黑马程序员年度钻石会员-人工智能AI进阶

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　 　 　 　 　 └─ 80-卷积神经网络-案例-图像分类-CIFAR10数据集.mp4 - 116.88 MB
　 　 　 　 └─ 0-1 卷积神经网络基础 ->
　 　 　 　 　 ├─ 78-卷积神经网络-MaxPool2d使用.mp4 - 24.37 MB
　 　 　 　 　 ├─ 77-卷积神经网络-池化计算.mp4 - 19.9 MB
　 　 　 　 　 ├─ 76-卷积神经网络-Conv2d使用.mp4 - 76.1 MB
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　 　 　 　 　 ├─ 74-卷积神经网络-卷积简单计算.mp4 - 40.45 MB
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　 　 　 　 　 └─ 72-卷积神经网络-卷积神经网络概述.mp4 - 12.14 MB
　 　 ├─ 【课外拓展】09、阶段九 阶段五—NLP基础补充视频 ->
　 　 　 ├─ 26-虚拟机的使用.mp4 - 14.09 MB
　 　 　 ├─ 25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4 - 29.35 MB
　 　 　 ├─ 24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4 - 52.62 MB
　 　 　 ├─ 23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4 - 45.77 MB
　 　 　 ├─ 22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp4 - 21.14 MB
　 　 　 ├─ 21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4 - 25.83 MB
　 　 　 └─ 20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4 - 27.98 MB
　 　 ├─ 【课外拓展】08、阶段八 阶段四—深度学习基础补充视频 ->
　 　 　 ├─ 21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4 - 143.4 MB
　 　 　 ├─ 20-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(10)-模型训练的实现.mp4 - 22.2 MB
　 　 　 ├─ 19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4 - 121.96 MB
　 　 　 ├─ 18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建（输出流）.mp4 - 41.05 MB
　 　 　 ├─ 17-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(7)-网络构建（中间流）.mp4 - 29.77 MB
　 　 　 ├─ 16-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(6)-网络构建（输入流）.mp4 - 28.44 MB
　 　 　 └─ 15-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(5)-项目网络介绍.mp4 - 131.99 MB
　 　 ├─ 【课外拓展】07、阶段七 阶段三 机器学习（更新） ->
　 　 　 ├─ 第二章 2-机器学习算法进阶 ->
　 　 　 　 ├─ 0-6 机器学习算法回顾总结（有需要的同学可以看看） ->
　 　 　 　 　 ├─ 12_用户画像和AB测试.mp4 - 52.65 MB
　 　 　 　 　 ├─ 11_EDA套路介绍.mp4 - 80.35 MB
　 　 　 　 　 ├─ 10_特征工程基本套路.mp4 - 56.34 MB
　 　 　 　 　 ├─ 09_总结朴素贝叶斯和SVM.mp4 - 82.59 MB
　 　 　 　 　 ├─ 08_总结_xgboost.mp4 - 95.84 MB
　 　 　 　 　 ├─ 07_总结_bagging算法.mp4 - 42.39 MB
　 　 　 　 　 └─ 06_总结_聚类问题.mp4 - 53.83 MB
　 　 　 　 ├─ 0-5 集成学习算法 ->
　 　 　 　 　 ├─ 08_红酒品质分类案例.mp4 - 227.66 MB
　 　 　 　 　 ├─ 07_xgboost.mp4 - 233.67 MB
　 　 　 　 　 ├─ 06_GBDT.mp4 - 202.48 MB
　 　 　 　 　 ├─ 05_案例-车辆贷款违约预测.mp4 - 184.43 MB
　 　 　 　 　 ├─ 04_bagging和Adaboost_02.mp4 - 133.86 MB
　 　 　 　 　 ├─ 03_bagging和Adaboost_01.mp4 - 236.95 MB
　 　 　 　 　 └─ 02_bagging和随机森林.mp4 - 253.66 MB
　 　 　 　 ├─ 0-4 聚类算法 ->
　 　 　 　 　 ├─ 06_聚类算法案例.mp4 - 243.47 MB
　 　 　 　 　 ├─ 05_特征降维.mp4 - 218.98 MB
　 　 　 　 　 ├─ 04_聚类算法的评估.mp4 - 133.75 MB
　 　 　 　 　 ├─ 03_聚类算法实现原理.mp4 - 83.55 MB
　 　 　 　 　 ├─ 02_聚类算法API的使用.mp4 - 127.15 MB
　 　 　 　 　 └─ 01_聚类算法的概念.mp4 - 55.89 MB
　 　 　 　 ├─ 0-3 SVM算法 ->
　 　 　 　 　 ├─ 04_支持向量机案例.mp4 - 19.5 MB
　 　 　 　 　 ├─ 03_支持向量机的核方法和损失函数.mp4 - 27.5 MB
　 　 　 　 　 ├─ 02_支持向量机的概念.mp4 - 47.61 MB
　 　 　 　 　 └─ 01_支持向量机的引入.mp4 - 123.83 MB
　 　 　 　 ├─ 0-2 朴素贝叶斯算法 ->
　 　 　 　 　 ├─ 03_朴素贝叶斯案例_完成.mp4 - 207.2 MB
　 　 　 　 　 ├─ 02_朴素贝叶斯案例_垃圾邮件加载.mp4 - 170.13 MB
　 　 　 　 　 └─ 01_朴素贝叶斯原理.mp4 - 152.42 MB
　 　 　 └─ 第一章 1-机器学习基础算法 ->
　 　 　 　 ├─ 0-4 逻辑回归 ->
　 　 　 　 　 ├─ 05_案例-电信客户流失预测02.mp4 - 175.14 MB
　 　 　 　 　 ├─ 04_案例-电信客户流失预测.mp4 - 189.78 MB
　 　 　 　 　 ├─ 03_分类评估指标.mp4 - 194.2 MB
　 　 　 　 　 ├─ 02_逻辑回归API应用案例.mp4 - 182.16 MB
　 　 　 　 　 └─ 01_逻辑回归简介.mp4 - 152.14 MB
　 　 　 　 ├─ 0-3 线性回归 ->
　 　 　 　 　 ├─ 11_波士顿房价预测案例.mp4 - 225.58 MB
　 　 　 　 　 ├─ 10_正则化.mp4 - 191.89 MB
　 　 　 　 　 ├─ 09_欠拟合和过拟合.mp4 - 184.44 MB
　 　 　 　 　 ├─ 08_回归问题的评估_2.mp4 - 177.63 MB
　 　 　 　 　 ├─ 07_回归问题的评估.mp4 - 114.08 MB
　 　 　 　 　 ├─ 06_其它梯度下降算法.mp4 - 89.85 MB
　 　 　 　 　 └─ 05_梯度下降法2.mp4 - 116.4 MB
　 　 　 　 ├─ 0-2 KNN算法 ->
　 　 　 　 　 ├─ 09_手写数字识别.mp4 - 189.22 MB
　 　 　 　 　 ├─ 08_K值选择问题.mp4 - 148.95 MB
　 　 　 　 　 ├─ 07_分类模型的评估.mp4 - 98.09 MB
　 　 　 　 　 ├─ 06_数据集划分02.mp4 - 137.84 MB
　 　 　 　 　 ├─ 05_数据集划分01.mp4 - 195.85 MB
　 　 　 　 　 ├─ 04_K近邻算法API.mp4 - 145.73 MB
　 　 　 　 　 └─ 03_归一化标准化.mp4 - 104.99 MB
　 　 　 　 └─ 0-1 人工智能原理基础 ->
　 　 　 　 　 ├─ 06_机器学习开发环境.mp4 - 54.96 MB
　 　 　 　 　 ├─ 05_拟合问题.mp4 - 173.14 MB
　 　 　 　 　 ├─ 04_机器学习分类02.mp4 - 137.91 MB
　 　 　 　 　 ├─ 03_机器学习分类01.mp4 - 173.16 MB
　 　 　 　 　 ├─ 02_机器学习概念.mp4 - 208.49 MB
　 　 　 　 　 └─ 01_人工智能概念.mp4 - 135.6 MB