深度學習——學習目錄——學習中……
相守相忘發表於2019-02-19
01、python資料分析與機器學習實戰
[(01)人工智慧入門指南] ()
[(06)線性迴歸演算法原理推導] ()
[(07)梯度下降策略] ()
[(08)邏輯迴歸演算法] ()
[(09)案例實戰：Python實現邏輯迴歸與梯度下降策略] ()
[(10)專案實戰-交易資料異常檢測] ()
[(11)決策樹演算法] ()
[(12)案例實戰：使用sklearn構造決策樹模型] ()
[(13)整合演算法與隨機森林] ()
[(14)案例實戰：泰坦尼克獲救預測] ()
[(15)貝葉斯演算法] ()
[(16)Python文字資料分析：新聞分類任務] ()
[(17)支援向量機] ()
[(18)案例：SVM調參例項] ()
[(19)聚類演算法-Kmeans] ()
[(20)聚類演算法-DBSCAN] ()
[(21)案例實戰：聚類實踐] ()
[(22)降維演算法-PCA主成分分析] ()
[(23)神經網路] ()
[(24)Xgboost整合演算法] ()
[(25)自然語言處理詞向量模型-Word2Vec] ()
[(26)使用Gensim庫構造中文維基百度資料詞向量模型] ()
[(27)scikit-learn模型建立與評估] ()
[(28)Python庫分析科比生涯資料] ()
[(29)Python時間序列分析] ()
[(30)機器學習專案實戰-貸款申請最大化利潤] ()
[(31)機器學習專案實戰-使用者流失預警] ()
[(32)探索性資料分析-足球賽事資料集] ()
[(33)探索性資料分析-農糧組織資料集] ()
[(34)機器學習專案實戰-HTTP日誌聚類分析] ()
02、深度學習入門（上篇）
[(19)神經網路案例-cifar分類任務] ()
[(20)神經網路案例-分模組構造神經網路] ()
[(21)神經網路案例-訓練神經網路完成分類任務] ()
03、深度學習入門（下篇)
[(07)卷積神經網路反向傳播原理] ()
[(08)實現卷積層的前向傳播與反向傳播] ()
[(09)實現Pooling層的前向傳播與反向傳播] ()
[(14)LSTM網路結構簡介] ()
[(15)分類與迴歸（Location）任務應用詳解] ()
[(16)物體檢測例項] ()
[(17)如何巧妙設計網路結構] ()
[(18)訓練技巧之資料增強] ()
[(19)深度學習框架Caffe簡介] ()
[(20)深度學習框架Caffe訓練過程] ()
[(21)深度學習框架Caffe介面使用例項] ()
[04、深度學習框架-Tensorflow案例實戰] ()
[05、深度學習框架Caffe使用案例] ()
[06、深度學習專案實戰-人臉檢測] ()
[07、深度學習專案實戰-關鍵點定位] ()
08、自然語言處理-Word2Vec
[(001)課程簡介] ()
[(002)自然語言處理與深度學習] ()
[(003)語言模型] ()
[(004)N-gram模型] ()
[(005)詞向量] ()
[(006)神經網路模型] ()
[(007)Hierarchical Softmax] ()
[(008)CBOW模型例項] ()
[(009)CBOW求解目標] ()
[(010)梯度上升求解] ()
[(011)負取樣模型] ()
[(012)使用Gensim庫構造詞向量] ()
[(013)維基百科中文資料處理] ()
[(014)Gensim構造word2vec模型] ()
[(015)測試模型相似度結果] ()
[(016)環境配置] ()
[(017)中文資料預處理] ()
[(018)word2vec模型構造] ()
[(019)構造圖計算模型] ()
[(020)word2vec訓練] ()
[(021)模型訓練模組] ()
[(022)迭代預測效果] ()
[(023)影評情感分類任務概述] ()
[(024)基於詞袋模型訓練分類器] ()
[(025)準備word2vec輸入資料] ()
[(026)使用gensim構建word2vec詞向量] ()
[Gensim構造詞向量模型] ()
[word2vec] ()
[實戰word2vec] ()
09、決勝AI-強化學習實戰
[(1-1)強化學習簡介] ()
[(1-2)強化學習基本概念] ()
[(1-3)馬爾科夫決策過程] ()
[(1-4)Bellman方程] ()
[(1-5)值迭代求解] ()
[(1-6)程式碼實戰求解過程] ()
[(1-7)Q-Learning基本原理] ()
[(1-8)Q-Learning迭代計算例項] ()
[(1-9)Q-Learning迭代效果] ()
[(1-10)求解流程詳解] ()
[(2-1)Deep-Q-Network原理] ()
[(2-2)Deep-Q-Learning網路細節] ()
[(2-3)Deep Q-Learning網路引數配置] ()
[(2-4)搭建Deep Q-Learning網路模型] ()
[(2-5)Deep Q Learning卷積操作定義] ()
[(2-6)資料預處理] ()
[(2-7)實現階段資料儲存] ()
[(2-8)實現訓練模組] ()
[(2-9)Debug解讀訓練程式碼] ()
[(2-10)完整程式碼流程分析] ()
[(2-11)Deep Q-Learning效果演示] ()
[10、Tensorflow專案實戰-文字分類] ()
[11、深度學習專案實戰-StyleTransfer(基於Tensorflow)] ()
[(001)課程簡介] ()
[(002)Tensorflow安裝] ()
[(003)style-transfer基本原理] ()
[(004)風格生成網路結構原理] ()
[(005)風格生成網路細節] ()
[(006)風格轉換效果展示] ()
[(007)風格轉換引數配置] ()
[(008)資料讀取操作] ()
[(009)VGG體徵提取網路結構] ()
[(010)內容與風格特徵提取] ()
[(011)生成網路結構定義] ()
[(012)生成網路計算操作] ()
[(013)引數初始化] ()
[(014)Content損失計算] ()
[(015)Style損失計算] ()
[(016)完成訓練模組] ()
[(017)模型儲存與列印結果] ()
[(018)完成測試程式碼] ()
[12 深度學習頂級論文演算法詳解] ()
[第一課] ()
[第二課] ()
[第三課] ()
[第四課] ()
[第五課] ()
[第六課] ()
[第七課] ()
[第八課] ()
[第九課] ()
[第十課] ()
[第十一課] ()
[第十二課] ()
[第十三課] ()
[第十四課] ()
[第十五課] ()
[第十六課] ()
[13、深度學習實戰專案-利用RNN與LSTM網路原理進行唐詩生成] ()
[RNN手寫字型識別] ()
[TensorFlow打造唐詩生成網路] ()
[遞迴神經網路原理] ()
14 對抗生成網路
[(01)課程簡介] ()
[(02)對抗生成網路形象解釋] ()
[(03)對抗生成網路工作原理] ()
[(04)案例實戰對抗生成網路：環境配置] ()
[(05)案例實戰對抗生成網路：構造判別網路模型] ()
[(06)案例實戰對抗生成網路：構造生成網路模型] ()
[(07)案例實戰對抗生成網路：構造損失函式] ()
[(08)案例實戰對抗生成網路：訓練對抗生成網路] ()
[(09)DCGAN基本原理] ()
[(10)DCGAN的網路模型架構] ()
[(11)DCGAN專案實戰：DIY你要生成的資料] ()
[(12)DCGAN專案實戰：配置引數] ()
[(13)DCGAN專案實戰：基於卷積的生成網路架構] ()
[(14)DCGAN專案實戰：基於卷積的判別網路] ()
[(15)DCGAN專案實戰：訓練DCGAN網路] ()
15 深度學習專案實戰-Seq2Seq序列生模型
[seq2seq網路架構原理] ()
[文章摘要生成] ()
[序列排序生成] ()
16、機器學習-推薦系統
[1-推薦系統工作原理] ()
[2-使用Tensorflow構造隱語義模型] ()
[3-使用Surprise庫建立推薦系統] ()
17、機器學習-經典案例
[(01)課程簡介] ()
[(02)課程資料，程式碼下載] ()
[(03)使用Anaconda搭建python環境] ()
[(04)Kobe.Bryan生涯資料讀取與簡介] ()
[(05)特徵資料視覺化展示] ()
[(06)資料預處理] ()
[(07)使用scikit-learn建立分類模型] ()
[(08)資料簡介及面臨的挑戰] ()
[(09)資料不平衡問題解決方案] ()
[(10)邏輯迴歸進行分類預測] ()
[(11)使用閾值來衡量預測標準] ()
[(12)使用資料生成策略] ()
[(13)資料簡介與特徵課時化展示] ()
[(14)不同特徵的分佈規則] ()
[(15)決策樹模型引數詳解] ()
[(16)決策樹中引數的選擇] ()
[(17)將建立好決策樹視覺化展示出來] ()
[(18)船員資料分析] ()
[(19)資料預處理] ()
[(20)使用迴歸演算法進行預測] ()
[(21)使用隨機森林改進模型] ()
[(22)隨機森林特徵重要性分析] ()
[(23)級聯模型原理] ()
[(24)資料預處理與熱度圖] ()
[(25)二階段輸入特徵製作] ()
[(26)使用級聯模型進行預測] ()
[(27)資料簡介與特徵預處理] ()
[(28)員工不同屬性指標對結果的影響] ()
[(29)資料預處理] ()
[(30)構建預測模型] ()
[(31)基於聚類模型的分析] ()
[(32)tensorflow框架的安裝] ()
[(33)神經網路模型概述] ()
[(34)使用tensorflow設定基本引數] ()
[(35)卷積神經網路模型] ()
[(36)構建完整的神經網路模型] ()
[(37)訓練神經網路模型] ()
[(38)PCA原理簡介] ()
[(39)資料預處理] ()
[(40)協方差分析] ()
[(41)使用PCA進行降維] ()
[(42)資料簡介與故事背景] ()
[(43)基於詞頻的特徵提取] ()
[(44)改進特徵選擇方法] ()
[(45)資料清洗] ()
[(46)資料預處理] ()
[(47)盈利方法和模型評估] ()
[(48)預測結果] ()