科研转AI必看!一套最新人工智能机器学习算法资料(视频/PDF/源码/数据),8h删!!!

一直以来我经常听到很多粉丝反馈,觉得人工智能是目前最牛X的技术,想要尝试自学入行,将自己的一些想法和创意付诸现实。
但大部分人苦于不知从何入手,往往抓不到学习重点。或是止步于晦涩难懂的理论和烧脑的算法,顾此薄彼,一番折腾下来,直接从入门到放弃。
鉴于此,我们便萌生了打磨一份适合绝大多数人学习的《人工智能教程》的想法,以求帮助大家摆脱困境,顺利啃下人工智能这块硬骨头。

本着好饭不怕晚的原则,我们大面积网罗资料,选用人工智能机器学习中应用最广泛的一些算法作为切入点,打磨了本套教程。
本教程所用算法均需在自行推演的公式基础上使用NumPy等底层库自行实现,避免使用高层API进行数据处理。
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本教程以入门进阶为目的,可以解决新手在人工智能学习中遇到的常见问题,并且对其中的重点、难点、易错点进行详细讲解。
内容上绝对有别于市面上那些华而不实的妖艳货,无论是从理论部分,还是案例分析与实践项目,都是你从来见过的船新版本。

现将内容罗列于此,可直达文末免费下载。

01

内容目录

一、环境搭建与准备

  1. Anaconda集成环境安装(Python 3.6、wave、NumPy、Matplotlib)

  2. 库安装(OpenCV、PyAudio、librosa)

  3. 集成开发环境安装(VS code或PyCharm)

二、NumPy的使用以及机器学习中的数据

  1. 机器学习中的数据类型以及NumPy的使用

  2. 表格类型数据

  3. 图形、波形类型数据

  4. 文本类型数据

  5. 数据可视化与Matplotlib和OpenCV库的使用

  6. 实践练习:生成或录制声音并进行可视化

三、机器学习中的数据处理

  1. 基础数据可视化方法

  2. 可视化库的选择

  3. 表格数据特征以及可视化

  4. 图形数据特征以及处理方法

  5. 波形数据特征以及处理方法

  6. 实践练习:图像滤波算法实战(浮雕滤波、平均模糊、低通滤波、纵向边缘、横向边缘)

四、机器学习模型的构建与优化

  1. 一个简单的线性回归问题

  2. 多维建模以及优化问题

  3. 自编算法的难点

  4. 实践:获取近期股票数据进行预测

 篇幅有限,仅展示部分... 
 本套教程限时免费开放下载 
相信学习之后,你会对AI有一个系统的认知。
02
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