慕课《Python3系统入门人工智能》⭐Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习

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　 ├─ 第10章 迁移混合模型 ->
　 　 ├─ 10-11 机器深度学习实现少样本苹果分类（三）.mp4 - 89M
　 　 ├─ 10-2 迁移学习（二）.mp4 - 46.6M
　 　 ├─ 10-7 实战准备（二）.mp4 - 72.5M
　 　 ├─ 10-6 实战准备（一）.mp4 - 84.4M
　 　 ├─ 10-12 机器深度学习实现少样本苹果分类（四）.mp4 - 70.3M
　 　 ├─ 10-9 机器深度学习实现少样本苹果分类（一）.mp4 - 144M
　 　 ├─ 10-10 机器深度学习实现少样本苹果分类（二）.mp4 - 86.2M
　 　 ├─ 10-5 混合模型2.mp4 - 73.9M
　 　 ├─ 10-8 基于新数据的迁移学习实战.mp4 - 126.8M
　 　 ├─ 10-4 混合模型1.mp4 - 78.3M
　 　 ├─ 10-1 迁移学习（一）.mp4 - 66.3M
　 　 └─ 10-3 在线学习.mp4 - 47.1M
　 ├─ 第3章 机器学习之逻辑回归 ->
　 　 ├─ 3-8【学习任务】商业异常消费数据预测.docx - 29.3KB
　 　 ├─ 3-5 考试通过实战（一） (2).mp4 - 45.9M
　 　 ├─ 3-9 【讨论】关于分类模型搭建得思考.docx - 13.3KB
　 　 ├─ 3-2 逻辑回归（1） (2).mp4 - 20.4M
　 　 ├─ 3-6 考试通过实战（二） (2).mp4 - 40M
　 　 ├─ 3-7 芯片检测实战 (2).mp4 - 77M
　 　 ├─ 3-4 实战准备 (2).mp4 - 20.8M
　 　 ├─ 3-3 逻辑回归（2） (2).mp4 - 21.9M
　 　 └─ 3-1 分类问题介绍 (2).mp4 - 27.9M
　 ├─ 第7章 深度学习之多层感知器 ->
　 　 ├─ 7-4 实战（一）.mp4 - 121.5M
　 　 ├─ 7-2 MLP实现非线性分类.mp4 - 134M
　 　 ├─ 7-5 实战（二）.mp4 - 98.9M
　 　 ├─ 7-3 实战准备.mp4 - 100.3M
　 　 └─ 7-1 多层感知器(MLP).mp4 - 97.6M
　 ├─ 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 - 105.3M
　 　 ├─ 1-1 课程导学.mp4 - 336.6M
　 　 ├─ 1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操.mp4 - 121.3M
　 　 ├─ 1-2 内容快速概览.mp4 - 118.5M
　 　 ├─ 1-5 环境配置及Python语法实操.mp4 - 116M
　 　 └─ 1-4 环境及工具包介绍.mp4 - 96.5M
　 ├─ 第2章 机器学习之线性回归 ->
　 　 ├─ 2-6 【讨论题】关于房价预测得思考.txt - 557B
　 　 ├─ 2-5 多因子线性回归实战.mp4 - 133.1M
　 　 ├─ 2-1 机器学习介绍.mp4 - 93.1M
　 　 ├─ 2-4 单因子线性回归实战.mp4 - 90.9M
　 　 ├─ 2-2 线性回归.mp4 - 144.8M
　 　 └─ 2-3 线性回归实战准备.mp4 - 73.2M
　 ├─ 第4章 机器学习之聚类 ->
　 　 ├─ 4-1 无监督学习.mp4 - 101.9M
　 　 ├─ 4-6 KNN-Meanshift.mp4 - 89.8M
　 　 ├─ 4-4 Kmeans实战（1）.mp4 - 68.6M
　 　 ├─ 4-3 实战准备.mp4 - 51.1M
　 　 ├─ 4-5 Kmeans实战（2）.mp4 - 61M
　 　 └─ 4-2 Kmeans-KNN-Meanshift.mp4 - 111.3M
　 ├─ 第8章 深度学习之卷积神经网络 ->
　 　 ├─ 8-3 实战准备.mp4 - 79.2M
　 　 ├─ 8-4 实战（一）.mp4 - 130.8M
　 　 ├─ 8-2 卷积神经网络（二）.mp4 - 166.1M
　 　 ├─ 8-5 实战（二）.mp4 - 138.9M
　 　 └─ 8-1 卷积神经网络（一）.mp4 - 160.8M
　 ├─ 第5章 机器学习其他常用技术 ->
　 　 ├─ 5-3 异常检测.mp4 - 87.2M
　 　 ├─ 5-8 实战（3）.mp4 - 123M
　 　 ├─ 5-4 主成分分析.mp4 - 97M
　 　 ├─ 5-5 实战准备.mp4 - 115.8M
　 　 ├─ 5-7 实战（2）.mp4 - 79.4M
　 　 ├─ 5-2 决策树（2）.mp4 - 83.1M
　 　 ├─ 5-1 决策树（1）.mp4 - 70.7M
　 　 └─ 5-6 实战（1）.mp4 - 88.2M
　 ├─ 第11章 课程总结 ->
　 　 ├─ 11-2 课程总结（二）.mp4 - 84.3M
　 　 ├─ 11-1 课程总结（一）.mp4 - 105M
　 　 └─ 11-3 课程总结（三）.mp4 - 123.7M
　 ├─ 第9章 深度学习之循环神经网络 ->
　 　 ├─ 9-6 实战（二）RNN股价预测 (2).mp4 - 31.5M
　 　 ├─ 9-3 不同类型的RNN模型 (2).mp4 - 26.1M
　 　 ├─ 9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (2).mp4 - 42.2M
　 　 ├─ 9-4 实战准备 (2).mp4 - 35M
　 　 ├─ 9-2 循环神经网络RNN (2).mp4 - 22.1M
　 　 ├─ 9-5 实战（一）RNN股价预测 (2).mp4 - 47.9M
　 　 ├─ 9-1 序列数据案例 (2).mp4 - 18M
　 　 └─ 9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (2).mp4 - 78.9M
　 └─ 第6章 模型评价与优化 ->
　 　 ├─ 6-4 实战准备 (2).mp4 - 23.4M
　 　 ├─ 6-1 过拟合与欠拟合 (2).mp4 - 27.6M
　 　 ├─ 6-2 数据分离与混淆矩阵 (2).mp4 - 38.6M
　 　 ├─ 6-7 实战（三） (2).mp4 - 58.5M
　 　 ├─ 6-3 模型优化 (2).mp4 - 34.7M
　 　 ├─ 6-5 实战（一） (2).mp4 - 60.7M
　 　 └─ 6-6 实战（二） (2).mp4 - 30.3M