2021在职提升规划-2 AI机器学习和深度学习

灰太狼 2023-01-03 14:11 195阅读 0赞

###                                                                         2021在职提升规划-P2 AI 机器学习和深度学习 ###

**                                                                                                                                                                                                                                                                                                     田超凡**

**1 复习2019下半年的高数基础篇数学分析、线性代数、概率论数理统计 2-3月**

**2 复习2020下半年的Python基础语法和科学计算库numpy、scipy库操作高数公式、矩阵和卷积核的API 2-3月**

# **1 机器学习 4-6月** #

### **3.1、20210413-lzz-01-机器学习之数学回顾1** ###

### **3.2、20210413-lzz-02-机器学习之数学回顾2** ###

### **3.3、20210413-lzz-03-机器学习之数学回顾3** ###

### **3.4、20210413-lzz-04-机器学习之数学回顾4** ###

### **26'13" 3.5、20210413-lzz-05-机器学习之数学回顾5** ###

### **14'54" 3.6、20210413-lzz-06-机器学习之数学回顾6** ###

### **23'58" 3.7、20210414-lzz-01-机器学习概述** ###

### **28'37" 3.8、20210414-lzz-02-机器学习之线性回归** ###

### **31'39" 3.9、20210414-lzz-03-机器学习之线性回归2** ###

### **17'48" 3.10、20210414-lzz-04-机器学习之线性回归最小二乘** ###

### **42'25" 3.11、20210414-lzz-05-机器学习之最小二乘2** ###

### **21'22" 3.12、20210414-lzz-06-机器学习之多元线性** ###

### **35'13" 3.13、20210414-lzz-07-机器学习之线性回归梯度迭代** ###

### **27'43" 3.14、20210414-lzz-08-机器学习线性回归8** ###

### **11'57" 3.15、20210414-lzz-09-机器学习之线性回归** ###

### **14'53" 3.16、20210414-lzz-10-机器学习之线性回归正则** ###

### **35'4" 3.17、20210414-lzz-11-机器学习线性回归算法的案例** ###

### **21'2" 3.18、20210413-10-机器学习概述3** ###

### **27'5" 3.19、20210413-lzz-07-机器学习之数学回顾7** ###

### **27'55" 3.20、20210413-lzz-08-机器学习概述1** ###

### **22'5" 3.21、20210413-lzz-09-机器学习概述2** ###

### **21'26" 3.22、20210413-lzz-11-机器学习概述4** ###

### **6'36" 3.23、20210413-lzz-12机器学习概述5** ###

### **67'6" 3.24、20210416-lzz-01-机器学习之家庭用电预测（循）** ###

### **67'57" 3.25、20210416-lzz-02-机器学习之线性回归案例（循）** ###

### **11'11" 3.26、20210420-lzz-01-线性回归回顾** ###

### **22'5" 3.27、20210420-lzz-01-线性回归回顾2** ###

### **16'46" 3.28、20210420-lzz-02--线性回归代码** ###

### **26'20" 3.29、20210420-lzz-03--线性回归梯度下降线性回归** ###

### **24'4" 3.30、20210420-lzz-04-多项式回归** ###

### **21'17" 3.31、20210420-lzz-05-波士顿房屋租赁价格预测** ###

### **5'53" 3.32、20210420-lzz-06-逻辑回归1** ###

### **5'57" 3.33、20210420-lzz-07-逻辑回归2** ###

### **16'19" 3.34、20210420-lzz-08-逻辑回归3** ###

### **32'24" 3.35、20210420-lzz-09-逻辑回归4** ###

### **5'5" 3.36、20210420-lzz-10-逻辑回归的回顾** ###

### **35'44" 3.37、20210421-lzz-01-softmax回归1** ###

### **16'42" 3.38、20210421-lzz-02-葡萄酒质量分类** ###

### **7'59" 3.39、20210421-lzz-03-葡萄酒质量预测模型2** ###

### **25'44" 3.40、20210421-lzz-04-线性回归总结** ###

### **11'50" 3.41、20210421-lzz-05-鸢尾花的数据分类** ###

### **45'54" 3.42、20210421-lzz-06-K最近邻算法的引入** ###

### **23'15" 3.43、20210421-lzz-07-KNN算法2** ###

### **24'40" 3.44、20210421-lzz-08-鸢尾花的KNN分类，KD-TREE** ###

### **15'38" 3.45、20210421-lzz-10-KNN酒的分类** ###

### **10'47" 3.46、20210421-lzz-11-KNN酒的分类2** ###

### **19'54" 3.47、20210421-lzz-9-KD\_TREE2** ###

### **30'47" 3.48、20210427-lzz-01-机器学习决策树1** ###

### **18'21" 3.49、20210427-lzz-02-机器学习决策树2** ###

### **23'25" 3.50、20210427-lzz-03-机器学习决策树3** ###

### **27'22" 3.51、20210427-lzz-04-机器学习决策树4** ###

### **46'51" 3.52、20210427-lzz-05-机器学习决策树5** ###

### **33'15" 3.53、20210425-lzz-04-机器学习之逻辑回归案例（循** ###

### **32'21" 3.54、20210427-lzz-06-机器学习决策树6** ###

### **22'58" 3.55、20210427-lzz-07-机器学习决策树7** ###

### **10'43" 3.56、20210427-lzz-08-机器学习决策树8** ###

### **37'20" 3.57、20210427-lzz-09-机器学习决策树9** ###

### **25'3" 3.58、20210427-lzz-10-机器学习决策树10** ###

### **22'17" 3.59、20210427-lzz-11-机器学习决策树11** ###

### **33'40" 3.60、20210511-lzz-01-集成学习1** ###

### **27'38" 3.61、20210511-lzz-02-集成学习2** ###

### **29'56" 3.62、20210511-lzz-03-集成学习3** ###

### **17'25" 3.63、20210511-lzz-04-集成学习4** ###

### **20'22" 3.64、20210511-lzz-05-集成学习5** ###

### **55'2" 3.65、20210511-lzz-06-集成学习6** ###

### **7'35" 3.66、20210511-lzz-07-集成学习7** ###

### **19'4" 3.67、20210511-lzz-08-集成学习8** ###

### **38'54" 3.68、20210511-lzz-10-集成学习10** ###

### **23'57" 3.69、20210511-lzz-9-集成学习9** ###

### **26'31" 3.70、20150512-lzz-01-集成学习回顾** ###

### **38'11" 3.71、20150512-lzz-02-XGboost1** ###

### **43'19" 3.72、20150512-lzz-03-XGboost2** ###

### **28'53" 3.73、20150512-lzz-04-聚类1** ###

### **33'6" 3.74、20150512-lzz-05-KMeans聚类01** ###

### **29'0" 3.75、20150512-lzz-06-KMeans++\_jq** ###

### **33'30" 3.76、20150512-lzz-07-mini batch kmeans** ###

### **30'34" 3.77、20150512-lzz-08-层次聚类** ###

### **20'19" 3.78、20150512-lzz-09-层次聚类代码** ###

### **26'37" 3.79、20210518-lzz-01-层次聚类，密度聚类优化算法1\_jq** ###

### **32'20" 3.80、20210518-lzz-02-层次聚类，密度聚类优化算法2\_jq** ###

### **21'24" 3.81、20210518-lzz-03-密度聚类优化算法案例\_jq** ###

### **25'23" 3.82、20210518-lzz-04-密度聚类优化算法案例\_jq** ###

### **20'50" 3.83、20210518-lzz-05-谱聚类\_jq** ###

### **23'21" 3.84、20210518-lzz-06-谱聚类\_jq** ###

### **25'3" 3.85、20210518-lzz-07谱聚类的案例\_jq** ###

### **25'54" 3.86、20210518-lzz-08-谱聚类的案例\_jq** ###

### **24'46" 3.87、20210518-lzz-09-SVM\_jq** ###

### **33'9" 3.88、20210518-lzz-10-SVM\_jq** ###

### **24'46" 3.89、20210518-lzz-11-SVM中的kkt条件\_jq** ###

### **18'18" 3.90、20210518-lzz-12-SVM中的kkt条件\_jq** ###

### **22'31" 3.91、20210519-lzz-01-SVM1\_jq** ###

### **22'2" 3.92、20210519-lzz-02-SVM1\_jq** ###

### **23'56" 3.93、20210519-lzz--03-SVM2\_jq** ###

### **26'39" 3.94、20210519-lzz--04-SVM2\_jq** ###

### **21'57" 3.95、20210519-lzz-05-SVM3\_jq** ###

### **23'14" 3.96、20210519-lzz-06-SVM3\_jq** ###

### **23'22" 3.97、20210519-lzz-07-SVM4\_jq** ###

### **27'52" 3.98、20210519-lzz-08-SVM4\_jq** ###

### **23'5" 3.99、20210519-lzz-09-SVM5\_jq** ###

### **30'6" 3.100、20210519-lzz-10-SVM5\_jq** ###

### **20'50" 3.101、20210519-lzz-11-SVM1\_jq** ###

### **34'24" 3.102、20210519-lzz-12-SVM1\_jq** ###

### **68'12" 3.103、20210521-lzz-集成学习回顾（循）** ###

### **62'29" 3.104、20210523-lzz-集成学习回顾2（循）** ###

### **28'9" 3.105、20210525-lzz-01-SVM回顾\_jq** ###

### **32'19" 3.106、20210525-lzz-02-SVM回顾\_jq** ###

### **22'31" 3.107、20210525-lzz-03-SVM回顾2\_jq** ###

### **20'28" 3.108、20210525-lzz-04-SVM回顾2\_jq** ###

### **27'35" 3.109、20210525-lzz-05-SVR\_jq** ###

### **27'33" 3.110、20210525-lzz-06-SVR\_jq** ###

### **23'5" 3.111、20210525-lzz-07-SVM案例和总结\_jq** ###

### **25'20" 3.112、20210525-lzz-08-SVM案例和总结\_jq** ###

### **24'13" 3.113、20210525-lzz-09-朴素贝叶斯\_jq** ###

### **24'46" 3.114、20210525-lzz-10-朴素贝叶斯\_jq** ###

### **25'3" 3.115、20210525-lzz-11-朴素贝叶斯\_jq** ###

### **25'53" 3.116、20210525-lzz-12-朴素贝叶斯\_jq** ###

### **27'2" 3.117、20210526-lzz-01-EM算法1\_jq** ###

### **26'28" 3.118、20210526-lzz-02-EM算法1\_jq** ###

### **24'46" 3.119、20210526-lzz-03-EM算法2\_jq** ###

### **31'18" 3.120、20210526-lzz-04-EM算法2\_jq** ###

### **25'54" 3.121、20210526-lzz-05-EM算法3\_jq** ###

### **25'3" 3.122、20210526-lzz-06-EM算法3\_jq** ###

### **26'11" 3.123、20210526-lzz-07-GMM算法\_jq** ###

### **27'52" 3.124、20210526-lzz-08-GMM算法\_jq** ###

### **21'24" 3.125、20210526-lzz-09-GMM算法案列\_jq** ###

### **21'41" 3.126、20210526-lzz-10-GMM算法案列\_jq** ###

### **27'52" 3.127、20210526-lzz-11-GMM算法案例\_jq** ###

### **30'58" 3.128、20210526-lzz-12-GMM算法案例\_jq** ###

### **63'37" 3.129、20210529-lzz-XGBOOST回顾（循）** ###

### **68'27" 3.130、20210530-lzz-SVM回顾（循）2** ###

### **26'11" 3.131、20160601-lzz-01-贝叶斯回顾和HMM基础知识\_jq** ###

### **28'45" 3.132、20160601-lzz-02-贝叶斯回顾和HMM基础知识\_jq** ###

### **21'57" 3.133、20160601-lzz-03-HMM问题1\_jq** ###

### **24'46" 3.134、20160601-lzz-04-HMM问题1\_jq** ###

### **24'13" 3.135、20160601-lzz-05-HMM前向算法\_jq** ###

### **24'46" 3.136、20160601-lzz-06-HMM前向算法** ###

### **24'13" 3.137、20160601-lzz-07-HMM概率后向算法\_jq** ###

### **28'54" 3.138、20160601-lzz-08-HMM概率后向算法\_jq** ###

### **23'39" 3.139、20160601-lzz-09-HMM学习问题\_jq** ###

### **28'37" 3.140、20160601-lzz-10-HMM预测i问题\_jq** ###

### **20'16" 3.141、20160601-lzz-11-HMM案例\_jq** ###

### **20'50" 3.142、20160601-lzz-12-HMM案例\_jq** ###

### **26'11" 3.143、20210602-lzz-01-主题模型1\_jq** ###

### **31'32" 3.144、20210602-lzz-02-主题模型1\_jq** ###

### **21'57" 3.145、20210602-lzz-03-主题模型2\_jq** ###

### **23'10" 3.146、20210602-lzz-04-主题模型2\_jq** ###

### **20'33" 3.147、20210602-lzz-05-主题模型\_jq** ###

### **22'6" 3.148、20210602-lzz-06-主题模型\_jq** ###

### **19'42" 3.149、20210602-lzz-07-数据集的清洗1\_jq** ###

### **25'20" 3.150、20210602-lzz-09-数据的文本分词\_jq** ###

### **29'0" 3.151、20210602-lzz-11-数据集的标准化和降维\_jq** ###

### **25'15" 3.152、20210602-lzz-10-数据的文本分词\_jq** ###

### **34'2" 3.153、20210602-lzz-12-数据集的标准化和降维\_jq** ###

### **19'32" 3.154、20210602-lzz-08-数据集的清洗1\_jq** ###

### **62'29" 3.155、20210605-lzz-SVM回顾（循）** ###

### **52'26" 3.156、20210606-lzz-机器学习总结** ###

### **26'45" 3.157、20210615-lzz-01-特征工程之降维\_jq** ###

### **31'46" 3.158、20210615-lzz-02-特征工程之降维\_jq** ###

### **20'50" 3.159、20210615-lzz-03-特征工程之降维\_jq** ###

### **19'59" 3.160、20210615-lzz-04-特征工程之降维\_jq** ###

### **22'14" 3.161、20210615-lzz-05-垃圾邮件处理\_jq** ###

### **24'46" 3.162、20210615-lzz-06-垃圾邮件处理\_jq** ###

### **27'52" 3.163、20210615-lzz-07-垃圾邮件处理\_jq** ###

### **29'13" 3.164、20210615-lzz-08-垃圾邮件处理\_jq** ###

### **20'50" 3.165、20210615-lzz-09-垃圾邮件处理\_jq** ###

### **22'33" 3.166、20210615-lzz-10-垃圾邮件处理\_jq** ###

### **27'2" 3.167、20210615-lzz-11-垃圾邮件处理\_jq** ###

### **27'16" 3.168、20210615-lzz-12-垃圾邮件处理\_jq** ###

### **24'29" 3.169、20210616-LZZ-01音乐分类项目\_jq** ###

### **22'31" 3.170、20210616-LZZ-03-音乐分类项目\_jq** ###

### **25'12" 3.171、20210616-LZZ-04-音乐分类项目\_jq** ###

### **20'50" 3.172、20210616-LZZ-05-多分类\_jq** ###

### **22'20" 3.173、20210616-LZZ-06-多分类\_jq** ###

### **21'41" 3.174、20210616-LZZ-07-多分类\_jq** ###

### **23'32" 3.175、20210616-LZZ-08-多分类\_jq** ###

### **22'48" 3.176、20210616-LZZ-09-机器学习回顾\_jq** ###

### **29'31" 3.177、20210616-LZZ-10-机器学习回顾\_jq** ###

### **24'13" 3.178、20210616-LZZ-11-机器学习回顾\_jq** ###

### **25'37" 3.179、20210616-LZZ-12-机器学习回顾\_jq** ###

### **30'33" 3.180、20210619-lzz-01-机器学习总结树模型（循）\_jq** ###

### **31'46" 3.181、20210619-lzz-02-机器学习总结树模型（循）\_jq** ###

### **31'34" 3.182、20210620-lzz-01-机器学习总结树模型（循）\_jq** ###

### **31'13" 3.183、20210620-lzz-02-机器学习总结树模型（循）\_jq** ###

# **2 深度学习 6-10月** #

###  4.1、20210622\_\_01\_感知机1 ###

### 45'15" 4.2、20210622\_\_02\_感知机2 ###

### 52'15" 4.3、20210622\_\_03\_多层神经网络 ###

### 56'5" 4.4、20210622\_\_04\_反向传播1 ###

### 49'53" 4.5、20210622\_\_05\_反向传播2 ###

### 53'3" 4.6、20210622\_\_06\_反向传播3 ###

### 49'41" 4.7、20210623\_\_07\_共享单车1 ###

### 52'3" 4.8、20210623\_\_08\_共享单车2&TF基础1 ###

### 52'5" 4.9、20210623\_\_09\_tensorflow1 ###

### 50'11" 4.10、20210623\_\_10\_tensorflow 2 ###

### 46'6" 4.11、20210623\_\_11\_tensorflow 3 ###

### 63'45" 4.12、20210623\_\_12\_tensorflow4 ###

### 61'23" 4.13、6月26日晚答疑 ###

### 34'39" 4.14、6月27日晚答疑1 ###

### 25'11" 4.15、补第一节课部分 ###

### 50'2" 4.16、6.29 卷积基础1 ###

### 51'50" 4.17、6.29 卷积基础2 ###

### 49'35" 4.18、6.29 卷积基础3 ###

### 49'56" 4.19、6.29 卷积基础5 ###

### 50'36" 4.20、6.29 卷积基础4 ###

### 52'26" 4.21、6.29 卷积基础6 ###

### 49'45" 4.22、6.30 CNN编程1 ###

### 49'29" 4.23、6.30 CNN编程2 ###

### 50'2" 4.24、6.30 Alexnet编程 ###

### 50'10" 4.25、6.30 CIFAR10调参 ###

### 50'58" 4.26、6.30 CIFAR10调参2 ###

### 51'16" 4.27、6.30 BN ###

### 68'59" 4.28、CNN答疑\_tang\_20210703 ###

### 49'17" 4.29、CNN编程回顾\_tang\_20210706\_01 ###

### 52'35" 4.30、Alexnet&Keras\_tang\_20210706\_02 ###

### 51'14" 4.31、VGG基础\_tang\_20210706\_03 ###

### 47'31" 4.32、VGG基础&&迁移学习\_tang\_20210706\_04 ###

### 50'17" 4.33、迁移学习\_tang\_20210706\_05 ###

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### 50'10" 4.35、keras编程\_tang\_20210707\_01 ###

### 52'53" 4.36、NIN&Inception\_tang\_20210707\_02 ###

### 49'14" 4.37、Inception&Highwway\_tang\_20210707\_03 ###

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### 60'44" 4.41、大型神经网络答疑\_tang\_20210710 ###

### 50'50" 4.42、RNN基础\_tang\_20210713\_01 ###

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### 53'43" 4.50、CharRNN&LSTM基础3\_tang\_20210714\_03 ###

### 50'28" 4.51、NLP基础\_tang\_20210714\_04 ###

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### 51'3" 4.53、NLP基础3\_tang\_20210714\_06 ###

### 62'52" 4.54、周三答疑RNN基础\_tang\_20210717 ###

### 50'2" 4.55、中文评论分析\_tang\_20210720\_01 ###

### 51'12" 4.56、中文评论分析\_tang\_20210720\_02 ###

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###  5.1、202100727\_zxy\_16班\_图像处理\_转 ###

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### 100'22" 5.7、20210625\_zxy\_11班\_图像分类\_ ###

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### 33'17" 5.162、202100927\_zxy\_16班\_目标检测22\_转 ###

### 38'20" 5.163、202100928\_zxy\_16班\_目标检测23\_转 ###

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