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|____慕K网-399元-Python3入门机器学习 经典算法与应用
          |____第9章 逻辑回归
          |____第8章 多项式回归与模型泛化
          |____第7章 PCA与梯度上升法
          |____第6章 梯度下降法
          |____第5章 线性回归法
          |____第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
          |____第3章 Jupyter Notebook, numpy和m
          |____第2章 机器学习基础
          |____第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
          |____第14章 更多机器学习算法
          |____第13章 集成学习和随机森林
          |____第12章 决策树
          |____第11章 支撑向量机 SVM
          |____第10章 评价分类结果
          |____课程链接.png
          |____project0.zip
          |____project (1).zip
|____慕K网-299元-基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践
          |____使用须知.txt
          |____骑摩托车的托马斯.jpg
          |____project.zip
          |____6-4 配置开发环境.mp4
          |____6-3 什么是midi文件.mp4
          |____6-2 音乐和数学的联系.mp4
          |____6-1 背景和知识点简介.mp4
          |____5-9图和会话原理及案例（下）.mp4
          |____5-8 图和会话原理及案例（上）.mp4
          |____5-7 什么是tensor（下）.mp4
          |____5-6 什么是tencor（上）.mp4
          |____5-5 python常用库numpy.mp4
          |____5-4 图和会话.mp4
          |____5-3 tensorflow的基础结构.mp4
          |____5-20 动手实现cnn卷积神经网络（二）.mp4
          |____5-2 tensorflow的编程模式.mp4
          |____5-19动手实现cnn卷积神经网络（一）.mp4
          |____5-18 激活函数（下）..mp4
          |____5-17 激活函数（上）.mp4
          |____5-16综合小练习：梯度下降解决线性回归（下） .mp4
          |____5-15 综合小练习：梯度下降解决线性回归（中）.mp4
          |____5-14综合小练习：梯度下降解决线性回归（上）.mp4
          |____5-13 常用pythonku库matpotlib.mp4
          |____5-12 酷炫模拟游乐场playground.mp4
          |____5-11 可视化利器tensorboard（下）.mp4
          |____5-10 可视化利器tensorboard（上）.mp4
          |____5-1 从helloworld开始.mp4
          |____4-8 安装python类库.mp4
          |____4-7 安装tensorflow.mp4
          |____4-6 安装tensorflow.mp4
          |____4-5 安装python.mp4
          |____4-4 配置ubuntu.mp4
          |____4-3 安装ubuntu.mp4
          |____4-2 安装virtualbox.mp4
          |____4-1 如何使用课程提供的虚拟机文件.mp4
          |____3-4 tensorflow前景.mp4
          |____3-3 如何学习tensorflow.mp4
          |____3-2 tensorflow和其他机器学习库的对比.mp4
          |____3-1 什么是tensorflow.mp4
          |____2-9 什么是深度学习.mp4
          |____2-8 什么是过拟合.mp4
          |____2-7 面对ai 我们应有的态度.mp4
          |____2-6 什么是机器学习mp4.mp4
          |____2-5 ai 机器学习和深度学习的关联.mp4
          |____2-4 人工智能简史.mp4
          |____2-3 人工智能需要的基本数学知识.mp4
          |____2-2 人工智能前景mp4.mp4
          |____2-1环境及知识准备.mp4
          |____2-1 什么是人工智能.mp4
          |____1-4 软件和知识点简介.mp4
          |____1-3 项目成果演示（三个案例）.mp4
          |____1-2 课程简介.mp4
          |____1-1 课程整体介绍及导学.mp4
          |____5-23 动手实现cnn卷积神经网络（五）.mp4
          |____5-22 动手实现cnn卷积神经网络（四）(2).mp4
          |____5-21 动手实现cnn卷积神经网络（三）.mp4
|____麦Z学院-深度学习基础与进阶
          |____第一阶段-深度学习基础
          |____第二阶段-深度学习进阶
|____麦Z学院-2999元-人工智能与机器学习
          |____第一阶段：Python数据分析与建模库
          |____第三阶段：机器学习案例实战
          |____第二阶段：机器学习经典算法
          |____更多资源，关注公众号：一只学弱狗.png
|____老男孩python项目实战
          |____天天生鲜项目
          |____博客项目+web聊天室
          |____爱家租房项目
|____基于Python玩转人工智能最火框架
          |____第8章 知识点总结和课程延展
          |____第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
          |____第6章 案例二 会Photoshop的人工智能
          |____第5章 案例一 会作曲的人工智能
          |____第4章 TensorFlow原理与进阶（代码实践）
          |____第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建
          |____第2章 人工智能基础知识
          |____第1章 课程整体介绍
          |____课程代码和素材（包含训练好的参数文件）.zip
          |____project.zip
          |____.vdi.zip
|____公开课
          |____网络爬虫-利用python实现爬取网页神技2
          |____网络爬虫-利用python实现爬取网页神技1
          |____Python之自运维开发明星
          |____Python之桌面应用开发新宠
          |____Python之云计算开发王者
          |____Python之微信开发神器
          |____Python之爬虫开发帝王
          |____python之大数据开发奇兵
          |____Python之web开发利刃2
          |____Python之web开发利刃1
          |____Python就业前景剖析-大道你们挤，我去吃螃蟹
          |____bootstrap商业网站实战2
          |____bootstrap商业网站实战1
|____大数据、数据挖掘、机器学习
          |____推荐系统
          |____数据挖掘基础
          |____Spark、Hadoop
|____北F网3期-人工智能
          |____人工智能资料和作业
          |____人工智能之深度学习+推荐系统
          |____人工智能之机器学习
|____X象学院-Python数据分析 升级版 第二期
          |____ppt
          |____lect10_项目实战.flv
          |____lect09_文本数据分析.flv
          |____lect08_深度学习及TensorFlow.flv
          |____lect07_图像数据处理及分析.flv
          |____lect06_量化分析.flv
          |____lect05_金融时间序列.flv
          |____lect04_机器学习及scikit-learn.flv
          |____lect03_探索性数据分析及数据可视化.flv
          |____lect02_数据分析工具Pandas.flv
          |____lect01_工作环境准备及数据分析建模理论基础.flv
|____X象学院-899元-机器学习全新升级版
          |____24、HMM实践
          |____23、隐马尔科夫模型HMM
          |____22、LDA实践
          |____21、主题模型LDA
          |____20、朴素贝叶斯实践
          |____19、贝叶斯网络
          |____18、EM算法实践
          |____17、EM算法
          |____16、聚类实践
          |____15、聚类
          |____14、SVM实践
          |____13、SVM
          |____12、XGBoost
          |____11、提升
          |____10、随机森林实践
          |____09、决策树和随机森林
          |____08、回归实践
          |____07、回归
          |____06、Python基础及其机器学习库的使用
          |____05、Python基础及其数学库的使用
          |____04、数学基础4 - 凸优化
          |____03、数学基础3 - 矩阵和线性代数
          |____02、数学基础2 - 数理统计与参数估计
          |____01、机器学习的数学基础1 - 数学分析
          |____00、课程介绍
|____W门大学-3528元-人工智能、大数据与复杂系统
          |____78-课程总结
          |____77-学习其他主题
          |____76-漫谈人工智能创业
          |____75-RNN及LSTM
          |____74-复杂网络上的物理传输过程
          |____73-自然语言处理导入
          |____72-线动力学系统（下）
          |____71-线动力学系统（上）
          |____70-最新回放
          |____70-Value Iteration Networks
          |____69-模型可视化工程管理
          |____68-机器学习的方法
          |____67-自然启发算法
          |____66-广泛出现的幂律分布
          |____65-金融市场的复杂性
          |____64-用伊辛模型理解复杂系统
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          |____62-复杂网络简介
          |____61-统计物理专题（二）
          |____60-统计物理专题（一）
          |____59-区块链一场革命
          |____58-订单流模型
          |____57-线动力学
          |____56-网络
          |____55-人工智能与设计
          |____54-Pig和Spark巩固
          |____53-个化推荐算法
          |____52-计算机视觉深度学习入门工具篇
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          |____49-计算机视觉深度学习入门结构篇
          |____48-计算机视觉深度学习入门目的篇
          |____47-人工智能金融应用
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          |____45-网络基础与卷积网络
          |____44-监督学习－分类
          |____43-监督学习－回归
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          |____38-强化学习（上）
          |____37-数据呈现进阶
          |____36-决策树到随机森林
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          |____34-D-Park实战
          |____33-云计算初步
          |____32-数据呈现基础
          |____31-决策树
          |____30-Python进阶（下）
          |____29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
          |____28-Scikit-Learn
          |____27-Python进阶（上）
          |____26-线分类器
          |____25-Python操作数据库、 Python爬虫
          |____24-数据科学和统计学（下）
          |____23-PCA、降维方法引入
          |____22-Python基础课程（下）
          |____21-监督学习框架
          |____20-线代数—特征值与特征向量
          |____19-Python基础课程（上）
          |____18-线代数—矩阵、等价类和行列式
          |____17-数据科学和统计学（上）
          |____16-线
          |____15-朴素贝叶斯和最大似然估计
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          |____13-高等数学—积分
          |____12-高等数学—偏导数
          |____11-高等数学—泰勒展开
          |____10-贝叶斯理论
          |____09-高等数学—导数
          |____08-高等数学—两个重要的极限定理
          |____07-阿尔法狗与强化学习算法
          |____06-机器学习与监督算法
          |____05-复杂网络经济学应用
          |____04-高等数学—元素和极限
          |____03-人工智能的三个阶段
          |____02-大数据与机器学习
          |____01-复杂系统

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