百战程序员·AI算法工程师就业班，价值19980元

课程介绍：

课程来自百战程序员的AI算法工程师就业班，价值19980元。人工智能最新培训视频教程（共89G）。从零开始，步步提升。一共6个月时间，业余时间学习，132个学习日，每天学2-3小时。本课制定了完整的学习计划，让学员只要一步一步跟着走完，就能拿到满意的offer。

课程目录：

├─01.人工智能基础-快速入门
│ 1：人工智能就业前景与薪资.mp4
│ 2：人工智能适合人群与必备技能.mp4
│ 3：人工智能时代是发展的必然.mp4
│ 4：人工智能在各领域的应用.mp4
│ 5：人工智能常见流程.mp4
│ 6：机器学习不同的学习方式.mp4
│ 7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4
│ 8：有监督机器学习任务与本质.mp4
│ 9：无监督机器学习任务与本质.mp4
│
├─02.人工智能基础-Python基础
│ ├─章节1：Python开发环境搭建
│ │ 1：下载Miniconda运行环境.mp4
│ │ 2：Miniconda安装和测试.mp4
│ │ 3：Pycharm安装和代码运行.mp4
│ │ 4：Jupyter安装和代码运行.mp4
│ │ 5：Jupyter常用快捷键.mp4
│ │ 6：Conda虚拟环境创建与Python模块安装.mp4
│ │ 7：关联虚拟环境运行代码.mp4
│ │ 人工智能-第1阶段Python基础.pdf
│ │ 人工智能-第1阶段python进阶和高级编程.pdf
│ │ 代码.rar
│ │
│ └─章节2：Python基础语法
│ 10：Python_控制语句_多分支_三元条件运算符.mp4
│ 11：Python_控制语句_while循环.mp4
│ 12：Python_控制语句_for循环.mp4
│ 13：Python_控制语句_嵌套循环.mp4
│ 14：Python_控制语句_break_continue.mp4
│ 15：Python_切片操作.mp4
│ 16：Python_数据类型.mp4
│ 17：Python_集合操作_列表.mp4
│ 18：Python_集合操作_列表的基本操作.mp4
│ 19：Python_集合操作_列表的常用方法.mp4
│ 20：Python_集合操作_元组.mp4
│ 21：Python_集合操作_字典和常见操作.mp4
│ 22：Python_集合操作_字典keys方法_enumerate函数.mp4
│ 23：Python_os模块_shutil模块.mp4
│ 24：Python_打开并读取文件_中文编码问题.mp4
│ 25：Python_函数_定义_调用_返回值_注释.mp4
│ 26：Python_函数_局部变量_全局变量.mp4
│ 27：Python_函数_默认参数_可变参数.mp4
│ 28：Python_函数_递归.mp4
│ 29：Python_函数式编程_高阶函数.mp4
│ 30：Python_函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数.mp4
│ 31：Python_函数_闭包.mp4
│ 32：Python_函数_装饰器.mp4
│ 33：Python_类对象_定义与实例化对象.mp4
│ 34：Python_类对象_实例属性和方法_类属性和方法.mp4
│ 35：Python_类对象_内置方法.mp4
│ 36：Python_类对象_运算符重载_私有对象方法_isinstance函数.mp4
│ 37：Python_类对象_面向对象三大特性_类的继承.mp4
│ 38：Python_类对象_子类复用父类构造器和方法_方法重写.mp4
│ 8：Python是强类型的动态脚本语言.mp4
│ 9：Python_控制语句_单双分支.mp4
│ 新建文本文档.txt
│
├─03.人工智能基础-Python科学计算和可视化
│ ├─章节1：科学计算模型Numpy
│ │ 1：Numpy_概述_安装_创建数组_获取shape形状.mp4
│ │ 2：Numpy_array_arange.mp4
│ │ 3：Numpy_random随机数生成.mp4
│ │ 4：Numpy_ndarray属性_zeros_ones_like等创建数组函数.mp4
│ │ 5：NumPy_reshape_切片操作_copy函数.mp4
│ │ 6：Numpy_改变数组维度_数组的拼接.mp4
│ │ 7：Numpy_数组的切分和转置.mp4
│ │ 8：Numpy_算术运算_向上向下取整.mp4
│ │ 9：Numpy_聚合函数.mp4
│ │ 新建文本文档.txt
│ │
│ ├─章节2：数据可视化模块
│ │ 10：Matplotlib_概述_绘制直线图.mp4
│ │ 11：Matplotlib_绘制正余弦曲线_散点图_添加图例.mp4
│ │ 12：Matplotlib_绘制柱状图_画布切分多个子画布_柱状图对比.mp4
│ │ 13：Matplotlib_绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布.mp4
│ │ 14：Matplotlib_绘制等高线图_绘制三维图像.mp4
│ │ 1599293649514137.png
│ │ 人工智能-第1阶段数据分析（含办公自动化分析）.pdf
│ │ 新建文本文档.txt
│ │
│ └─章节3：数据处理分析模块Pandas
│ 15：Python_Pandas_Series对象创建.mp4
│ 16：Python_Pandas_DataFrame对象创建.mp4
│ 17：Python_Pandas_获取Series对象的值.mp4
│ 18：Python_Pandas_获取DataFrame对象的值.mp4
│ 19：Python_Pandas_条件过滤.mp4
│ 20：Python_Pandas_空值的删除与填充.mp4
│ 21：Python_Pandas_拼接和合并.mp4
│ 新建文本文档.txt
│
├─04.人工智能基础-高等数学知识强化
│ 10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4
│ 11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4
│ 12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4
│ 13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4
│ 14：向量的内积_向量运算法则.mp4
│ 15：学习向量计算的用途举例.mp4
│ 16：向量的范数_范数与正则项的关系.mp4
│ 17：特殊的向量.mp4
│ 18：矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4
│ 19：矩阵的运算_加减法_转置.mp4
│ 1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4
│ 20：矩阵相乘.mp4
│ 21：矩阵的逆矩阵.mp4
│ 22：矩阵的行列式.mp4
│ 23：多元函数求偏导.mp4
│ 24：高阶偏导数_梯度.mp4
│ 25：雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4
│ 26：Hessian矩阵.mp4
│ 27：二次型.mp4
│ 28：补充关于正定负定的理解.mp4
│ 29：特征值和特征向量(1).mp4
│ 2：线性代数_概率论知识点.mp4
│ 30：特征值和特征向量(2).mp4
│ 31：特征值分解.mp4
│ 32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4
│ 33：奇异值分解定义.mp4
│ 34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4
│ 35：奇异值分解性质_数据压缩.mp4
│ 36：SVD用于PCA降维.mp4
│ 37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
│ 38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
│ 39：条件概率_贝叶斯公式.mp4
│ 3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4
│ 40：随机变量.mp4
│ 41：数学期望和方差.mp4
│ 42：常用随机变量服从的分布.mp4
│ 43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
│ 44：最大似然估计思想.mp4
│ 45：最优化的基本概念.mp4
│ 46：迭代求解的原因.mp4
│ 47：梯度下降法思路.mp4
│ 48：梯度下降法的推导.mp4
│ 49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
│ 4：导数的定义_左导数和右导数.mp4
│ 50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
│ 51：凸集.mp4
│ 52：凸函数.mp4
│ 53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4
│ 54：拉格朗日函数.mp4
│ 5：导数的几何意义和物理意义.mp4
│ 6：常见函数的求导公式.mp4
│ 7：导数求解的四则运算法则.mp4
│ 8：复合函数求导法则.mp4
│ 9：推导激活函数的导函数.mp4
│ 数学.pdf
│
├─05.机器学习-线性回归
│ ├─章节1：多元线性回归
│ │ 10：对数似然函数_推导出损失函数MSE.mp4
│ │ 11：把目标函数按照线性代数的方式去表达.mp4
│ │ 12：推导出目标函数的导函数形式.mp4
│ │ 13：θ解析解的公式_是否要考虑损失函数是凸函数.mp4
│ │ 14：Python开发环境版本的选择及下载.mp4
│ │ 15：Anaconda环境安装_Pycharm环境安装.mp4
│ │ 16：Pycharm创建脚本并测试python开发环境.mp4
│ │ 17：解析解的方式求解多元线性回归_数据Xy.mp4
│ │ 18：解析解的方式求解多元线性回归_求解模型_使用模型_绘制图形.mp4
│ │ 19：解析解的方式求解多元线性回归_扩展随机种子概念_增加维度代码的变换.mp4
│ │ 1：理解简单线性回归.mp4
│ │ 20：Scikit-learn模块的介绍.mp4
│ │ 21：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(上).mp4
│ │ 22：调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下).mp4
│ │ 2：最优解_损失函数_MSE.mp4
│ │ 3：扩展到多元线性回归.mp4
│ │ 4：理解多元线性回归表达式几种写法的原因.mp4
│ │ 5：理解维度这个概念.mp4
│ │ 6：理解回归一词_中心极限定理_正太分布和做预测.mp4
│ │ 7：假设误差服从正太分布_最大似然估计MLE.mp4
│ │ 8：引入正太分布的概率密度函数.mp4
│ │ 9：明确目标通过最大总似然求解θ.mp4
│ │ 代码.rar
│ │ 新建文本文档.txt
│ │ 第一阶段_手把手教你透彻掌握线性回归算法.pdf
│ │ 软件.rar
│ │
│ ├─章节2：梯度下降法
│ │ 23：梯度下降法产生的目的和原因以及思想.mp4
│ │ 24：梯度下降法公式.mp4
│ │ 25：学习率设置的学问_全局最优解.mp4
│ │ 26：梯度下降法迭代流程总结.mp4
│ │ 27：多元线性回归下的梯度下降法.mp4
│ │ 28：全量梯度下降.mp4
│ │ 29：随机梯度下降_小批量梯度下降.mp4
│ │ 30：对应梯度下降法的问题和挑战.mp4
│ │ 31：轮次和批次.mp4
│ │ 32：代码实现全量梯度下降第1步和第2步.mp4
│ │ 33：代码实现全量梯度下降第3步和第4步.mp4
│ │ 34：代码实现随机梯度下降.mp4
│ │ 35：代码实现小批量梯度下降.mp4
│ │ 36：代码改进保证训练数据全都能被随机取到.mp4
│ │ 37：代码改进实现随着迭代增加动态调整学习率.mp4
│ │ 代码.rar
│ │ 新建文本文档.txt
│ │ 第四阶段_梯度下降法_归一化_正则化_多项式升维.pdf
│ │
│ ├─章节3：归一化
│ │ 38：归一化的目的_维度之间数量级不同产生的矛盾.mp4
│ │ 39：归一化的目的_举例子来理解做归一化和不做归一化的区别.mp4
│ │ 40：归一化的副产品_有可能会提高模型的精度.mp4
│ │ 41：最大值最小值归一化.mp4
│ │ 42：标准归一化.mp4
│ │ 新建文本文档.txt
│ │
│ ├─章节4：正则化
│ │ 43：代码完成标准归一化.mp4
│ │ 44：正则化的目的防止过拟合.mp4
│ │ 45：正则化通过损失函数加入惩罚项使得W越小越好.mp4
│ │ 46：常用的L1和L2正则项以及数学意义.mp4
│ │ 47：L1稀疏性和L2平滑性.mp4
│ │ 48：通过L1和L2的导函数理解区别的本质原因.mp4
│ │ 新建文本文档.txt
│ │
│ └─章节5：Lasso回归_Ridge回归_多项式回归
│ 49：代码调用Ridge岭回归.mp4
│ 50：代码调用Lasso回归.mp4
│ 51：代码调用ElasticNet回归.mp4
│ 52：升维的意义_多项式回归.mp4
│ 53：多项式升维代码实战_传入不同超参数对比.mp4
│ 54：多项式升维代码实战_训练模型和评估.mp4
│ 55：实战保险花销预测_数据介绍和加载数据.mp4
│ 56：实战保险花销预测_数据预处理.mp4
│ 57：实战保险花销预测_模型训练和评估_选择非线性算法改进.mp4
│ 58：实战保险花销预测_特征选择思路.mp4
│ 59：实战保险花销预测_特征工程.mp4
│ 60：实战保险花销预测_模型训练和评估.mp4
│ 代码.rar
│ 新建文本文档.txt
│
├─06.机器学习-线性分类
│ ├─章节1：逻辑回归
│ │ 1.txt
│ │ 10：绘制逻辑回归损失函数_探索两个参数和损失函数变换关系.mp4
│ │ 11：绘制逻辑回归损失函数_绘制3D的图形_分析X1X2两个维度的重要度.mp4
│ │ 12：对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到.mp4
│ │ 13：对逻辑回归的损失函数求导_推导出导函数的形式.mp4
│ │ 14：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类.mp4
│ │ 15：OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题.mp4
│ │ 16：实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类.mp4
│ │ 1：逻辑回归_Sigmoid函数.mp4
│ │ 2：sigmoid函数作用.mp4
│ │ 3：逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识.mp4
│ │ 4：证明伯努利分布是指数族分布_推导出逻辑回归公式.mp4
│ │ 5：回想多元线性回归公式其实也是从广义线性回归推导出来的.mp4
│ │ 6：推导逻辑回归损失函数_得到总似然的公式.mp4
│ │ 7：推导逻辑回归损失函数_得到最终形式.mp4
│ │ 8：绘制逻辑回归损失函数_读入数据计算最优解模型_实现逻辑回归预测_实现逻辑回归损失函数.mp4
│ │ 9：绘制逻辑回归损失函数_探索单个参数和损失的关系.mp4
│ │ 代码.rar
│ │ 第五阶段_线性分类算法_逻辑回归和Softmax回归.pdf
│ │
│ ├─章节2：Softmax回归
│ │ 1.txt
│ │ 17：证明多项式分布属于指数族分布一种.mp4
│ │ 18：从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式.mp4
│ │ 19：有了Softmax函数的公式就可以去计算loss_Softmax的Loss函数形式其实就是LR的泛化版本.mp4
│ │ 20：再次证明Softmax损失函数当K=2时就是逻辑回归损失函数.mp4
│ │ 21：证明Softmax公式K=2的时候就是逻辑回归_平移不变性.mp4
│ │ 22：逻辑回归和Softmax回归在多分类任务模型参数上的区别_与算法在选择上的区别.mp4
│ │ 23：实战音乐分类器_讲解需求和读取数据.mp4
│ │ 24：实战音乐分类器_探索不同曲风音乐文件的时间频率图.mp4
│ │ 25：实战音乐分类器_傅里叶变换可以帮助我们做什么.mp4
│ │ 26：实战音乐分类器_代码使用傅里叶变换将混音文件进行投影.mp4
│ │ 27：实战音乐分类器_代码对单首歌曲进行傅里叶变换_代码对600首音乐文件进行傅里叶变换并保存结果.mp4
│ │ 28：实战音乐分类器_代码读取600首傅里叶变换后的数据_构建训练集并训练模型.mp4
│ │ 29：实战音乐分类器_模型的测试和调优_解决双通道音乐文件的问题.mp4
│ │ 代码.rar
│ │ 数据.rar
│ │
│ ├─章节3：SVM支持向量机算法
│ │ 1.txt
│ │ 30：SVM与感知机关系_几何距离与函数距离.mp4
│ │ 31：SVM的思想.mp4
│ │ 32：几种SVM_SVM的损失函数.mp4
│ │ 33：数学预备知识_拉格朗日函数.mp4
│ │ 34：硬间隔SVM的两步优化.mp4
│ │ 35：总结硬间隔SVM.mp4
│ │ 36：软间隔SVM和总结流程.mp4
│ │ 37：非线性SVM.mp4
│ │ 38：SVM在sklearn中的使用_超参数.mp4
│ │ SVM算法.pdf
│ │ 代码.rar
│ │
│ └─章节4：SMO优化算法
│ 1.txt
│ 39：SVM算法流程总结.mp4
│ 40：SMO算法求解思路_分解成很多个子二次规划问题分别求解.mp4
│ 41：SMO将交给它的目标函数变成二元函数进一步变成一元函数.mp4
│ 42：对一元函数求极值点_推导出旧的α和新的α的关系.mp4
│ 43：将公式467带入导函数进一步简化_对求解出的新的α2进行剪裁.mp4
│ 44：再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1.mp4
│ 45：启发式选择两个α.mp4
│ 46：如何计算阈值b.mp4
│ 47：SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei.mp4
│ 48：SVM的SMO实现判断违背条件的α1.mp4
│ 49：SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b.mp4
│ 50：SVM绘制已有数据点和超平面以及边界.mp4
│ 51：关于sklearn中的SVM封装的类和超参.mp4
│ 52：概率化输出_SVM的合页损失函数_Tensorflow实现GD方式求解SVM.mp4
│ 53：OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归.mp4
│ 代码.rar
│
├─07.机器学习-无监督学习
│ ├─章节1：聚类系列算法
│ │ 1.txt
│ │ 1：KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离.mp4
│ │ 2：距离测度欧式距离和余弦距离的场景_TFIDF.mp4
│ │ 3：KMeans的一些变形_KMeans的损失函数推导及假设.mp4
│ │ 4：mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标.mp4
│ │ 5：KMeans代码测试不同情况下的聚类效果.mp4
│ │ 6：层次聚类_密度聚类_谱聚类.mp4
│ │ 代码.rar
│ │ 聚类.pdf
│ │
│ ├─章节2：EM算法和GMM高斯混合模型
│ │ 1.txt
│ │ 10：Jensen不等式的应用.mp4
│ │ 11：将EM算法应用到GMM中并且推导出了μ和Σ的公式.mp4
│ │ 12：将EM算法应用到GMM中并且推导出Π的公式.mp4
│ │ 13：GMM前景背景分离.mp4
│ │ 14：通过声音文件利用GMM算法识别性别.mp4
│ │ 15：通过声音文件利用GMM算法识别是谁.mp4
│ │ 7：单个高斯分布GM的参数估计.mp4
│ │ 8：理解GMM高斯混合分布的对数似然函数.mp4
│ │ 9：GMM参数估计Πμσ的流程.mp4
│ │ EM算法与GMM模型.pdf
│ │ 代码.rar
│ │
│ └─章节3：PCA降维算法
│ 1.txt
│ 16：特征选择与特征映射.mp4
│ 17：PCA的最大投影方差思路.mp4
│ 18：最大投影方差推导_最小投影距离思路.mp4
│ 19：SVD其实就可以去实现PCA了.mp4
│ 20：PCA的几种应用.mp4
│ PCA降维与SVD.pdf
│
├─08.机器学习-决策树系列
│ ├─章节1：决策树
│ │ │ 10：绘制决策树模型_寻找最优树深度.mp4
│ │ │ 11：代码训练回归树拟合SineWave.mp4
│ │ │ 12：后剪枝的意义.mp4
│ │ │ 13：CCP代价复杂度后剪枝.mp4
│ │ │ 14：CCP代价复杂度剪枝_α超参数设定.mp4
│ │ │ 1：决策树模型的特点.mp4
│ │ │ 2：决策树的数学表达.mp4
│ │ │ 3：如何构建一颗决策树.mp4
│ │ │ 4：什么是更好的一次划分.mp4
│ │ │ 5：Gini系数.mp4
│ │ │ 6：信息增益.mp4
│ │ │ 7：熵与Gini系数关系_信息增益率.mp4
│ │ │ 8：预剪枝以及相关超参数.mp4
│ │ │ 9：代码实战决策树对鸢尾花数据集分类.mp4
│ │ │ 新建文本文档.txt
│ │ │
│ │ ├─代码
│ │ │ decision_tree_regressor.py
│ │ │ iris_decision_tree.py
│ │ │ iris_tree.dot
│ │ │ iris_tree.png
│ │ │
│ │ └─文档
│ │ 第六阶段_非线性分类回归算法_决策树与经典集成学习算法.wps
│ │
│ ├─章节2：集成学习和随机森林
│ │ │ 15：不同聚合方式_生成不同弱学习器方式.mp4
│ │ │ 16：Bagging_Boosting_Stacking.mp4
│ │ │ 17：随机森林.mp4
│ │ │ 18：代码实战随机森林对鸢尾花数据集分类.mp4
│ │ │ 19：OOB袋外数据.mp4
│ │ │ 20：Adaboost算法思路.mp4
│ │ │ 21：调整数据权重让权重正确率达到50%.mp4
│ │ │ 22：Adaboost如何调整样本权重和求基模型权重.mp4
│ │ │ 新建文本文档.txt
│ │ │
│ │ └─代码
│ │ ensemble_adaboost.py
│ │ iris_bagging_tree.py
│ │ iris_random_forest.py
│ │
│ ├─章节3：GBDT
│ │ │ 23：GBDT试图使用有监督最优化算法梯度下降求解F(x).mp4
│ │ │ 24：GBDT令每个弱学习器f(x)去拟合负梯度.mp4
│ │ │ 25：GBDT每棵树都是回归树_准备数据才能训练下一颗小树.mp4
│ │ │ 26：GBDT应用于回归问题.mp4
│ │ │ 27：GBDT回归举例_总结.mp4
│ │ │ 28：GBDT应用于二分类问题.mp4
│ │ │ 29：GBDT二分类拟合的负梯度依然是残差.mp4
│ │ │ 30：GBDT中shrinkage学习率和最优树权重ρ可以共存.mp4
│ │ │ 31：GBDT应用于多分类任务.mp4
│ │ │ 32：GBDT多分类如何每轮给K颗小树准备要去拟合的负梯度.mp4
│ │ │ 33：GBDT多分类流程.mp4
│ │ │ 34：对比GBDT回归、二分类、多分类相同点与不同点.mp4
│ │ │ 35：GBDT二分类叶子节点分值计算推导.mp4
│ │ │ 36：GBDT多分类叶子节点分值计算.mp4
│ │ │ 37：GBDT二分类举例详解.mp4
│ │ │ 38：GBDT多分类举例详解.mp4
│ │ │ 39：计算特征重要度进行特征选择.mp4
│ │ │ 40：GBDT用于特征组合降维.mp4
│ │ │ 41：特征组合降维在GBDT+LR架构应用.mp4
│ │ │ 42：GBDT在sklearn中源码剖析_初始化F(x).mp4
│ │ │ 43：GBDT在sklearn中源码剖析_负梯度计算和叶子节点分值计算.mp4
│ │ │ 44：GBDT+LR架构训练模型代码实现.mp4
│ │ │ 45：GBDT+LR架构预测评估代码实现.mp4
│ │ │ 新建文本文档.txt
│ │ │
│ │ └─代码
│ │ GBDT+LR.py
│ │<br style="box-sizing: border-box; -webkit-tap-highlight-color: transparent; margin:
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