【整整300集】清华大佬196小时讲完的AI人工智能课程(机器学习|深度学习|机器视觉|NLP)全程干货无废话!这还学不会,我退出AI界!

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2023-07-03 21:52:55
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人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学等。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等。 总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 [1] 2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 [2] 2021年9月25日,为促进人工智能健康发展,《新一代人工智能伦理规范》发布。
视频选集
(1/162)
自动连播
人工智能的介绍
04:30
1-软件安装jupyter
15:44
2-NumPy数组引出
27:48
3-NumPy数组创建
14:51
4-NumPy数据查看
10:10
5-NumPy数据保存和数据类型
22:43
6-NumPy数组运算
09:10
7-NumPy索引和切片
25:28
1-作业讲解
28:41
2-形状改变
36:34
3-广播机制
14:50
4-通用函数
39:26
5-矩阵运算
06:54
1-mysql安装
11:04
1-作业讲解
40:30
2-玫瑰花颜色调整
10:49
3-pandas安装与数据结构
21:05
4-pandas数据查看与读写
29:17
5-数据选择
17:56
1-作业回顾
27:18
2-数据筛选赋值操作
15:42
3-数据集成-concat方式
08:07
4-数据集成-insert方式
09:12
5-数据集成-merge方式
19:50
6-数据清洗
26:41
7-数据转换(轴和元素、map函数)
21:29
8-数据转换apply转换
16:05
1-作业介绍与数据转换
33:14
2-数据重塑
19:27
3-数学和统计指标
21:47
4-数据排序
04:27
5-分箱操作
05:38
6-分组聚合
30:04
7-数据可视化
15:25
1-homework回顾
11:22
2-matplotlib介绍
06:25
3-图形绘制
09:19
4-坐标轴刻度标签标题
23:28
5-图例
09:03
6-脊柱移动图片保存
19:15
7-风格样式
14:47
8-子视图
15:40
1-知识点回归和作业介绍
29:50
2-双轴布局
13:58
3-文本操作
17:10
4-箭头
26:03
5-注释
17:44
6-折线图柱状图
14:18
1-柱状图带文本
13:59
2-极坐标绘制
14:57
3-直方图
05:02
4-直方图
10:29
5-箱式图散点图饼图
11:09
6-热力图
09:34
7-蜘蛛图
16:42
8-3D图像绘制
17:39
9-seaborn快速入门
07:25
10-Seaborn线形图
10:53
11-Seaborn热力图
06:27
1-数据分析部分知识回顾
02:26
2-线性回归介绍
08:05
3-线性回归的基本概念1
20:31
4-线性回归的基本概念2
17:36
5-正规方程介绍
14:10
6-正规方程求解多元一次方程
20:00
7-sklearn中线性方程正规方程运算
13:33
8-sklearn带截距运算
22:31
1-八元一次方程问题再现
20:49
2-八元一次方程增加截距的解决方案
25:59
3-正规方程的公式推导
18:02
4-凸函数判定
07:17
5-最大似然估计
17:33
6-最小二乘法公式推导
19:31
7-正规方程进行演示
13:04
8-sklearn线性回归演示
06:34
9-作业介绍
01:39
1-波士顿房价加载和查看
12:11
2-数据拆分建模预测
22:44
3-模型评估
19:03
4-梯度下降的概念介绍
16:44
5-梯度下降步骤
09:15
6-函数与导函数求解最优解
09:46
7-梯度下降代码演示
23:18
8-梯度下降可视化
09:11
9-作业介绍
04:23
1-知识点回顾作业介绍
04:44
2-三种梯度下降对比
10:47
3-线性回归梯度下降更新公式
19:11
4-BGD更新公式
09:16
5-SGD和MBGD更新公式介绍
09:39
6-BGD批量梯度下降代码演示
31:39
7-BGD批量梯度下降求解多元一次方程
06:11
8-SGD随机梯度下降计算了一元一次方程
19:13
9-SGD随机梯度下降多元一次方程求解
06:31
10-MBGD梯度下降代码演示
06:44
11-作业介绍
02:41
1-归一化目的
23:45
2-最小值最大值归一化
18:30
3-Z-Score归一化
14:56
4-天池工业蒸汽量项目归一化实战(一)
19:15
5-天池工业蒸汽量项目归一化实战(二)
17:52
6-过拟合和欠拟合正则化介绍
20:48
1-归一化内容总结重点目标值归一化
07:40
2-套索回归介绍
11:17
3-L1正则化可视化图形
15:49
4-L1正则化稀松性缩小系数到0
15:37
5-L1正则化套索回归权重衰减梯度下降公式
10:03
6-L2正则化岭回归原理详解
16:23
7-Ridge算法使用
16:40
9-ElasticNet弹性网络使用
06:32
10-作业
01:13
1-天池工业蒸汽量不同模型不同处理得分整理
11:13
2-多项式回归升维概念介绍
10:08
3-多项式回归升维实战(一)
16:40
4-多项式回归升维维度概念详解
09:01
5-多项式回归升维实战(二)
18:50
6-多项式回归实战天猫双十一销量预测(线性回归模型)
25:27
7-多项式回归实战天猫双十一销量预测(随机梯度下降模型)
10:40
8-中国人寿保费预测(EDA数据探索)
18:49
1-逻辑回归介绍
15:56
2-Sigmoid函数介绍
16:35
3-逻辑回归损失函数推导
09:39
4-损失函数立体化呈现(一)
30:10
5-损失函数立体化呈现(二)
35:09
6-逻辑回归代码实现与概率手动计算
19:49
1-作业讲解和知识点回顾
14:07
2-SVC支持向量机分类不同核函数差异
20:29
3-非线性核函数介绍
15:03
4-核函数对应数学公式
06:18
5-KKT条件介绍
31:26
6-SVR支持向量机回归核函数差异
11:54
7-SVR支持向量机回归拟合天猫双十一销量方程
10:05
1-SVM支持向量机原理可视化
29:32
2-SVM支持向量机KKT条件详解
14:41
3-SVM支持向量机对偶问题转化
09:09
4-SVM支持向量机目标函数构建
11:06
5-SVM支持向量机损失函数SMO求解过程
12:50
6-SVM支持向量机网格搜索参数优化
22:24
7-SVM软间隔及优化
15:19
1-LFW人脸数据数据加载与介绍
22:48
2-SVM支持向量机LFW数据建模与参数选择
26:30
3-SVM支持向量机LFW建模预测可视化
24:14
4-SVM支持向量机软间隔与优化目标函数构建
30:07
5-SVM算法整体回归
18:33
1-Kmeans聚类亚洲国家队自动划分类别
23:43
2-Kmeans聚类亚洲国家队类别可视化
10:06
3-聚类算法概念介绍
11:47
4-聚类算法的划分标准
17:33
5-Kmeans算法原理和流程
12:41
6-聚类评价指标轮廓系数
05:57
7-轮廓系数使用
11:52
8-聚类评价指标调整兰德系数
09:16
9-Kmeans聚类提取特征图片压缩
17:56
1-DBSCAN算法介绍
17:19
2-DBSCAN算法原理和参数详解
21:45
3-DBSCAN聚类案例数据创建
12:11
4-DBSCAN聚类案例Kmeans算法聚类效果
05:47
5-DBSCAN聚类案例效果
07:56
6-分层聚类概念原理参数介绍
14:53
7-Kmeans聚类瑞士卷数据效果
12:23
8-分层聚类瑞士卷数据效果
11:48
9-作业介绍和知识点总结
04:44
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