百战-AI算法工程师就业班2022年|价值18980元|重磅首发|冲击百万年薪|完结无秘

目录：

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.mp4 52.07M
| | ├──2-人工智能适合人群与必备技能.mp4 44.57M
| | ├──3-人工智能时代是发展的必然.mp4 23.22M
| | └──4-人工智能在各领域的应用.mp4 57.73M
| └──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.mp4 89.62M
| | ├──2-机器学习不同的学习方式.mp4 83.51M
| | ├──3-深度学习比传统机器学习有优势.mp4 84.81M
| | ├──4-有监督机器学习任务与本质.mp4 37.50M
| | └──5-无监督机器学习任务与本质.mp4 50.15M
├──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.mp4 36.33M
| | ├──2-对数据字段的介绍_导包.mp4 19.90M
| | ├──3-自定义损失函数.mp4 21.12M
| | ├──4-对数据里面的目标变量sales的一个分析.mp4 44.88M
| | ├──5-数据的预处理.mp4 111.81M
| | ├──6-模型的训练_评估.mp4 66.64M
| | └──7-kaggle竞赛网站学习.mp4 172.16M
| └──2–网页分类案例
| | ├──1-Kaggle网页分类竞赛介绍.mp4 25.08M
| | ├──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.mp4 85.63M
| | ├──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.mp4 68.80M
| | ├──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.mp4 74.74M
| | ├──2-评估指标ROC和AUC.mp4 56.19M
| | ├──3-评估指标ROC和AUC.mp4 49.03M
| | ├──4-竞赛其他相关提交成绩排行榜.mp4 40.19M
| | ├──5-数据导入.mp4 68.41M
| | ├──6-MLlib对网页分类竞赛数据预处理.mp4 102.96M
| | ├──7-MLlib对网页分类竞赛数据预处理_模型训练.mp4 71.27M
| | ├──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.mp4 62.48M
| | └──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.mp4 87.47M
├──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.mp4 41.68M
| | ├──10-分布式计算所需进程.mp4 26.30M
| | ├──11-两种算子操作本质区别.mp4 56.31M
| | ├──12-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_01.mp4 69.39M
| | ├──13-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_02.mp4 56.06M
| | ├──14-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_03.mp4 44.12M
| | ├──15-Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04.mp4 41.91M
| | ├──2-Spark特性_02.mp4 35.15M
| | ├──3-Spark对比hadoop优势.mp4 19.34M
| | ├──4-回顾hadoop讲解shuffle.mp4 35.80M
| | ├──5-分布式计算框架Shuffle的原理_01.mp4 46.22M
| | ├──6-分布式计算框架Shuffle的原理_02.mp4 44.94M
| | ├──7-分布式计算框架Shuffle的原理_03.mp4 29.26M
| | ├──8-Spark的RDD特性_01.mp4 33.08M
| | └──9-Spark的RDD特性_02.mp4 33.41M
| ├──2–Spark计算框架深入
| | ├──1-Spark数据缓存机制.mp4 54.43M
| | ├──10-讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4 80.62M
| | ├──11-讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4 101.76M
| | ├──12-构建LabeledPoint.mp4 111.08M
| | ├──13-介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用.mp4 91.18M
| | ├──2-Spark宽依赖和窄依赖_01.mp4 39.74M
| | ├──3-Spark宽依赖和窄依赖_02.mp4 38.86M
| | ├──4-Spark宽依赖和窄依赖_03.mp4 28.03M
| | ├──5-Spark术语总结.mp4 89.66M
| | ├──6-分布式文件系统Block块的大小配置.mp4 114.54M
| | ├──7-Spark程序启动运行流程详解_01.mp4 49.37M
| | ├──8-Spark程序启动运行流程详解_02.mp4 71.40M
| | └──9-Spark程序启动运行流程详解_03.mp4 47.28M
| └──3–Spark机器学习MLlib和ML模块
| | ├──1-SparkMLlib对于逻辑回归算法的调用.mp4 170.37M
| | ├──10-SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_3.mp4 104.55M
| | ├──11-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_1.mp4 89.72M
| | ├──12-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_2.mp4 92.22M
| | ├──13-使用逻辑回归和随机森林对股票Stock预测案例实战_3.mp4 84.20M
| | ├──14-从数据转化到训练集的构建.mp4 146.40M
| | ├──15-模型的训练以及评估和调超参_1.mp4 84.62M
| | ├──16-模型的训练以及评估和调超参_2.mp4 88.90M
| | ├──17-模型的训练以及评估和调超参_3.mp4 161.69M
| | ├──18-SparkML机器学习库概念讲解_1.mp4 146.78M
| | ├──19-SparkML机器学习库概念讲解_2.mp4 121.35M
| | ├──2-SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_1.mp4 120.62M
| | ├──20-SparkML机器学习库代码实战讲解_1.mp4 146.48M
| | ├──21-SparkML机器学习库代码实战讲解_2.mp4 169.53M
| | ├──22-SparkML网页分类案例代码实战续（1）_1.mp4 143.99M
| | ├──23-SparkML网页分类案例代码实战续（1）_2.mp4 143.95M
| | ├──24-SparkML网页分类案例代码实战续（2）_1.mp4 177.12M
| | ├──25-SparkML网页分类案例代码实战续（2）_2.mp4 99.25M
| | ├──26-SparkML网页分类案例代码实战续（3）.mp4 9.82M
| | ├──3-SparkMLlib调用逻辑回归_自定义阈值_2.mp4 109.35M
| | ├──4-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_1.mp4 105.05M
| | ├──5-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_2.mp4 255.32M
| | ├──6-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_3.mp4 63.11M
| | ├──7-SparkMLlib调用逻辑回归_使用标准归一化_4.mp4 140.87M
| | ├──8-SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_1.mp4 80.22M
| | └──9-SparkMLlib调用KMeans聚类_调用决策树(1)_2.mp4 145.67M
├──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.mp4 88.31M
| | ├──10-推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_2.mp4 112.85M
| | ├──11-推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_3.mp4 103.28M
| | ├──12-推荐系统_数据源_1.mp4 79.07M
| | ├──13-推荐系统_数据源_2.mp4 82.90M
| | ├──2-推荐系统_隐式用户反馈_2.mp4 119.78M
| | ├──3-推荐系统_协同过滤_1.mp4 60.31M
| | ├──4-推荐系统_协同过滤_2.mp4 61.36M
| | ├──5-推荐系统_协同过滤_3.mp4 60.51M
| | ├──6-推荐系统_协同过滤_4.mp4 56.16M
| | ├──7-推荐系统架构_实时_离线_1.mp4 100.65M
| | ├──8-推荐系统架构_实时_离线_2.mp4 104.74M
| | └──9-推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算_1.mp4 77.80M
| ├──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.mp4 155.76M
| | ├──10-MLlib调用算法计算模型文件并存储_2.mp4 93.65M
| | ├──11-MLlib调用算法计算模型文件并存储_3.mp4 107.32M
| | ├──12-ACC准确率和AUC面积的计算以及意义.mp4 214.40M
| | ├──2-HQL语句_python脚本构建中间结果_2.mp4 122.28M
| | ├──3-HQL语句_python脚本构建中间结果_3.mp4 123.74M
| | ├──4-HQL语句_python脚本构建中间结果_4.mp4 111.87M
| | ├──5-推荐系统_数据预处理_spark构建特征索引_标签列_1.mp4 116.88M
| | ├──6-spark构建特征索引_标签列_2.mp4 91.86M
| | ├──7-spark构建特征索引_标签列_3.mp4 97.86M
| | ├──8-spark构建特征索引_标签列_4.mp4 98.61M
| | └──9-MLlib调用算法计算模型文件并存储_1.mp4 99.64M
| └──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.mp4 61.89M
| | ├──10-Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_1.mp4 110.16M
| | ├──11-Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_2.mp4 140.10M
| | ├──12-Dubbo推荐服务演示_SparkMLlib介绍_3.mp4 157.45M
| | ├──2-Redis数据库安装及其使用.mp4 47.93M
| | ├──3-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_1.mp4 165.06M
| | ├──4-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_2.mp4 98.49M
| | ├──5-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_3.mp4 90.57M
| | ├──6-实时在线推荐列表计算逻辑代码讲解_4.mp4 94.68M
| | ├──7-使用Dubbo将推荐系统做成服务_1.mp4 82.21M
| | ├──8-使用Dubbo将推荐系统做成服务_2.mp4 103.88M
| | └──9-使用Dubbo将推荐系统做成服务_3.mp4 119.95M
├──13–深度学习-原理和进阶
| ├──1–神经网络算法
| | ├──1-神经网络是有监督的算法_生物神经元到人工神经元.mp4 94.41M
| | ├──2-三种常见的激活函数_网络拓扑介绍_优化算法.mp4 53.63M
| | ├──3-单层神经网络正向传播计算过程_用神经网络理解逻辑回归做多分类.mp4 67.67M
| | ├──4-用神经网络理解Softmax回归.mp4 67.20M
| | ├──5-隐藏层的意义_隐藏层相当于去做预处理_升维降维.mp4 117.52M
| | ├──6-多节点网络输出_sklearn中NN模块的介绍.mp4 90.57M
| | ├──7-sklearn中NN模型的代码使用.mp4 123.62M
| | ├──8-隐藏层激活函数必须是非线性的.mp4 21.95M
| | └──9-tensorflow概要_conda创建虚拟环境_CPU版本的tensorflow安装.mp4 155.50M
| ├──2–TensorFlow深度学习工具
| | ├──1-CUDA