt
├─(97) 概率论4.ppt
├─(98) 概率论5.ppt
├─(99) 概率论6.ppt
├─(100) 概率论7.ppt
├─(101) 概率论8.ppt
(15)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上\1 简介
├─(102) 机器学习1.1.pdf
├─(103) 机器学习术语表.pdf
├─(104) 深度学习1.2.pdf
├─(105) 第1讲：引言、基本术语、假设空间.mp4
├─(106) 第2讲：归纳偏好、发展历程、应用现状.mp4
(16)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上\3 线性模型
├─(107) 课程回放 - 第10讲：线性判别分析.mp4
├─(108) 课程回放 - 第11讲：多分类学习，类别不平衡问题.mp4
├─(109) 课程回放 - 第6讲：基本形式，线性回归.mp4
├─(110) 课程回放 - 第7讲：对数几率回归（一）.mp4
├─(111) 课程回放 - 第8讲：对数几率回归（二）.mp4
├─(112) 课程回放 - 第9讲：一小时答疑.mp4
(17)\西瓜书视频上 半部分\第4部分：机器学习上\5 神经网络
├─(113) 1、神经元模型(1).zip
├─(114) 2、误差逆向传播.zip
├─(115) 3、CNN.zip
├─(116) 4、初识TensorFlow.zip
├─(117) 5.1 神经元模型.mp4
├─(118) 5.10 一小时答疑.mp4
├─(119) 5.2 感知机与多层网络.mp4
├─(120) 5.3 误差逆传播算法.mp4
├─(121) 5.4 一小时答疑.mp4
├─(122) 5.5 其他常见神经网络（一）Boltzmann机 、深度置信神经网络DBN.mp4
├─(123) 5.6 卷积神经网络CNN.mp4
├─(124) 5.7 一小时答疑.mp4
├─(125) 5.8 初识TensorFlow（一）.mp4

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