└─ Python3入门人工智能 掌握机器学习+深度学习 提升实战能力【完结】 ->
　 ├─ 第9章 深度学习之循环神经网络 ->
　 　 ├─ 9-8_实战（二）LSTM实现文本生成.mp4 - 102.2M
　 　 ├─ 9-7_实战（一）LSTM实现文本生成.mp4 - 187M
　 　 ├─ 9-6_实战（二）RNN股价预测.mp4 - 69.9M
　 　 ├─ 9-5_实战（一）RNN股价预测.mp4 - 103.5M
　 　 ├─ 9-4_实战准备.mp4 - 87.7M
　 　 ├─ 9-3_不同类型的RNN模型.mp4 - 41.7M
　 　 ├─ 9-2_循环神经网络RNN.mp4 - 30.8M
　 　 └─ 9-1_序列数据案例.mp4 - 31.4M
　 ├─ 第8章 深度学习之卷积神经网络 ->
　 　 ├─ 8-5_实战（二）.mp4 - 179.7M
　 　 ├─ 8-4_实战（一）.mp4 - 166.1M
　 　 ├─ 8-3_实战准备.mp4 - 81.8M
　 　 ├─ 8-2_卷积神经网络（二）.mp4 - 68.6M
　 　 └─ 8-1_卷积神经网络（一）.mp4 - 93.3M
　 ├─ 第7章 深度学习之多层感知器 ->
　 　 ├─ 7-5_实战（二）.mp4 - 73M
　 　 ├─ 7-4_实战（一）.mp4 - 122M
　 　 ├─ 7-3_实战准备.mp4 - 102.3M
　 　 ├─ 7-2_MLP实现非线性分类.mp4 - 56.8M
　 　 └─ 7-1_多层感知器(MLP).mp4 - 72.1M
　 ├─ 第6章 模型评价与优化 ->
　 　 ├─ 6-7_实战（三）.mp4 - 136.3M
　 　 ├─ 6-6_实战（二）.mp4 - 63.1M
　 　 ├─ 6-5_实战（一）.mp4 - 139.4M
　 　 ├─ 6-4_实战准备.mp4 - 49.3M
　 　 ├─ 6-3_模型优化.mp4 - 68.6M
　 　 ├─ 6-2_数据分离与混淆矩阵.mp4 - 79.6M
　 　 └─ 6-1_过拟合与欠拟合.mp4 - 42.8M
　 ├─ 第5章 机器学习其他常用技术 ->
　 　 ├─ 5-8_实战（3）.mp4 - 126.6M
　 　 ├─ 5-7_实战（2）.mp4 - 97.3M
　 　 ├─ 5-6_实战（1）.mp4 - 94.2M
　 　 ├─ 5-5_实战准备.mp4 - 81.1M
　 　 ├─ 5-4_主成分分析.mp4 - 50.6M
　 　 ├─ 5-3_异常检测.mp4 - 35.3M
　 　 ├─ 5-2_决策树（2）.mp4 - 56.6M
　 　 └─ 5-1_决策树（1）.mp4 - 41M
　 ├─ 第4章 机器学习之聚类 ->
　 　 ├─ 4-6_KNN-Meanshift.mp4 - 106.1M
　 　 ├─ 4-5_Kmeans实战（2）.mp4 - 62.9M
　 　 ├─ 4-4_Kmeans实战（1）.mp4 - 49.4M
　 　 ├─ 4-3_实战准备.mp4 - 37.4M
　 　 ├─ 4-2_Kmeans-KNN-Meanshift.mp4 - 72.8M
　 　 └─ 4-1_无监督学习.mp4 - 101.5M
　 ├─ 第3章 机器学习之逻辑回归 ->
　 　 ├─ 3-7_芯片检测实战.mp4 - 168M
　 　 ├─ 3-6_考试通过实战（二）.mp4 - 86.6M
　 　 ├─ 3-5_考试通过实战（一）.mp4 - 137.9M
　 　 ├─ 3-4_实战准备.mp4 - 37.3M
　 　 ├─ 3-3_逻辑回归（2）.mp4 - 55.4M
　 　 ├─ 3-2_逻辑回归（1）.mp4 - 27.1M
　 　 └─ 3-1_分类问题介绍.mp4 - 86.5M
　 ├─ 第2章 机器学习之线性回归 ->
　 　 ├─ 2-5_多因子线性回归实战.mp4 - 191.5M
　 　 ├─ 2-4_单因子线性回归实战.mp4 - 70.5M
　 　 ├─ 2-3_线性回归实战准备.mp4 - 86.6M
　 　 ├─ 2-2_线性回归.mp4 - 87.1M
　 　 └─ 2-1_机器学习介绍.mp4 - 55.7M
　 ├─ 第1章 人工智能时代，人人都应该学会利用AI这个工具 ->
　 　 ├─ 1-6_Pandas、Numpy、Matplotlib实操.mp4 - 113M
　 　 ├─ 1-5_环境配置及Python语法实操.mp4 - 167.7M
　 　 ├─ 1-4_环境及工具包介绍.mp4 - 72.2M
　 　 ├─ 1-3_人工智能介绍.mp4 - 146.4M
　 　 ├─ 1-2_内容快速概览.mp4 - 59.9M
　 　 └─ 1-1_课程导学.mp4 - 55.7M
　 ├─ 第11章 课程总结 ->
　 　 ├─ 11-3_课程总结（三）.mp4 - 106.7M
　 　 ├─ 11-2_课程总结（二）.mp4 - 65.5M
　 　 └─ 11-1_课程总结（一）.mp4 - 56.3M
　 └─ 第10章 迁移混合模型 ->
　 　 ├─ 10-9_机器+深度学习实现少样本苹果分类（一）.mp4 - 193.2M
　 　 ├─ 10-8_基于新数据的迁移学习实战.mp4 - 137.9M
　 　 ├─ 10-7_实战准备（二）.mp4 - 73.7M
　 　 ├─ 10-6_实战准备（一）.mp4 - 87M
　 　 ├─ 10-5_混合模型2.mp4 - 35.4M
　 　 ├─ 10-4_混合模型1.mp4 - 56.2M
　 　 ├─ 10-3_在线学习.mp4 - 52M
　 　 ├─ 10-2_迁移学习（二）.mp4 - 22.5M
　 　 ├─ 10-1_迁移学习（一）.mp4 - 53.5M
　 　 ├─ 10-12_机器+深度学习实现少样本苹果分类（四）.mp4 - 110.9M
　 　 ├─ 10-11_机器+深度学习实现少样本苹果分类（三）.mp4 - 88.2M
　 　 └─ 10-10_机器+深度学习实现少样本苹果分类（二）.mp4 - 89.5M

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