潭州学院人工智能第二期（32GB，更新到2019.8）
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├─0-预科班
│├─Seven-20181116-开班仪式
│││00人工智能学院软件说明.pdf
│││人工智能学院软件说明.md
│││开班仪式.wmv
│││开班仪式以及所需环境.pptx
│││
││└─工具包
││ └─人工智能学院学习环境
││ │00人工智能学院软件说明.pdf
││ │01pengbaobao_Setup_V8.4.8.7.zip
││ │02BaiduNetdisk_6.4.0.6.exe
││ │03TeamViewer_13.0.6447.0.exe
││ │04电脑虚拟化检测securable.exe
││ │05VirtualBox-5.2.4-119785-Win.exe
││ │06pycharm-community-2018.2.4.exe
││ │07Xshell5p.exe
││ │08typora-setup-x64.exe
││ │09Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe
││ │10EasyBCD2.3.exe
││ │11TZKTSetupv3.0.1.1833(1).exe
││ │12uiso9_cn.exe
││ │13WinSCP-5.13.4-Setup.exe
││ │14Xshell-6.0.0101p.exe
││ │
││ ├─Python-Windows-Mac安装包
││ ││python-3.6.1-amd64.exe
││ ││python-3.6.1.exe
││ ││python-3.6.2-macosx10.6.pkg
││ ││python软件安装.docx
││ ││
││ │└─备用python安装包
││ │ pyinstaller-develop.zip
││ │ python-3.4.4.msi
││ │
││ ├─人工智能学院学习环境演示视频
││ │ 01软件介绍与虚拟机软件的安装.mp4
││ │ 02导入ova文件.mp4
││ │ 03连接虚拟电脑.mp4
││ │ 04PyCharm的使用.mp4
││ │ u盘启动盘制作.wmv
││ │ xshell远程连接ubuntu.wmv
││ │
││ └─系统及安装使用说明
││ │01-VirtualBox安装步骤.docx
││ │02-连接虚拟机.docx
││ │虚拟机常见问题解决办法.docx
││ │
││ └─Ubuntu
││ ubuntu-16.04.4-desktop-amd64.iso
││
│├─Seven-20181122-Linux简介及常用操作
││ 2018-11-8-linux.md
││ Linux 简介.md
││ linux简介及常用操作.wmv
││ linux简介及简单操作命令.md
││
│└─Seven-20181129-linux基本命令
│ linux基本命令.wmv
│ vim.md
│ vim、linux、Python虚拟机.pptx
│ vim使用.wmv
│ vim和python虚拟环境的使用.md
│
├─1-Python课件
││1-Python课件.zip
││
│├─Seven-20181215-数值类型和序列类型
││ 数值类型和序列类型.pptx
││ 数值类型和序列类型.wmv
││
│├─Seven-20181218-序列类型方法
││ 上课作业.wmv
││ 列表.wmv
││ 字符串和元组.wmv
││ 序列类型方法.pptx
││
│├─Seven-20181220-格式化输出和深浅拷贝
││ 上节作业.wmv
││ 字符串和转义.wmv
││ 格式化输出和深浅复制.pptx
││ 编码、深浅复制、二进制.wmv
││
│├─Seven-20181222-散列类型、运算符优先级和逻辑运算
││ 上节作业.wmv
││ 散列类型、运算符优先级和逻辑运算.md
││ 散列类型、运算符优先级和逻辑运算.pptx
││ 集合.wmv
││ 集合、运算符、逻辑运算.wmv
││
│├─Seven-20181225-控制流程
││ while、for.wmv
││ 上节作业.wmv
││ 控制流程.md
││ 控制流程.pptx
││ 条件判断、三目运算符.wmv
││
│├─Seven-20181227-函数基础和函数参数
││ python3内置函数大全.html
││ 上节作业.md
││ 上节作业.wmv
││ 内置函数.wmv
││ 函数基础、参数.wmv
││ 函数基础和函数参数.md
││ 函数基础和函数参数.pptx
││
│├─Seven-20181229-函数作用域和匿名函数
││ 上节作业.md
││ 上节作业.wmv
││ 函数作用域和匿名函数.md
││ 函数作用域和匿名函数.pptx
││ 匿名函数、函数作用域.wmv
││ 闭包、递归.wmv
││
│├─Seven-20190103-类定义、属性和继承
││ 上节作业.md
││ 上节作业.wmv
││ 类定义、属性、继承.wmv
││ 类定义、属性和继承.md
││ 类定义、属性和继承.pptx
││
│├─Seven-20190106-继承和魔法方法
││ 上节作业.wmv
││ 多继承.wmv
││ 多继承、魔术方法.md
││ 多继承、魔术方法.pptx
││ 魔术方法.wmv
││
│├─Seven-20190108-对象协议和描述器
││ 对象协议.wmv
││ 描述器和装饰器.md
││ 描述器和装饰器.pptx
││ 描述符和装饰器.wmv
││
│├─Seven-20190110-文件
││ 上下文管理、IO、模块.wmv
││ 上节作业.wmv
││ 文件.md
││ 文件.pptx
││ 文件基本操作.wmv
││ 私有属性和私有方法.wmv
││
│├─Seven-20190112-异常
││ 上节作业.wmv
││ 异常.md
││ 异常.pptx
││ 异常上.wmv
││ 异常下.wmv
││
│├─Seven-20190115-迭代器
││ 上节作业.wmv
││ 包和包管理.wmv
││ 推导式.wmv
││ 迭代器、生成器模块及包.md
││ 迭代器、生成器模块及包.pptx
││ 迭代器和生成器.wmv
││
│├─Seven-20190117-正则
││ Python从菜鸟到大神的100道经典练习题.pdf
││ re模块.wmv
││ 元字符.wmv
││ 正则.md
││ 正则.pptx
││ 正则.wmv
││ 百度工程师题.txt
││
│├─Seven-20190119-实战案例
│││Seven-20190119-实战案例.zip
│││信息管理系统.md
│││信息管理系统.pdf
│││爬虫案例.md
│││爬虫案例.pptx
│││爬虫案例.wmv
│││管理系统.wmv
││
│├─09-Able-20190309-特征工程
│││LoanStats3a.csv
│││Python数据分析与挖掘实战.pdf
│││特征工程.wmv
│││
││└─上课笔记
││ │feature_Engineering.ipynb
││ │feature_Engineering.md
││ │散点图矩阵.png
││ │相关关系.png
││ │箱线图.png
││ │
││ └─.ipynb_checkpoints
││ feature_Engineering-checkpoint.ipynb
││
│├─10-Able-20190312-数据清洗
││├─上课笔记
││││01_案例一：缺省值填充.ipynb
││││02_案例二：哑编码.ipynb
││││03_案例三：二值化.ipynb
││││04_案例四：标准化.ipynb
││││05_案例五：区间缩放法.ipynb
││││06_案例六：归一化.ipynb
││││07_案例七：多项式转换.ipynb
││││08_案例八：特征选择.ipynb
││││09_案例九：异常数据处理.ipynb
││││10_案例十：车辆数据预处理.ipynb
││││C0904.csv
││││C0911.csv
││││car.data
││││
│││└─.ipynb_checkpoints
│││ 01_案例一：缺省值填充-checkpoint.ipynb
│││ 02_案例二：哑编码-checkpoint.ipynb
│││ 03_案例三：二值化-checkpoint.ipynb
│││ 04_案例四：标准化-checkpoint.ipynb
│││ 05_案例五：区间缩放法-checkpoint.ipynb
│││ 06_案例六：归一化-checkpoint.ipynb
│││ 09_案例九：异常数据处理-checkpoint.ipynb
│││
││└─上课视频
││ 数据清洗.wmv
││
│├─11-Able-20190314-线性回归
│││线性回归.pptx
│││线性回归.wmv
│││
││└─作业
││ ├─原始数据
││ │ day.csv
││ │ Readme.txt
││ │ 中文字段说明.txt
││ │
││ └─这个数据我改过几个
││ day.csv
││ Readme.txt
││ 中文字段说明.txt
││
│├─12-Able-20190316波士顿房价预测
│││波士顿房价预测.wmv
│││
││└─Boston房价预测
││ │1_EDA_BostonHousePrice.ipynb
││ │2_FE_BostonHousePrice.ipynb
││ │3_Regression_BostonHousePrice.ipynb
││ │4_Regression_BostonHousePrice-MultipleY.ipynb
││ │boston_housing.csv
││ │FE_boston_housing.csv
││ │
││ └─.ipynb_checkpoints
││ 1_EDA_BostonHousePrice-checkpoint.ipynb
││ 2_FE_BostonHousePrice-checkpoint.ipynb
││ 3_Regression_BostonHousePrice-checkpoint.ipynb
││ 4_Regression_BostonHousePrice-MultipleY-checkpoint.ipynb
││
│├─13-Able-20190328-homework_BikeSharing_Codes
│││1_EDA_BikeSharing.ipynb
│││2_FE_BikeSharing.ipynb
│││3._Regression_BikeSharing.ipynb
│││4._Regression_BikeSharing-StandlizedY.ipynb
│││Capital Bikeshare项目.wmv
│││day.csv
│││FE_day.csv
│││submission.csv
│││
││├─.ipynb_checkpoints
││└─作业2
││ Ames_House.zip
││ README.txt
││
│├─14-Able-20190410-亚美尼亚州洛瓦市房价预测
│││Advanced_homework.ipynb
│││l1.csv
│││l2.csv
│││train.csv
│││偏度.png
│││房价预测.wmv
│││
││└─.ipynb_checkpoints
││ Advanced_homework - 副本-checkpoint.ipynb
││ Advanced_homework-checkpoint.ipynb
││
│├─15-Able-20190411-logistic
││ logistic 01.wmv
││ logistic回归.pptx
││ mysoftmax.py
││
│├─16-Able-20190416-信用卡欺诈检测和Otto商品分类
│││01手动实现logistic.wmv
│││02倾斜类.wmv
│││03Otto商品分类.wmv
│││04闲谈.wmv
│││myproduct.py
│││
││├─手写logistic算法
││││梯度下降求解逻辑回归.ipynb
││││
│││├─.ipynb_checkpoints
││││ 梯度下降求解逻辑回归-checkpoint.ipynb
││││
│││└─data
│││ LogiReg_data.txt
│││
││├─案例-Otto商品分类
││││LogisticGridSearchCV_C.png
││││LR_Otto.ipynb
││││
│││├─.ipynb_checkpoints
││││ LR_Otto-checkpoint.ipynb
││││
│││└─data
│││ Otto_train.csv
│││
││├─案例-信用卡欺诈检测
││││creditcard.csv
││││test.png
││││Untitled.ipynb
││││
│││└─.ipynb_checkpoints
│││ Untitled-checkpoint.ipynb
│││
││└─皮马印第安人糖尿病分类
││ diabetes.csv
││ ReadME.txt
││
│├─17-Able-20190423-SVM
││ SVM.pptx
││ SVM.wmv
││ SVM闲谈.wmv
││
│├─18-Able-20190425-SVM案例
│││01SVM案例.wmv
│││02文本处理.wmv
│││03SVM案例闲谈.wmv
│││jieba基础操作.ipynb
│││文本抽取.py
│││
││├─.ipynb_checkpoints
││├─datas
│││ 01mydict.txt
│││
││├─支持向量机
│││├─images
││││ 1.png
││││ 2.png
││││ 3.png
││││ SVM1.png
││││ SVM2.png
││││ SVM3.png
││││
│││└─notebooks
│││ │3.png
│││ │support_vector_machines.ipynb
│││ │
│││ └─.ipynb_checkpoints
│││ support_vector_machines-checkpoint.ipynb
│││
││└─案例-Otto商品分类
││ │SVM_Otto.ipynb
││ │
││ ├─.ipynb_checkpoints
││ │ SVM_Otto-checkpoint.ipynb
││ │
││ └─data
││ Otto_train.csv
││
│├─19-Able-20190427-决策树
││ 决策树.pptx
││ 决策树.wmv
││
│├─20-Able-20190430-随机森林
│││随机森林.pptx
│││随机森林.wmv
│││随机森林闲谈.wmv
│││
││├─泰坦尼克船员获救
││││taitannike.ipynb
││││test.csv
││││titanic_train.csv
││││数据集说明.png
││││
│││└─.ipynb_checkpoints
│││ taitannike - 副本-checkpoint.ipynb
│││ taitannike-checkpoint.ipynb
│││ Untitled-checkpoint.ipynb
│││ Untitled1-checkpoint.ipynb
│││
││└─蘑菇食用预测
││ │best_tree.dot
││ │CART_RF_Mushroom.ipynb
││ │model_tree.png
││ │Untitled.ipynb
││ │
││ ├─.ipynb_checkpoints
││ │ CART_RF_Mushroom-checkpoint.ipynb
││ │ Untitled-checkpoint.ipynb
││ │
││ └─data
││ mushrooms.csv
││
│├─21-Able-20190507-皮马印第安人糖尿病分类实战
││ diabetes.csv
││ LogisticGridSearchCV_C.png
││ ReadME.txt
││ SVM_Otto.png
││ 匹马印第安人糖尿病案例 - 副本.ipynb
││ 匹马印第安人糖尿病案例.ipynb
││ 糖尿病.wmv
││ 项目分享.wmv
││
│├─22-Able-20190511-GBDT之Adaboost与XGboost01
││ GBDT.wmv
││ xgboost-master.rar
││ xgboost.pdf
││ 梯度提升决策树GBDT.pptx
││ 金融风控大赛解决方案.zip
││
│├─23-Able-20190514-XGboost02
││ saveModel.py
││ xgboost.pptx
││ Xgboost02.wmv
││
│├─24-Able-20190516-XGBoost案例
│││XGBoost案例.wmv
│││
││├─Rental Listing Inquiries项目实战
││││ReadME.txt
││││
│││└─code
│││ │FE_RentListingInqueries.ipynb
│││ │kernel.ipynb
│││ │MeanEncoder.py
│││ │
│││ ├─.ipynb_checkpoints
│││ │ FE_RentListingInqueries-checkpoint.ipynb
│││ │
│││ ├─data
│││ │ RentListingInquries_FE_test.bin
│││ │ RentListingInquries_FE_test.csv
│││ │ RentListingInquries_FE_train.bin
│││ │ RentListingInquries_FE_train.csv
│││ │
│││ └─__pycache__
│││ MeanEncoder.cpython-36.pyc
│││
││└─XGBOOST
││ │CART_RF_Mushroom.ipynb
││ │xgboost1_Mushroom.ipynb
││ │xgboost1_Otto_nestimators.ipynb
││ │xgboost2_1_Otto_TreeDepth_ChildWeight.ipynb
││ │xgboost2_2_Otto_TreeDepth_ChildWeight.ipynb
││ │xgboost2_3_Otto_nestimators.ipynb
││ │xgboost4_1_Otto_subsample_colsample.ipynb
││ │xgboost5_1_Otto_RegL1L2.ipynb
││ │
││ ├─.ipynb_checkpoints
││ │ CART_RF_Mushroom-checkpoint.ipynb
││ │ xgboost1_Mushroom-checkpoint.ipynb
││ │ xgboost1_Otto_nestimators-checkpoint.ipynb
││ │ xgboost2_1_Otto_TreeDepth_ChildWeight-checkpoint.ipynb
││ │ xgboost2_2_Otto_TreeDepth_ChildWeight-checkpoint.ipynb
││ │ xgboost2_3_Otto_nestimators-checkpoint.ipynb
││ │ xgboost4_1_Otto_subsample_colsample-checkpoint.ipynb
││ │ xgboost5_1_Otto_RegL1L2-checkpoint.ipynb
││ │
││ └─data
││ agaricus.txt.test
││ agaricus.txt.train
││ mushrooms.csv
││ Otto_train.csv
││
│├─25-Able-20190521-LightGBM
││ LightGBM.pdf
││ LightGBM.pptx
││ LightGBM.wmv
││
│├─26-Able-20190523-lightgbm案例以及模型融合上
│││blending.py
│││lgbm1_Otto_nestimators.ipynb
│││lgbm2_1_Otto_TreeDepth_ChildWeight.ipynb
│││StackingBlending.pptx
│││模型融合.wmv
│││
││└─.ipynb_checkpoints
││ lgbm1_Otto_nestimators-checkpoint.ipynb
││ lgbm2_1_Otto_TreeDepth_ChildWeight-checkpoint.ipynb
││
│├─27-Able-20190603-xgboost案例+模型融合02+朴素贝叶斯 - 副本
│││朴素贝叶斯.txt
│││朴素贝叶斯.wmv
│││朴素贝叶斯.xlsx
│││监督学习流程.png
│││
││└─xgboost_homework
││ 1_nestimators.csv
││ 6_nestimators.csv
││ my_preds_maxdepth_min_child_weights_1.csv
││ n_estimators4_1.png
││ n_estimators6.png
││ RentListingInquries_FE_test.csv
││ RentListingInquries_FE_train.csv
││ xgboost1_Rent_nestimators.ipynb
││ xgboost2_Rent_TreeDepth.ipynb
││ xgboost3_min_child_weight.ipynb
││ xgboost4_Rent_RegL1.ipynb
││ xgboost5_Rent_RegL2.ipynb
││ xgboost6_Rent_nestimators.ipynb
││ xgboost7_Rent_test.ipynb
││ xgb_model.pkl
││ xgb_Rent.csv
││
│├─28-Able-20190610-监督学习复习
││ 监督学习复习.wmv
││
│├─29-Able-20190611-PCA
││ PCA.pptx
││ PCA降维.wmv
││
│├─30-Able-20190615-SVD分解
│││PCA_Minist.ipynb
│││SVC_Minist_submission.csv
│││SVD分解.pptx
│││SVD分解.wmv
│││
││├─.ipynb_checkpoints
│││ PCA_Minist-checkpoint.ipynb
│││
││├─data
│││ MNIST_test.csv
│││ MNIST_train.csv
│││
││└─PCA
││ │iris.data
││ │PCA.ipynb
││ │
││ └─.ipynb_checkpoints
││ PCA-checkpoint.ipynb
││
│├─31-Able-20190618-knn+k-means
││ KNN+K-Means.wmv
││ KNN.pptx
││ test.py
││ 聚类.pptx
││
│├─32-Able-20190620-层次聚类和DBSCAN
│││层次聚类和DBSCAN.wmv
│││
││└─Clustering_Minsit
││ │Clustering_Minist.ipynb
││ │
││ ├─.ipynb_checkpoints
││ │ Clustering_Minist-checkpoint.ipynb
││ │
││ └─data
││ MNIST_test.csv
││ MNIST_train.csv
││
│├─33-Able-20190622-32-推荐系统01
││ 推荐系统01.wmv
││
│├─34-Able-20190625-推荐系统02
││ 推荐系统02.wmv
││
│├─35-Able-20190627-CTR点击预估上
││ CTR02.wmv
││
│├─36-Able-20190629-CTR点击预估下
││ CTR02.wmv
││
│├─37-Able-20190702-点击预估项目
││ 点击预估项目.wmv
││
│├─38-Able-20190705-推荐系统项目
││ 推荐系统项目.wmv
││
│└─39-Able-20190706-面试题精讲
│ 面试题精讲.wmv
│
├─3-深度学习课件
│├─01-seven-20190711-深度学习简介与环境配置
││ 深度学习简介及环境配置.wmv
││
│├─02-seven-20190713-TensorFlow从入门到实践
││ tensorflow从入门到实战.wmv
││
│├─03-seven-20190716-神经网络入门-DNN
││ 深度神经网络-DNN.wmv
││
│├─04-seven-20190718-神经网络模型调优
││ 神经网络参数调优.wmv
││
│├─05-seven-20190720-卷积神经网络-理论
││ 卷积神经网络-理论.wmv
││
│├─06-seven-20190723-卷积神经网络-实践
││ 经典卷积神经网络.wmv
││
│├─07-seven-20190725-卷积神经网络-作业
││ 卷积神经网络作业.wmv
││
│├─08-seven-20190727-循环神经网络-基础
││ 循环神经网络-RNN.wmv
││
│├─09-seven-20190730-循环神经网络-扩展
││ 循环神经网络-LSTM.wmv
││
│├─10-seven-20190801-循环神经网络-作业
││ 循环神经网络-作业.wmv
││
│├─11-seven-20190806-对抗生成神经网络
││ 对抗生成网络-GAN.wmv
││
│└─12-seven-20190808-深度卷积对抗生成网络
│ 深度卷积对抗生成网络.wmv
│
└─4-项目课
├─01-常老师-20190813-卷积神经网络介绍
│ Video_2019-08-13_220311.wmv
│
├─02-常老师-20190816-pytorch基础
│ Video_2019-08-16_221443.wmv
│
├─03-常老师-20190817-行人重识别介绍
│ Video_2019-08-17_224015.wmv
│
├─04-常老师-20190822-行人重识别算法实现1
│ Video_2019-08-22_221317.wmv
│
└─05-常老师-20190823-行人重识别算法实现2
Video_2019-08-23_215826.wmv
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