百战-AI算法工程师就业班2022年(完结) - 人工智能

色丝线ニ

百战-人工智能2022/
├──1--人工智能基础-快速入门
| ├──1--人工智能就业、薪资、各行业应用
| | ├──1-人工智能就业前景与薪资 .mp452.07M
| | ├──2-人工智能适合人群与必备技能 .mp444.57M
| | ├──3-人工智能时代是发展的必然 .mp423.22M
| | └──4-人工智能在各领域的应用 .mp457.73M
| └──2--机器学习和深度学习、有监督和无监督
| | ├──1-人工智能常见流程 .mp489.62M
| | ├──2-机器学习不同的学习方式 .mp483.51M
| | ├──3-深度学习比传统机器学习有优势 .mp484.81M
| | ├──4-有监督机器学习任务与本质 .mp437.50M
| | └──5-无监督机器学习任务与本质 .mp450.15M
├──10--机器学习与大数据-Kaggle竞赛实战
| ├──1--药店销量预测案例
| | ├──1-Rossmann药店销量预测_kaggle的介绍 .mp436.33M
| | ├──2-对数据字段的介绍_导包 .mp419.90M
| | ├──3-自定义损失函数 .mp421.12M
| | ├──4-对数据里面的目标变量sales的一个分析 .mp444.88M
| | ├──5-数据的预处理 .mp4111.81M
| | ├──6-模型的训练_评估 .mp466.64M
| | └──7-kaggle竞赛网站学习 .mp4172.16M
| └──2--网页分类案例
| | ├──1-Kaggle网页分类竞赛介绍 .mp425.08M
| | ├──10-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_02 .mp485.63M
| | ├──11-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_03 .mp468.80M
| | ├──12-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_04 .mp474.74M
| | ├──2-评估指标ROC和AUC .mp456.19M
| | ├──3-评估指标ROC和AUC .mp449.03M
| | ├──4-竞赛其他相关提交成绩排行榜 .mp440.19M
| | ├──5-数据导入 .mp468.41M
| | ├──6-MLlib对网页分类竞赛数据预处理 .mp4102.96M
| | ├──7-MLlib对网页分类竞赛数据预处理_模型训练 .mp471.27M
| | ├──8-MLlib对网页分类竞赛模型训练_模型训练评估_搜索最佳超参数 .mp462.48M
| | └──9-使用SparkML对网页分类竞赛数据预处理_模型训练_交叉验证调参_01 .mp487.47M
├──11--机器学习与大数据-海量数据挖掘工具
| ├──1--Spark计算框架基础
| | ├──1-Spark特性_01 .mp441.68M
| | ├──10-分布式计算所需进程 .mp426.30M
| | ├──11-两种算子操作本质区别 .mp456.31M
| | ├──12-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_01 .mp469.39M
| | ├──13-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_02 .mp456.06M
| | ├──14-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_03 .mp444.12M
| | ├──15-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04 .mp441.91M
| | ├──2-Spark特性_02 .mp435.15M
| | ├──3-Spark对比hadoop优势 .mp419.34M
| | ├──4-回顾hadoop讲解shuffle .mp435.80M
| | ├──5-分布式计算框架Shuffle的原理_01 .mp446.22M
| | ├──6-分布式计算框架Shuffle的原理_02 .mp444.94M
| | ├──7-分布式计算框架Shuffle的原理_03 .mp429.26M
| | ├──8-Spark的RDD特性_01 .mp433.08M
| | └──9-Spark的RDD特性_02 .mp433.41M
| ├──2--Spark计算框架深入
| | ├──1-Spark数据缓存机制 .mp454.43M
| | ├──10-讲解构建稀疏和稠密向量_01 .mp480.62M
| | ├──11-讲解构建稀疏和稠密向量_01 .mp4101.76M
| | ├──12-构建LabeledPoint .mp4111.08M
| | ├──13-介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用 .mp491.18M
| | ├──2-Spark宽依赖和窄依赖_01 .mp439.74M
| | ├──3-Spark宽依赖和窄依赖_02 .mp438.86M
| | ├──4-Spark宽依赖和窄依赖_03 .mp428.03M
| | ├──5-Spark术语总结 .mp489.66M
| | ├──6-分布式文件系统Block块的大小配置 .mp4114.54M
| | ├──7-Spark程序启动运行流程详解_01 .mp449.37M
| | ├──8-Spark程序启动运行流程详解_02 .mp471.40M
| | └──9-Spark程序启动运行流程详解_03 .mp447.28M
| └──3--Spark机器学习MLlib和ML模块
| | ├──1-SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用 .mp4170.37M
| | ├──10-SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_3 .mp4104.55M
| | ├──11-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_1 .mp489.72M
| | ├──12-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_2 .mp492.22M
| | ├──13-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_3 .mp484.20M
| | ├──14-从数据转化到训练集的构建 .mp4146.40M
| | ├──15-模型的训练以及评估和调超参_1 .mp484.62M
| | ├──16-模型的训练以及评估和调超参_2 .mp488.90M
| | ├──17-模型的训练以及评估和调超参_3 .mp4161.69M
| | ├──18-SparkML机器学习库概念讲解_1 .mp4146.78M
| | ├──19-SparkML机器学习库概念讲解_2 .mp4121.35M
| | ├──2-SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_1 .mp4120.62M
| | ├──20-SparkML机器学习库代码实战讲解_1 .mp4146.48M
| | ├──21-SparkML机器学习库代码实战讲解_2 .mp4169.53M
| | ├──22-SparkML网页分类案例代码实战续（1）_1 .mp4143.99M
| | ├──23-SparkML网页分类案例代码实战续（1）_2 .mp4143.95M
| | ├──24-SparkML网页分类案例代码实战续（2）_1 .mp4177.12M
| | ├──25-SparkML网页分类案例代码实战续（2）_2 .mp499.25M
| | ├──26-SparkML网页分类案例代码实战续（3） .mp49.82M
| | ├──3-SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_2 .mp4109.35M
| | ├──4-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_1 .mp4105.05M
| | ├──5-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_2 .mp4255.32M
| | ├──6-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_3 .mp463.11M
| | ├──7-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_4 .mp4140.87M
| | ├──8-SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_1 .mp480.22M
| | └──9-SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_2 .mp4145.67M
├──12--机器学习与大数据-推荐系统项目实战
| ├──1--推荐系统--流程与架构
| | ├──1-推荐系统_隐式用户反馈_1 .mp488.31M
| | ├──10-推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_2 .mp4112.85M
| | ├──11-推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_3 .mp4103.28M
| | ├──12-推荐系统_数据源_1 .mp479.07M
| | ├──13-推荐系统_数据源_2 .mp482.90M
| | ├──2-推荐系统_隐式用户反馈_2 .mp4119.78M
| | ├──3-推荐系统_协同过滤_1 .mp460.31M
| | ├──4-推荐系统_协同过滤_2 .mp461.36M
| | ├──5-推荐系统_协同过滤_3 .mp460.51M
| | ├──6-推荐系统_协同过滤_4 .mp456.16M
| | ├──7-推荐系统架构_实时_离线_1 .mp4100.65M
| | ├──8-推荐系统架构_实时_离线_2 .mp4104.74M
| | └──9-推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_1 .mp477.80M
| ├──2--推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战
| | ├──1-HQL语句_python脚本构建中间结果_1 .mp4155.76M
| | ├──10-MLlib调用算法计算模型文件并存储_2 .mp493.65M
| | ├──11-MLlib调用算法计算模型文件并存储_3 .mp4107.32M
| | ├──12-ACC准确率和AUC面积的计算以及意义 .mp4214.40M
| | ├──2-HQL语句_python脚本构建中间结果_2 .mp4122.28M
| | ├──3-HQL语句_python脚本构建中间结果_3 .mp4123.74M
| | ├──4-HQL语句_python脚本构建中间结果_4 .mp4111.87M
| | ├──5-推荐系统_数据预处理_spark构建特征索引_标签列_1 .mp4116.88M
| | ├──6-spark构建特征索引_标签列_2 .mp491.86M
| | ├──7-spark构建特征索引_标签列_3 .mp497.86M
| | ├──8-spark构建特征索引_标签列_4 .mp498.61M
| | └──9-MLlib调用算法计算模型文件并存储_1 .mp499.64M
| └──3--推荐系统--模型使用和推荐服务
| | ├──1-推荐模型文件使用思路 .mp461.89M
| | ├──10-Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_1 .mp4110.16M
| | ├──11-Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_2 .mp4140.10M
| | ├──12-Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_3 .mp4157.45M
| | ├──2-Redis数据库安装及其使用 .mp447.93M
| | ├──3-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_1 .mp4165.06M
| | ├──4-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_2 .mp498.49M
| | ├──5-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_3 .mp490.57M
| | ├──6-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_4 .mp494.68M
| | ├──7-使用Dubbo将推荐系统做成服务_1 .mp482.21M
| | ├──8-使用Dubbo将推荐系统做成服务_2 .mp4103.88M
| | └──9-使用Dubbo将推荐系统做成服务_3 .mp