【全1024集】清华大佬关门弟子课程！这波不亏，全程高能，学完即可上岸，拿走不谢！
正在缓冲...
目前B站最全最系统的人工智能AI教程了【三连止血！！！】持续更新！！！
NumPy | Pandas | 数据可视化 | 人工智能 | 大数据 | 机器学习 | 神经网络 | SVM向量机 | 决策树 | 多元线性回归 | 聚类 |朴素贝叶斯 | 梯度提升 | KNN算法 | 条件随机场CRF | 隐马尔可夫模型HMM | EM算法 | GMM高斯混合模型 | Kaggle | Adaboost | AIoT数学
视频选集
（1/141）
自动连播
1.人工智能概述.ev4
06:34
2.人工智能发展历程.ev4
04:56
3.人工智能主要分支.ev4
11:44
4.人工智能必备三要素.ev4
07:51
5.人工智能工作流程概述.ev4
10:00
6.数据集的介绍.ev4
13:07
7.特征工程介绍.ev4
10:12
8.机器学习算法分类.ev4
20:55
9.分类模型评估介绍.ev4
04:05
10.回归模型评估和拟合问题.ev4
08:00
11.azure平台实验演示.ev4
24:25
12.深度学习简介.ev4
06:58
13.（14为资料）机器学习基础环境库的安装.ev4
03:43
15.jupytermarkdown功能演示.ev4
08:31
16.matplotlin基本简介.ev4
11:58
17.基础绘图功能演示--图像保存,x,y轴刻度,添加网格.ev4
23:56
18.多次plot和显示图例.ev4
09:32
19.多个坐标系显示图像.ev4
13:05
20.折线图的应用场景.ev4
05:48
21.今日总结.ev4
11:26
1.昨日复习.ev4
15:49
2.常见图形绘制.ev4
19:22
3.numpy基本介绍.ev4
14:31
4.ndarray介绍.ev4
13:29
5生成数组.ev4
13:54
6.正态分布和均匀分布.ev4
23:00
7.切片和形状修改.ev4
13:34
8.类型修改和数组去重.ev4
08:51
9.ndarray运算.ev4
19:59
10.矩阵介绍1.ev4
05:35
11.矩阵介绍2.ev4
14:05
12.数组间运算.ev4
16:35
1.昨日复习_1.ev4
20:27
1.昨日复习_2.ev4
17:29
2.索引操作.ev4
13:09
2.案例_电影数据分析2.ev4
19:42
3.赋值和排序.ev4
11:06
4.算术运算和逻辑运算.ev4
12:46
5.统计运算.ev4
13:38
6.自定义函数运算.ev4
04:24
7.pandas画图.ev4
03:44
8.csv文件读取和存储.ev4
08:20
9.hdf,json数据的读取和存储.ev4
16:39
10.缺失值的判断.ev4
09:34
11.缺失值删除和替换.ev4
08:45
12.缺失值不是NaN的处理情况.ev4
07:21
13.pandas介绍和DataFrame使用.ev4
33:39
13.数据离散化.ev4
20:59
14.数据合并.ev4
11:56
15.交叉表和透视表.ev4
15:29
15.今日总结.ev4
10:48
16.分组和聚合.ev4
16:40
17.今日总结.ev4
09:21
18.科学计算库三天内容复习.ev4
20:03
19.电影数据分析案例.ev4
15:59
1.昨日复习.ev4
25:08
2.knn算法总结.ev4
07:40
3.k近邻算法简介.ev4
12:50
3.交叉验证.ev4
14:34
4.k近邻算的初步使用.ev4
16:58
4.网格搜索.ev4
16:50
5.facebook案例预测流程分析.ev4
20:49
5.距离度量1.ev4
06:59
6.距离度量2.ev4
11:03
7.距离度量3.ev4
17:46
8.k值的选择.ev4
08:13
9.kd树构造.ev4
29:06
10.kd树搜索(2.1,3.1).ev4
05:59
11.kd树搜索(2,4.5).ev4
04:06
12.数据集介绍.ev4
16:47
13.鸢尾花数据可视化.ev4
14:52
14.数据集划分.ev4
12:18
15.特征预处理.ev4
20:58
16.鸢尾花案例实现.ev4
13:06
17.今日总结.ev4
11:17
18.todo案例
17:05
1.线性回归简介.ev4
09:09
2.线性回归api初步使用.ev4
06:11
3.数学求导复习1.ev4
02:25
4.数学求导复习2.ev4
04:45
5.线性回归损失和正规方程推导1.ev4
21:24
6.正规方程推导2.ev4
07:13
1.昨日复习.ev4
20:55
2.梯度下降法案例介绍.ev4
12:29
13.梯度下降法初步简介.ev4
22:44
14.梯度下降法介绍.ev4
14:29
15.正规方程api使用.ev4
13:33
16.今日总结.ev4
08:48
1.欠拟合过拟合简介.ev4
23:14
2.岭回归和lasso回归.ev4
08:30
3.弹性网络和early stopping.ev4
07:20
4.岭回归案例实现.ev4
10:25
5.模型保存和加载.ev4
11:55
8.逻辑回归介绍.ev4
23:08
9.逻辑回归案例实现.ev4
33:55
10.精确率和召回率介绍.ev4
06:45
11.精确率和召回率api实现.ev4
09:01
12.roc和auc案例实现.ev4
12:35
13.roc曲线绘制1.ev4
07:11
14.roc曲线绘制2.ev4
06:33
15.roc曲线绘制3.ev4
05:54
1.昨日复习.ev4
19:15
2.信息增益1.ev4
13:43
3.信息增益2.ev4
16:45
4.信息增益比.ev4
07:07
5.基尼增益1.ev4
09:44
6.基尼增益2.ev4
19:06
7.cart剪枝介绍mp4.ev4
11:32
8.特征提取介绍和字典特征提取.ev4
17:00
9.英文文本特征提取.ev4
10:02
10.中文文本特征提取.ev4
20:05
11.tfidf介绍.ev4
11:15
12.决策树api介绍.ev4
05:34
13.决策树案例实现mp4.ev4
24:37
14.决策树可视化.ev4
11:53
16.决策树算法简介.ev4
05:07
17.信息熵的介绍.ev4
14:58
18.今日总结.ev4
12:37
1.昨日复习.ev4
19:37
2.boosting实现流程分析.ev4
15:21
3.bagging和boosting对比.ev4
07:24
4.GBDT介绍.ev4
18:24
5.XGBoost介绍【了解】.ev4
05:33
15.集成学习介绍.ev4
05:44
16.bagging集成过程简介.ev4
03:09
17.随机森林介绍.ev4
18:59
18.今日总结.ev4
11:48
6.聚类算法简介.ev4
06:20
7.聚类算法api初步使用.ev4
16:20
8.聚类算法实现流程简介.ev4
05:27
9.聚类算法实现流程案例介绍.ev4
06:36
10.模型评估.ev4
16:54
11.算法优化1.ev4
13:19
12.算法优化2.ev4
15:41
13.特征降维介绍和地低方差特征过滤.ev4
22:18
14.相关系数介绍.ev4
13:29
15.pca降维.ev4
08:29
16.案例-探究用户对物品类别喜好.ev4
20:05
18.今日总结.ev4
09:00
19.机器学习阶段整体内容复习.ev4
27:07
20.pubg项目竞赛说明.ev4
09:47
顶部