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AI必读经典书籍 计算机视觉实战项目 超详细人工智能学习大纲 机器学习基础算法教程 深度学习神经网络基础教程 人工智能论文合集...
机器学习：人工智能的核心驱动力
机器学习是人工智能（AI）的核心组成部分，它使计算机无需显式编程即可从数据中自动学习模式、识别规律并做出预测或决策。与传统程序不同，机器学习系统通过训练数据不断优化自身性能，广泛应用于推荐系统、图像识别、语音助手、金融风控、医疗诊断和自动驾驶等领域。根据Statista数据，全球机器学习市场预计将在2030年突破1.8万亿美元，年复合增长率超过38%，成为推动数字经济转型的关键技术。
深度学习：机器学习的革命性突破
深度学习是机器学习的一个子集，其核心是使用多层神经网络（尤其是深度神经网络DNN、卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）模拟人脑处理信息的方式，从而实现对复杂非线性关系的建模。自2012年AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性成绩以来，深度学习已在计算机视觉、自然语言处理（如GPT、BERT）、语音合成（如语音助手Siri、小爱同学）等领域取得革命性进展。如今，大语言模型（LLM）如GPT-4、Claude 3和通义千问等，均基于深度学习架构，能理解上下文、生成高质量文本，甚至完成代码编写与逻辑推理。
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机器学习算法模型推导及项目实战12.31GB
第1节 机器学习介绍368.28MB
1.1机器学习、大数据、数据挖掘的区别和联系【优质资源‖关注：CunWorkNotes 解锁】.mp438.62MB1.2分类、回归和聚类的理论【整理不易‖免费奉上：】.mp433.74MB1.3机器学习的流程 数据预处理【持续更新‖免费提供：】.mp448.37MB1.4案例：通过广告投放预测产品销量【良心整理‖免费获取：】.mp4247.56MB第2节 K-NN 最近邻1.43GB
2.1KNN介绍【耗时整理‖不易且全免费：】.mp4270.67MB2.2欧式距离以及KNN实现【耗时整理‖免费分享：】.mp4383.45MB2.3KNN的决策边界【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.mp4254.17MB2.4通过交叉验证选择K【不易整理‖请关注：CunWorkNotes】.mp4112.39MB2.5特征缩放【精挑细选‖免费提供：】.mp426.45MB2.6二手车估价案例【耗时整理‖免费分享：】.mp4255.93MB2.7KNN的延伸内容（Optional）【精挑细选‖免费提供：】.mp4160.39MB第3节 线性回归与逻辑回归475.61MB
逻辑回归1【手动整理‖免费开放：】.mp433.64MB逻辑回归2【精挑细选‖免费提供：】.mp467.25MBQA【花费时间‖免费获取：】.mp4276.79MB线性回归1【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.mp438.08MB线性回归2【精挑细选‖免费提供：】.mp459.85MB第4节 朴素贝叶斯1.49GB
4.1朴素贝叶斯的核心思想【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.mp449.18MB4.2垃圾邮件分类-01【耗时整理‖不易且全免费：】.mp4234.25MB4.3垃圾邮件分类-02【优质合集‖免费获取：】.mp4403.14MB4.4手推一个完整的例子【耗时整理‖免费分享：】.mp4399.41MB4.5文本表示-01【优质合集‖免费获取：】.mp4101.23MB4.6文本表示-02【整理不易‖免费奉上：】.mp4275.49MB4.7Extensions【良心整理‖免费获取：】.mp460.84MB第5节 SVM支持向量机1.38GB
5.1SVM-01【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.mp4649.36MB5.2SVM-02【手动整理‖免费开放：】.mp497.22MB5.3SVM-03【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.mp4253.45MB5.4SVM-04【整理不易‖免费奉上：】.mp4416.31MB第6节 决策树与随机森林2.06GB
6.1决策树01【花费时间‖免费获取：】.mp4416.13MB6.2决策树02【花费时间‖免费获取：】.mp4518.4MB6.3随机森林01【优质资源‖关注：CunWorkNotes 解锁】.mp4593.28MB6.4随机森林02【手动整理‖免费开放：】.mp4421.18MB6.5随机森林03【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.mp4162.49MB第7节 K-means1.44GB
7.1聚类分析【耗时整理‖不易且全免费：】.mp486.1MB7.2kmeans算法【整理不易‖免费奉上：】.mp4145.67MB7.3kmeans算法过程及特性【不易整理‖请关注：CunWorkNotes】.mp4127.65MB7.4kmeans的实现【良心整理‖免费获取：】.mp4248.91MB7.5kmeans案例【精挑细选‖免费提供：】.mp4365.96MB7.6kmeans的目标函数【耗时整理‖不易且全免费：】.mp4244.31MB7.7K值如何选择【持续更新‖免费提供：】.mp4128.61MB7.8其他聚类算法及问答【持续更新‖免费提供：】.mp4128.61MB第8节 矩阵分解849.25MB
8.1Recommender【手动整理‖免费开放：】.mp4255.66MB8.2矩阵分解推荐系统.代码演示.1【优质合集‖免费获取：】.mp423.41MB8.3矩阵分解推荐系统.代码演示.2【耗时整理‖免费分享：】.mp4570.18MB第9节 Boosting1.45GB
9.1XGBoost【耗时整理‖不易且全免费：】.mp4170.3MB9.2训练模型【优质资源‖关注：CunWorkNotes 解锁】.mp4236.98MB9.3使用泰勒级数近似目标函数【手动整理‖免费开放：】.mp4422.3MB9.4新的目标函数【花费时间‖免费获取：】.mp4292.86MB9.5寻找最好的Split【整理不易‖记得关注：CunWorkNotes】.mp4365.11MB第10节 主题模型1.34GB
10.1主题模型【花费时间‖免费开放：】.mp4378.11MB10.2MLEvsMAPvsBayesian【持续更新‖免费提供：】.mp4218.1MB10.3从生成的角度来看LDA【整理不易‖记得关注：CunWorkNotes】.mp4252.29MB10.4计算模型的参数【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.mp4526.64MB机器学习课件及代码62.55MB
Machine-Learning-master.exe62.55MB共53个文件，合计：12.31GB
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