深度学习算法风暴 深度学习等课程合集 深入研究机器学习课程百度云资源

人工智能视频课程百度网盘

===============人工智能视频课程百度云目录===============

├0.烟雨蒙蒙.mp4
├1.微积分和概率论.mp4
├10.降维.mp4
├11.聚类.mp4
├12.Boosting.mp4
├13.贝叶斯网络.mp4
├14.EM算法.mp4
├14.EM算法重制完整版.mp4
├15.主题模型.mp4
├16.采样.mp4
├17.HMM.mp4
├18.条件随.mp4
├19.人工神经网络.mp4
├2.数理统计与参数估计.mp4
├20.CNN&RNN.mp4
├3.矩阵运算.mp4
├4.凸优化.mp4
├5.回归.mp4
├6.梯度下降和拟牛顿.mp4
├7.最大熵模型.mp4
├8.随机森林.mp4
├8_9_随机森林_SVM.zip
├9.支持向量机.mp4
├<回归代码>
│

├d8.txt
│

└Regression.py
├<基础补习-概率-美服大学叶柄成>
│

├<第八周>
│

│

├9 - 1 - 8-0：咱們聊聊，如何探索有意義的人生？.mp4
│

│

├9 - 2 - 8-1.a：聯合機率分佈 (上) (14-36).mp4
│

│

├9 - 3 - 8-1.b：聯合機率分佈 (中) (15-05).mp4
│

│

├9 - 4 - 8-1.c：聯合機率分佈 (下) (17-00).mp4
│

│

├9 - 5 - 8-1.d：聯合機率分佈 (末) (11-18).mp4
│

│

├9 - 6 - 8-2：邊際機率分佈 (12-32).mp4
│

│

├9 - 7 - 8-3.a：雙變數期望值 (上) (10-06)_2.mp4
│

│

└9 - 8 - 8-3.b：雙變數期望值 (下) (17-27).mp4
│

├<第二周>
│

│

├2 - 3 - 1-2.a：集合論 (上) (11-46).mp4
│

│

├2 - 4 - 1-2.b：集合論 (下) (09-40).mp4
│

│

├2 - 5 - 1-3.a：機率名詞 (上) (11-24).mp4
│

│

└2 - 6 - 1-3.b：機率名詞 (下) (16-36).mp4
│

├<第九周>
│

│

├10 - 1 - 9-1.a：隨機變數之和 (上) (11-18).mp4
│

│

├10 - 2 - 9-1.b：隨機變數之和 (下) (13-49).mp4
│

│

├10 - 3 - 9-2.a：MGF (上) (10-17).mp4
│

│

├10 - 4 - 9-2.b：MGF (中) (14-06)_2.mp4
│

│

├10 - 5 - 9-2.c：MGF (下) (15-53).mp4
│

│

├10 - 6 - 9-3.a：多個隨機變數和 (上) (10-35).mp4
│

│

├10 - 7 - 9-3.b：多個隨機變數和 (下) (13-01).mp4
│

│

├10 - 8 - 9-4.a：中央極限定理-萬佛朝宗 (上) (16-45).mp4
│

│

└10 - 9 - 9-4.b：中央極限定理-萬佛朝宗 (下) (17-19).mp4
│

├<第六周>
│

│

├7 - 1 - 6-0：咱們聊聊，成功者的條件是什麼？ (10-13).mp4
│

│

├7 - 2 - 6-1.a：連續機率分佈 II (上) (15-25)(1).mp4
│

│

├7 - 2 - 6-1.a：連續機率分佈 II (上) (15-25).mp4
│

│

├7 - 3 - 6-1.b：連續機率分佈 II (中) (16-08).mp4
│

│

├7 - 4 - 6-1.c：連續機率分佈 II (下) (17-16).mp4
│

│

├7 - 5 - 6-1.d：連續機率分佈 II (末) (5-40).mp4
│

│

├7 - 6 - 6-2.a：期望值 I (上) (16-35).mp4
│

│

├7 - 7 - 6-2.b：期望值 I (中) (10-41).mp4
│

│

├7 - 8 - 6-2.c：期望值 I (下) (16-44).mp4
│

│

└7 - 9 - 6-2.d：期望值 I (末) (14-30).mp4
│

├<第七周>
│

│

├8 - 1 - 7-0：咱們聊聊，每天都在忙，忙的有用嗎？.mp4
│

│

├8 - 2 - 7-1.a：期望值 II (上) (14-31).mp4
│

│

├8 - 3 - 7-1.b：期望值 II (下) (13-07).mp4
│

│

├8 - 4 - 7-2.a- 隨機變數之函數 (上) (10-35).mp4
│

│

├8 - 5 - 7-2.b- 隨機變數之函數 (下) (08-42).mp4
│

│

├8 - 6 - 7-3.a- 條件機率分佈與失憶性 (上) (15-07).mp4
│

│

└8 - 7 - 7-3b- 條件機率分佈與失憶性 (下) (19-20).mp4
│

├<第三周>
│

│

├3 - 1 - 2-0：咱們聊聊，是學習，還是應付- (15-32).mp4
│

│

├3 - 1 - 2-0：咱們聊聊，是學習，還是應付- (15-32).zip
│

│

├4 - 2 - 3-1.a：機率的獨立性 (上)

(09-12).mp4
│

│

├4 - 3 - 3-1.b：機率的獨立性 (下) (10-35).mp4
│

│

├4 - 4 - 3-2：圖解繁複機率 (08-47).mp4
│

│

├4 - 5 - 3-3.a：數數算機率 (上) (16-57).mp4
│

│

└4 - 6 - 3-3.b：數數算機率 (下) (12-58).mp4
│

├<第四周>
│

│

├5 - 1 - 4-0：咱們聊聊，如何幫自己面對未來挑戰？ (17-33).mp4
│

│

├5 - 10 - 4-4.b：離散機率分佈 I (下) (8-47).mp4
│

│

├5 - 2 - 4-1.a：隨機變數 (上) (13-53).mp4
│

│

├5 - 3 - 4-1.b：隨機變數 (中) (14-43).mp4
│

│

├5 - 4 - 4-1.c：隨機變數 (下) (5-18).mp4
│

│

├5 - 5 - 4-2.a：累績分佈函數 CDF (上) (9-48).mp4
│

│

├5 - 6 - 4-2.b：累績分佈函數 CDF (中) (8-59).mp4
│

│

├5 - 7 - 4-2.c：累績分佈函數 CDF (下) (9-00).mp4
│

│

├5 - 8 - 4-3：機率質量函數 PMF (11-26).mp4
│

│

└5 - 9 - 4-4.a：離散機率分佈 I (上) (14-41).mp4
│

├<第五周>
│

│

├6 - 1 - 5-0：咱們聊聊，願你夜夜好眠到天明！ (14-09).mp4
│

│

├6 - 2 - 5-1.a：離散機率分佈 II (上) (10-36).mp4
│

│

├6 - 3 - 5-1.b：離散機率分佈 II (中) (12-06).mp4
│

│

├6 - 4 - 5-1.c：離散機率分佈 II (下) (20-28).mp4
│

│

├6 - 5 - 5-2：機率密度函數 PDF (18-56).mp4
│

│

└6 - 6 - 5-3：連續機率分佈 I (18-12).mp4
│

├<讲义>
│

│

├Benson_Coursera_Week_1_繁.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_1_繁空.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_2_繁.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_2_繁空.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_3_繁.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_3_繁空.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_4_繁.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_4_繁空.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_5_繁.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_5_繁空.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_6_繁.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_6_繁空.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_7_繁.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_7_繁空.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_8_繁.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_8_繁空.pdf
│

│

├Benson_Coursera_Week_9_繁.pdf
│

│

└Benson_Coursera_Week_9_繁空.pdf
├<课程ppt>
│

├1.1微积分与概率论.pdf
│

├1.微积分与概率论原.pdf
│

├10.降维.pdf
│

├11.聚类.pdf
│

├12.提升.pdf
│

├13.贝叶斯网络.pdf
│

├14.EM.pdf
│

├15.主题模型.pdf
│

├16.采样_更新.pdf
│

├17.HMM.pdf
│

├18.条件随.pdf
│

├19_20_神经网络.pdf
│

├2.1数理统计与参数估计.pdf
│

├3.1矩阵运算.pdf
│

├4.凸优化.pdf
│

├5.1回归.pdf
│

├6.1梯度下降和拟牛顿.pdf
│

├7.1最大熵模型.pdf
│

├8.1rf.pdf
│

├9.1svm.pdf
│

├cs229-notes1.pdf
│

├探秘2016校招笔试面试.pdf
│

├凸优化_CN.pdf
│

└凸优化_EN.pdf

├20130913_深度学习_吴立德_概述.mp4
├20130922_深度学习_吴老师_前馈神经网BP算法_标清.mp4
├20130927_深度学习_吴老师_学习优化问题&稀疏编码_标清.mp4
├20131011_深度学习_吴老师_DN&&DL_标清.mp4
├20131018_深度学习_吴立德_自编码器&&逐层学习_标清.mp4
├20131025_深度学习_吴立德_自编码器&&RBM_标清.mp4
├20131101_深度学习_吴立德_基于RBM的DL方法_标清.mp4
├20131108_深度学习_吴立德_CNN卷积神经网_标清.mp4
├20131115_深度学习_吴立德_复习总结_标清.mp4
├20131122_深度学习_吴立德_神经概率语言模型_标清.mp4
├20131129_深度学习_几乎无需语言知识的自然语言处理模_标清.mp4
├20131206_深度学习_吴立德_句子模型方法_标清.mp4
├20131213_深度学习_吴立德_深度褶积网_标清.mp4
└20131220_深度学习_吴立德_大规模无监督高层特征构建_标清.mp4