机器学习&深度学习视频资料大汇总

本博客汇总了丰富的AI学习资源,包括视频教程、书籍、数据集等,覆盖机器学习、深度学习等多个方面,适合不同阶段的学习者。

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第一部分 基础语言

pandax视频教程
链接: https://pan.baidu.com/s/1pLqavVX 密码: fath

python入门到精通
链接: https://pan.baidu.com/s/1mhVNIkC 密码: cvp3
 
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第二部分 数据篇

链接: https://pan.baidu.com/s/1pLK25zP 密码: qtuu
 
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第三部分 机器学习部分

吴恩达机器学习
链接: https://pan.baidu.com/s/1i5QKxiX 密码: wcx9

机器学习与量化交易项目
链接: https://pan.baidu.com/s/1qY6nsBi 密码: p3t2

林轩田:机器学习基石 
链接: https://pan.baidu.com/s/1nvuimnR 密码: b8zn

林轩田:机器学习技巧
链接: https://pan.baidu.com/s/1jHO0njw 密码: 246v

Ng视频课程和讲义
链接: https://pan.baidu.com/s/1i48TjGp 密码: hnnn

机器学习
链接: https://pan.baidu.com/s/1qXP9Sao 密码: ri67

龙星计划 机器学习课程(余凯&&张潼 )
链接: https://pan.baidu.com/s/1qYubZVA 密码: by8j

Scikit Learn 机器学习
链接: https://pan.baidu.com/s/1ccTE7k 密码: s3he
 
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第四部分 深度学习

Udacity 深度学习
链接: https://pan.baidu.com/s/1miOCuKw 密码: h8kg

hinton 深度学习视频课程
链接: https://pan.baidu.com/s/1c11BO56 密码: 34vw

deep learning for NLP
链接: https://pan.baidu.com/s/1jIoiD3S 密码: 736d
 
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第五部分 机器学习书籍

《机器学习》 Tom Mitchell;虽然是很老的书,但是入门还是非常经典的。《统计学习方法》李航
《机器学习(西瓜书)》周志华
《机器学习实践》
《Python机器学习预测分析核心算法》
《图解机器学习》

 
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第五部分 深度学习书籍

《神经网络与深度学习》
《TensorFlow实践Google深度学习框架》
《深度学习 21天实战Caffe》
《Python自然语言处理》
 
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人工智能链接: http://pan.baidu.com/s/1bV2aXS 密码: 7ydc 
机器学习链接: http://pan.baidu.com/s/1bpy6wI7 密码: yiwj 
深度学习链接: http://pan.baidu.com/s/1kVp2B7T 密码: 8xey 
算法链接: http://pan.baidu.com/s/1pLkAFzH 密码: ewj2 
自然语言处理(NLP)链接: http://pan.baidu.com/s/1ckvmuq 密码: te6q 
推荐系统链接: http://pan.baidu.com/s/1dEWHXzb 密码: 3ux1 
斯坦福NLP课程链接: http://pan.baidu.com/s/1hsqU8cc 密码: px2c 
神经网络、深度学习方向链接: http://pan.baidu.com/s/1miPsvkG 密码: npvp 
大规模人脸标注数据集 链接: http://pan.baidu.com/s/1boBhqfP 密码: 4nt5 
数据集链接:http://pan.baidu.com/s/1c2w2vZy 密码:frmf 
TensorFlow教程链接: http://pan.baidu.com/s/1c11BLCW 密码: gk45 
模型链接: http://pan.baidu.com/s/1jHJa5Zg 密码: 9tgc 
数据分析链接: http://pan.baidu.com/s/1eSP43J0 密码: dfp9 
Python入门课程链接: http://pan.baidu.com/s/1c1TvZYK 密码: 1zb7

论文合集链接: http://pan.baidu.com/s/1mieBjcc 密码: 74f2 
计算机视觉链接: http://pan.baidu.com/s/1qXJ4o4s 密码: 7kta 
编程教程链接: http://pan.baidu.com/s/1kUAQXoj 密码: x35a 
CNCC2016演讲链接: http://pan.baidu.com/s/1o8qIqZg 密码: dv5s 
备份:http://cloud.189.cn/t/I3Q7biaUVZja

机器学习涵盖了许多不同的算法,用于解决各种类型的问题。以下是一些常见的机器学习算法: 监督学习算法:线性回归(Linear Regression)逻辑回归(Logistic Regression)决策树(Decision Trees)随机森林(Random Forests)支持向量机(Support Vector Machines)朴素贝叶斯(Naive Bayes)K近邻算法(K-Nearest Neighbors)深度学习(Deep Learning)算法,如神经网络(Neural Networks) 无监督学习算法:K均值聚类(K-Means Clustering)层次聚类(Hierarchical Clustering)高斯混合模型(Gaussian Mixture Models)主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)关联规则学习(Association Rule Learning) 这只是机器学习领域中的一小部分算法,还有许多其他的算法和技术。根据问题的性质和数据的特点,选择适合的算法是非常重要的。不同的算法有不同的假设和适用场景,因此在学习和应用机器学习算法时,需要综合考虑问题的需求和数据的特点。机器学习(Machine learning)是人工智能的子集,是实现人工智能的一种途径,但并不是唯一的途径。它是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。概在上世纪80年代开始蓬勃发展,诞生了一批数学统计相关的机器学习模型。 深度学习(Deep learning)是机器学习的子集,灵感来自人脑,由人工神经网络(ANN)组成,它模仿人脑中存在的相似结构。在深度学习中,学习是通过相互关联的「神经元」的一个深层的、多层的「网络」来进行的。「深度」一词通常指的是神经网络中隐藏层的数量。概在2012年以后爆炸式增长,广泛应用在很多的场景中。机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身。 从实践的意义上来说,机器学习是在数据的支撑下,通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行「自学」,使得人工智能系统获得了归纳推理和决策能力。
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