┣━mksz418 – Python3入门人工智能-掌握机器学习深度学习并提升实战能力
┣━第5章 机器学习其他常用技术
┣━5-1 决策树（1）.mp4
┣━5-3 异常检测.mp4
┣━5-5 实战准备.mp4
┣━5-6 实战（1）.mp4
┣━5-7 实战（2）.mp4
┣━5-2 决策树（2）.mp4
┣━5-4 主成分分析.mp4
┣━5-8 实战（3）.mp4
┣━第6章 模型评价与优化
┣━6-6 实战（二）(2).mp4
┣━6-7 实战（三）(2).mp4
┣━6-5 实战（一）(2).mp4
┣━6-1 过拟合与欠拟合(2).mp4
┣━6-2 数据分离与混淆矩阵(2).mp4
┣━6-3 模型优化(2).mp4
┣━6-4 实战准备(2).mp4
┣━第7章 深度学习之多层感知器
┣━7-2 MLP实现非线性分类.mp4
┣━7-3 实战准备.mp4
┣━7-1 多层感知器(MLP).mp4
┣━7-5 实战（二）.mp4
┣━7-4 实战（一）.mp4
┣━课程资料
┣━Artificial_Intelligence-master.zip
┣━第1章 人工智能时代，人人都应该学会利用AI这个工具
┣━1-3 人工智能介绍.mp4
┣━1-1 课程导学.mp4
┣━1-2 内容快速概览.mp4
┣━1-5 环境配置及Python语法实操.mp4
┣━1-4 环境及工具包介绍.mp4
┣━1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操.mp4
┣━第3章 机器学习之逻辑回归
┣━3-7 芯片检测实战(2).mp4
┣━3-1 分类问题介绍(2).mp4
┣━3-2 逻辑回归（1）(2).mp4
┣━3-4 实战准备(2).mp4
┣━3-5 考试通过实战（一）(2).mp4
┣━3-3 逻辑回归（2）(2).mp4
┣━3-6 考试通过实战（二）(2).mp4
┣━第10章 迁移混合模型
┣━10-3 在线学习.mp4
┣━10-7 实战准备（二）.mp4
┣━10-12 机器深度学习实现少样本苹果分类（四）.mp4
┣━10-8 基于新数据的迁移学习实战.mp4
┣━10-1 迁移学习（一）.mp4
┣━10-11 机器深度学习实现少样本苹果分类（三）.mp4
┣━10-5 混合模型2.mp4
┣━10-6 实战准备（一）.mp4
┣━10-10 机器深度学习实现少样本苹果分类（二）.mp4
┣━10-9 机器深度学习实现少样本苹果分类（一）.mp4
┣━10-2 迁移学习（二）.mp4
┣━10-4 混合模型1.mp4
┣━第4章 机器学习之聚类
┣━4-6 KNN-Meanshift.mp4
┣━4-2 Kmeans-KNN-Meanshift.mp4
┣━4-4 Kmeans实战（1）.mp4
┣━4-3 实战准备.mp4
┣━4-5 Kmeans实战（2）.mp4
┣━4-1 无监督学习.mp4
┣━第9章 深度学习之循环神经网络
┣━9-5 实战（一）RNN股价预测(2).mp4
┣━9-6 实战（二）RNN股价预测(2).mp4
┣━9-1 序列数据案例(2).mp4
┣━9-8 实战（二）LSTM实现文本生成(2).mp4
┣━9-2 循环神经网络RNN(2).mp4
┣━9-3 不同类型的RNN模型(2).mp4
┣━9-7 实战（一）LSTM实现文本生成(2).mp4
┣━9-4 实战准备(2).mp4
┣━第11章 课程总结
┣━11-3 课程总结（三）.mp4
┣━11-1 课程总结（一）.mp4
┣━11-2 课程总结（二）.mp4
┣━第2章 机器学习之线性回归
┣━2-2 线性回归.mp4
┣━2-1 机器学习介绍.mp4
┣━2-5 多因子线性回归实战.mp4
┣━2-4 单因子线性回归实战.mp4
┣━2-3 线性回归实战准备.mp4
┣━第8章 深度学习之卷积神经网络
┣━8-1 卷积神经网络（一）.mp4
┣━8-3 实战准备.mp4
┣━本章精华总结.mp4
┣━8-2 卷积神经网络（二）.mp4
┣━8-5 实战（二）.mp4
┣━8-4 实战（一）.mp4
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