兵哥人工智能工程师视频课程

部分课程目录：

├── 01.机器学习-剪辑版-路丰坤-1524
│   ├── 章节32-32-Adaboost多分类与回归
│   │   ├── 课时5-Adaboost多分类-第二棵树构建.mp4
│   │   ├── 课时3-Adaboost多分类-拆分条件计算.mp4
│   │   ├── 课时1-Adaboost-多分类-建模与可视化.mp4
│   │   ├── 课时8-Adaboost回归-公式流程.mp4
│   │   ├── 课时6-Adaboost多分类-概率计算.mp4
│   │   ├── 课时9-Adaboost回归-第一棵树构建.mp4
│   │   ├── 课时7-Adaboost回归-案例应用.mp4
│   │   ├── 课时2-Adaboost多分类-gini系数计算.mp4
│   │   ├── 课时4-Adaboost多分类-误差与更新权重.mp4
│   ├── 章节40-40-聚类-【高级】
│   │   ├── 课时6-代码杠杆.mp4
│   │   ├── 课时4-分层聚类-概述.mp4
│   │   ├── 课时5-分层聚类-案例介绍.mp4
│   │   ├── 课时3-DBSCAN-案例应用.mp4
│   │   ├── 课时1-KMeans-图片像素聚类.mp4
│   │   ├── 课时2-DBSCAN-概述.mp4
│   ├── 章节5-5-pandas中级
│   │   ├── 课时3-Excel文件读写.mp4
│   │   ├── 课时5-批量读取大文件.mp4
│   │   ├── 课时1-数据查看.mp4
│   │   ├── 课时2-csv文件读写.mp4
│   │   ├── 课时6-行索引列索引.mp4
│   │   ├── 课时4-Sql读写操作.mp4
│   ├── 章节20-20-降维算法-PCA
│   │   ├── 课时3-逻辑斯蒂回归-梯度下降-更新函数.mp4
│   │   ├── 课时7-降维算法-PCA概念和应用.mp4
│   │   ├── 课时5-降维算法-数据降维.mp4
│   │   ├── 课时6-降维算法-常用降维方法.mp4
│   │   ├── 课时8-降维算法-PCA数据模型训练.mp4
│   │   ├── 课时1-逻辑斯蒂回归-损失函数-推导.mp4
│   │   ├── 课时4-降维算法-相关背景.mp4
│   │   ├── 课时2-逻辑斯蒂回归-损失函数可视化.mp4
│   ├── 章节4-4-pandas初级
│   │   ├── 课时1-广播机制.mp4
│   │   ├── 课时2-元素级数学函数.mp4
│   │   ├── 课时4-数学和统计函数.mp4
│   │   ├── 课时6-pandas数据分析库介绍.mp4
│   │   ├── 课时5-线性代数.mp4
│   │   ├── 课时3-通用函数举例.mp4
│   │   ├── 课时7-数据结构.mp4
│   ├── 章节11-11-K近邻算法原理与案例
│   │   ├── 课时2-KNN-算法原理概述.mp4
│   │   ├── 课时1-KNN-算法使用流程.mp4
│   │   ├── 课时4-KNN-超参数设置.mp4
│   │   ├── 课时3-KNN-超参数设置-模型保存.mp4
│   │   ├── 课时5-KNN-手写数字识别.mp4
│   ├── 章节26-26-决策回归树与集成算法概念
│   │   ├── 课时8-集成算法-不同方式和步骤.mp4
│   │   ├── 课时4-决策回归树-最佳裂分点计算.mp4
│   │   ├── 课时3-决策回归树-裂分mse计算.mp4
│   │   ├── 课时2-决策回归树树-代码应用.mp4
│   │   ├── 课时1-决策回归树-概念.mp4
│   │   ├── 课时6-决策回归树-糖尿病案例VS线性回归.mp4
│   │   ├── 课时5-决策回归树-节点value计算.mp4
│   │   ├── 课时7-集成算法-概述.mp4
│   ├── 章节1-1-开班典礼
│   │   ├── 课时5-高效学习.mp4
│   │   ├── 课时4-行业发展.mp4
│   │   ├── 课时2-课程安排.mp4
│   │   ├── 课时3-讲师介绍.mp4
│   │   ├── 课时1-课堂纪律.mp4
│   ├── 章节23-23-决策树算法
│   │   ├── 课时6-决策树-代码应用.mp4
│   │   ├── 课时2-降维算法-NMF代码实现.mp4
│   │   ├── 课时5-决策树-概述.mp4
│   │   ├── 课时3-降维算法-LLE原理.mp4
│   │   ├── 课时1-降维算法-NMF原理.mp4
│   │   ├── 课时4-降维算法-LLE代码实现.mp4
│   ├── 章节35-35-SVM【初级】
│   │   ├── 课时5-SVM-超平面可视化.mp4
│   │   ├── 课时1-XGBoost-筛选最佳模型数量-回顾.mp4
│   │   ├── 课时3-SVM-什么是支持向量机.mp4
│   │   ├── 课时2-XGBoost-筛选最佳参数实战.mp4
│   │   ├── 课时4-SVM-分类应用.mp4
│   │   ├── 课时6-SVM-构建目标函数【一】.mp4
│   ├── 章节8-8-matplotlib高级
│   │   ├── 课时2-matplotlib-脊柱移动.mp4
│   │   ├── 课时1-matplotlib-图例.mp4
│   │   ├── 课时6-matplotlib-嵌套.mp4
│   │   ├── 课时7-matplotlib-双轴布局.mp4
│   │   ├── 课时5-matplotlib-子视图.mp4
│   │   ├── 课时3-matplotlib-图片保存.mp4
│   │   ├── 课时4-matplotlib-风格和样式.mp4
│   ├── 章节33-33-XGBoost原理与应用
│   │   ├── 课时4-GBDT-XGBoost对比.mp4
│   │   ├── 课时2-XGBoost-概述.mp4
│   │   ├── 课时6-XGBoost使用方式之一.mp4
│   │   ├── 课时3-XGBoost树-定义.mp4
│   │   ├── 课时1-Adaboost-回归树的构建与预测.mp4
│   │   ├── 课时7-XGBoost其他使用方式.mp4
│   │   ├── 课时5-XGBoost和GBDT差异.mp4
│   ├── 章节30-30-Adaboost二分类【初级】
│   │   ├── 课时2-Adaboost提升算法-算法流程介绍.mp4
│   │   ├── 课时1-Adaboost提升算法-概述.mp4
│   │   ├── 课时4-Adaboost提升算法-乳腺癌案例应用.mp4
│   │   ├── 课时5-Adaboost提升算法-手写数字案例应用.mp4
│   │   ├── 课时7-Adaboost提升算法-代码模拟【建模和可视化】.mp4
│   │   ├── 课时3-Adaboost提升算法-话语权和权重更新说明.mp4
│   │   ├── 课时6-Adaboost提升算法-算法公式流程.mp4
│   ├── 章节37-37-SVM【高级】
│   │   ├── 课时6-SVM-非线性核函数案例.mp4
│   │   ├── 课时3-SVM-非线性核函数.mp4
│   │   ├── 课时4-SVM-核函数介绍.mp4
│   │   ├── 课时2-SVM-对偶问题.mp4
│   │   ├── 课时5-SVM-核函数应用案例.mp4
│   │   ├── 课时1-SVM-KKT条件【三】.mp4
│   ├── 章节6-6-pandas高级
│   │   ├── 课时5-map字典映射.mp4
│   │   ├── 课时8-抽样和独热编码.mp4
│   │   ├── 课时6-apply元素改变.mp4
│   │   ├── 课时3-赋值操作.mp4
│   │   ├── 课时1-位置选择.mp4
│   │   ├── 课时2-boolean索引.mp4
│   │   ├── 课时9-分箱操作.mp4
│   │   ├── 课时7-transform数据改变.mp4
│   │   ├── 课时4-轴和元素的替换.mp4
│   ├── 章节13-13-多元线性回归【高级】
│   │   ├── 课时4-正规方程-正规方程推导.mp4
│   │   ├── 课时1-正规方程-二元一次方程.mp4
│   │   ├── 课时3-正规方程-八元一次方程总结.mp4
│   │   ├── 课时2-正规方程-八元一次方程.mp4
│   ├── 章节19-19-逻辑斯蒂回归【二】
│   │   ├── 课时3-逻辑斯蒂回归-多分类-multinomial-概率计算.mp4
│   │   ├── 课时1-逻辑斯蒂回归-二分类-概率计算.mp4
│   │   ├── 课时4-逻辑斯蒂回归-多分类思想.mp4
│   │   ├── 课时2-逻辑斯蒂回归-多分类-ovr-概率计算.mp4
│   │   ├── 课时5-逻辑斯蒂回归-损失函数.mp4
│   ├── 章节28-28-GBDT梯度提升树【高级】
│   │   ├── 课时8-GBDT-原理推导-叶节点value公式推导【一】.mp4
│   │   ├── 课时9-GBDT-原理推导-叶节点value公式推导【二】.mp4
│   │   ├── 课时7-GBDT-原理推导-F0初始值公式推导.mp4
│   │   ├── 课时2-GBDT-代码模拟-拟合第三棵树与概率计算.mp4
│   │   ├── 课时4-GBDT-原理推导-损失函数公式.mp4
│   │   ├── 课时1-GBDT-代码模拟-拟合第二棵树.mp4
│   │   ├── 课时5-GBDT-原理推导-损失函数化简.mp4
│   │   ├── 课时6-GBDT-原理推导-损失函数求导.mp4
│   │   ├── 课时3-GBDT-公式的由来-疑问.mp4
│   ├── 章节3-3-NumPy高级
│   │   ├── 课时1-数据类型.mp4
│   │   ├── 课时4-基本索引和切片.mp4
│   │   ├── 课时6-形状改变.mp4
│   │   ├── 课时5-花式索引.mp4
│   │   ├── 课时2-数组运算.mp4
│   │   ├── 课时3-复制和视图.mp4
│   ├── 章节31-31-Adaboost二分类【高级】
│   │   ├── 课时5-Adaboost代码模拟-第二棵树构建.mp4
│   │   ├── 课时3-Adaboost代码模拟-最佳裂分条件计算【二】.mp4
│   │   ├── 课时1-Adaboost代码模拟-gini系数计算.mp4
│   │   ├── 课时2-Adaboost代码模拟-最佳裂分条件计算.mp4
│   │   ├── 课时7-Adaboost代码模拟-弱学习器融合.mp4
│   │   ├── 课时8-Adaboost代码模拟-概率计算.mp4
│   │   ├── 课时6-Adaboost代码模拟-第三棵树构建.mp4
│   │   ├── 课时4-Adaboost代码模拟-误差、权重、更新.mp4
│   ├── 章节39-39-聚类-【初级】
│   │   ├── 课时3-聚类-概述.mp4
│   │   ├── 课时4-Kmeans-概述.mp4
│   │   ├── 课时5-Kmeans-亚洲足球国家队聚类.mp4
│   │   ├── 课时2-SVM-人脸识别-案例.mp4
│   │   ├── 课时1-课前分享.mp4
│   │   ├── 课时6-Kmeans-轮廓系数筛选合适的聚类个数K.mp4
│   ├── 章节16-16-梯度下降【高级】
│   │   ├── 课时6-梯度下降-套索回归-原理.mp4
│   │   ├── 课时2-梯度下降-最大值最小值归一化.mp4
│   │   ├── 课时1-梯度下降-归一化作用和意义.mp4
│   │   ├── 课时5-梯度下降-正则化.mp4
│   │   ├── 课时3-梯度下降-Z-score标准化.mp4
│   │   ├── 课时4-梯度下降-归一化总结.mp4
│   ├── 章节36-36-SVM【中级】
│   │   ├── 课时2-SVM-线性分类-分界线绘制.mp4
│   │   ├── 课时6-SVM-KKT条件介绍【二】.mp4
│   │   ├── 课时3-SVM-拉格朗日乘子法.mp4
│   │   ├── 课时1-SVM-目标函数【二】.mp4
│   │   ├── 课时4-SVM-拉格朗日乘子法-推导.mp4
│   │   ├── 课时5-SVM-KKT条件介绍【一】.mp4
│   ├── 章节22-22-降维算法
│   │   ├── 课时2-降维算法-KNN手写数字预测.mp4
│   │   ├── 课时6-降维算法-LDA模拟实现.mp4
│   │   ├── 课时4-降维算法-LDA介绍.mp4
│   │   ├── 课时1-降维算法-PCA总结概述.mp4
│   │   ├── 课时3-降维算法-逻辑斯蒂回归首先数据预测.mp4
│   │   ├── 课时5-降维算法-LDA代码降维案例.mp4
│   ├── 章节10-10-K近邻算法原理与应用
│   │   ├── 课时1-数据分析师岗位数据分析-数据处理.mp4
│   │   ├── 课时2-数据分析师岗位数据分析-工作经验和薪资关系.mp4
│   │   ├── 课时3-数据分析师岗位数据分析-学历、技能、大公司技能要求.mp4
│   │   ├── 课时5-KNN近邻算法-鸢尾花分类算法举例.mp4
│   │   ├── 课时4-数据分析师岗位数据分析-不同规模公司招聘人才工作年限的差异.mp4
│   ├── 章节2-2-NumPy初级
│   │   ├── 课时3-Python库的安装.mp4
│   │   ├── 课时2-Python安装.mp4
│   │   ├── 课时7-数组保存.mp4
│   │   ├── 课时6-数组基本操作.mp4
│   │   ├── 课时4-anaconda安装.mp4
│   │   ├── 课时5-jupyter扩展插件配置.mp4
│   │   ├── 课时1-NumPy介绍.mp4
│   ├── 章节34-34-XGBoost实战
│   │   ├── 课时7-XGBoost-最优化函数.mp4
│   │   ├── 课时6-XGBoost-最终目标函数.mp4
│   │   ├── 课时3-XGBoost-损失函数二阶泰勒展开公式.mp4
│   │   ├── 课时2-XGBoost-目标损失函数.mp4
│   │   ├── 课时4-XGBoost-树的结构.mp4
│   │   ├── 课时5-XGBoost-树的复杂度.mp4
│   │   ├── 课时8-XGBoost-实战-加载处理数据.mp4
│   │   ├── 课时1-XGBoost-参数-提前终止参数解释.mp4
│   │   ├── 课时9-XGBoost-实战-筛选最佳的模型参数.mp4
│   ├── 章节18-18-逻辑斯蒂回归【一】
│   │   ├── 课时1-梯度下降-天猫双十一销量预测【一】.mp4
│   │   ├── 课时4-逻辑斯蒂回归-代码应用举例.mp4
│   │   ├── 课时2-梯度下降-天猫双十一销量预测【二】.mp4
│   │   ├── 课时3-逻辑斯蒂回归-概念概述.mp4
│   ├── 章节17-17-线性回归之特征工程【实战】
│   │   ├── 课时7-梯度下降-多项式代码演示.mp4
│   │   ├── 课时2-梯度下降-套索回归代码应用举例.mp4
│   │   ├── 课时4-梯度下降-Ridge代码演示使用.mp4
│   │   ├── 课时1-梯度下降-套索回归原理.mp4
│   │   ├── 课时6-梯度下降-多项式概念.mp4
│   │   ├── 课时5-梯度下降-弹性网络代码演练.mp4
│   │   ├── 课时3-梯度下降-Ridge岭回归原理介绍.mp4
│   ├── 章节24-24-决策树高级
│   │   ├── 课时4-决策树-未分裂-信息熵计算.mp4
│   │   ├── 课时2-决策树-可视化操作.mp4
│   │   ├── 课时6-决策树-筛选最佳裂分条件.mp4
│   │   ├── 课时1-决策树-可视化-软件安装.mp4
│   │   ├── 课时5-决策树-裂分条件的计算.mp4
│   │   ├── 课时3-决策树-信息熵.mp4
│   ├── 章节7-7-matplotlib初级
│   │   ├── 课时5-matplotlib-概率.mp4
│   │   ├── 课时6-matplotlib-图形绘制.mp4
│   │   ├── 课时7-matplotlib-刻度标签标题.mp4
│   │   ├── 课时4-数据分析师岗位-行业信息.mp4
│   │   ├── 课时3-数据分析师岗位-技能提取.mp4
│   │   ├── 课时1-数据分析师岗位-数据清洗.mp4
│   │   ├── 课时2-数据分析师岗位-薪水处理.mp4
│   ├── 章节12-12-多元线性回归【初级】
│   │   ├── 课时1-线性回归推导.mp4
│   │   ├── 课时2-线性回归的基本使用.mp4
│   │   ├── 课时3-线性回归的应用.mp4
│   ├── 章节9-9-matplotlib高级
│   │   ├── 课时2-极坐标图.mp4
│   │   ├── 课时7-数据分析师岗位分析实战.mp4
│   │   ├── 课时5-饼图.mp4
│   │   ├── 课时1-条形图.mp4
│   │   ├── 课时6-热力图.mp4
│   │   ├── 课时4-散点图.mp4
│   │   ├── 课时3-箱型图.mp4
│   ├── 章节15-15-梯度下降【中级】
│   │   ├── 课时2-梯度下降-三种不同梯度下降方式.mp4
│   │   ├── 课时1-梯度下降-代码模拟可视化.mp4
│   │   ├── 课时4-梯度下降-BGD更新公式.mp4
│   │   ├── 课时6-梯度下降-SGD更新公式与代码演示.mp4
│   │   ├── 课时3-梯度下降-梯度下降更新公式.mp4
│   │   ├── 课时5-梯度下降-BGD代码演示.mp4
│   ├── 章节14-14-梯度下降【初级】
│   │   ├── 课时2-梯度下降-无约束最优化.mp4
│   │   ├── 课时1-梯度下降-波士顿房价预测.mp4
│   │   ├── 课时4-梯度下降-公式.mp4
│   │   ├── 课时6-梯度下降-代码模拟梯度下降.mp4
│   │   ├── 课时5-梯度下降-学习率梯度下降步骤.mp4
│   │   ├── 课时3-梯度下降-概念.mp4
│   ├── 章节29-29-GBDT梯度提升回归树
│   │   ├── 课时4-GBDT-回归树概念.mp4
│   │   ├── 课时8-GBDT-回归树-原理-预测结果计算.mp4
│   │   ├── 课时3-集成算法-自建bagging算法.mp4
│   │   ├── 课时6-天池工业蒸汽量预测-GBDT梯度提升回归树建模.mp4
│   │   ├── 课时5-天池工业蒸汽量预测-线性回归建模.mp4
│   │   ├── 课时7-GBDT-回归树-原理-建模可视化.mp4
│   │   ├── 课时9-GBDT-回归树-原理-最佳裂分条件计算.mp4
│   │   ├── 课时1-GBDT-二分类步骤总结.mp4
│   │   ├── 课时2-集成算法-不同模式介绍.mp4
│   ├── 章节21-21-降维算法
│   │   ├── 课时1-降维算法-PCA两种实现原理.mp4
│   │   ├── 课时5-降维算法-PCA降维-代码实现.mp4
│   │   ├── 课时6-降维算法-SVD原理.mp4
│   │   ├── 课时3-降维算法-特征值和特征向量.mp4
│   │   ├── 课时2-降维算法-协方差和散度矩阵.mp4
│   │   ├── 课时4-降维算法-PCA降维.mp4
│   │   ├── 课时7-降维算法-SVD奇异值分解-PCA降维.mp4
│   ├── 章节27-27-GBDT梯度提升树【初级】
│   │   ├── 课时1-GBDT-信息熵-回归.mp4
│   │   ├── 课时6-GBDT-构建二分类数据-建模可视化.mp4
│   │   ├── 课时8-GBDT-代码模拟-拟合第一棵树.mp4
│   │   ├── 课时5-GBDT-对应公式.mp4
│   │   ├── 课时2-GBDT-交叉熵.mp4
│   │   ├── 课时4-GBDT-代码应用.mp4
│   │   ├── 课时7-GBDT-代码模拟-初始残差mse.mp4
│   │   ├── 课时3-GBDT-sigmoid函数.mp4
│   ├── 章节25-25-决策树进阶
│   │   ├── 课时1-决策树-继续叶节点分裂.mp4
│   │   ├── 课时4-决策树-剪枝操作.mp4
│   │   ├── 课时2-决策树-分裂指标.mp4
│   │   ├── 课时5-决策树-筛选超参数.mp4
│   │   ├── 课时3-决策树-gini系数裂分.mp4
│   ├── 章节38-38-SVM【进阶】
│   │   ├── 课时8-SVM-特定多分类应用.mp4
│   │   ├── 课时3-SVM-目标函数优化【硬间隔】二.mp4
│   │   ├── 课时6-SVM-天猫双十一销量预测.mp4
│   │   ├── 课时1-SVM-中级-知识点修正【边界线绘制】.mp4
│   │   ├── 课时7-SVM-软间隔目标函数优化流程介绍.mp4
│   │   ├── 课时2-SVM-目标函数优化【硬间隔】一.mp4
│   │   ├── 课时5-SVM-不同核函数回归问题.mp4
│   │   ├── 课时4-SVM-目标函数优化【硬间隔】三.mp4