资源介绍
这份Python3人工智能入门教程，是学习机器学习与深度学习的理想资源。教程内容丰富，涵盖了从基础理论到实际应用的全过程。
亮点
- 全面覆盖机器学习与深度学习基础知识
- 实战案例，提高实际应用能力
- 适合Python3初学者，循序渐进的学习方式
适用场景
适合对人工智能感兴趣，想要入门Python3机器学习与深度学习的读者。无论是学生还是职场人士，均可通过本教程提升相关技能。
📂 资源目录
📁 第11章 课程总结
11-3 课程总结（三）【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [123.7 MB]
11-2 课程总结（二）.mp4 [84.3 MB]
11-1 课程总结（一）.mp4 [105.0 MB]
📁 第10章 迁移混合模型
10-3 在线学习.mp4 [47.1 MB]
10-8 基于新数据的迁移学习实战【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [126.8 MB]
10-2 迁移学习（二）.mp4 [46.6 MB]
10-10 机器深度学习实现少样本苹果分类（二）.mp4 [86.2 MB]
10-9 机器深度学习实现少样本苹果分类（一）.mp4 [144.0 MB]
10-4 混合模型1.mp4 [78.3 MB]
10-12 机器深度学习实现少样本苹果分类（四）.mp4 [70.3 MB]
10-11 机器深度学习实现少样本苹果分类（三）.mp4 [89.0 MB]
10-7 实战准备（二）【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [72.5 MB]
10-5 混合模型2.mp4 [73.9 MB]
10-6 实战准备（一）.mp4 [84.4 MB]
10-1 迁移学习（一）【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [66.3 MB]
📁 第6章 模型评价与优化
6-6 实战（二） (2).mp4 [30.3 MB]
6-4 实战准备 (2).mp4 [23.4 MB]
6-3 模型优化 (2).mp4 [34.7 MB]
6-2 数据分离与混淆矩阵 (2).mp4 [38.6 MB]
6-7 实战（三） (2).mp4 [58.5 MB]
6-5 实战（一） (2).mp4 [60.7 MB]
6-1 过拟合与欠拟合 (2).mp4 [27.6 MB]
📁 第8章 深度学习之卷积神经网络
8-4 实战（一）.mp4 [130.8 MB]
8-1 卷积神经网络（一）.mp4 [160.8 MB]
8-2 卷积神经网络（二）.mp4 [166.1 MB]
8-5 实战（二）.mp4 [138.9 MB]
8-3 实战准备.mp4 [79.2 MB]
📁 第7章 深度学习之多层感知器
7-2 MLP实现非线性分类【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [134.0 MB]
7-4 实战（一）.mp4 [121.5 MB]
7-5 实战（二）.mp4 [98.9 MB]
7-3 实战准备.mp4 [100.3 MB]
7-1 多层感知器(MLP).mp4 [97.6 MB]
📁 第3章 机器学习之逻辑回归
3-5 考试通过实战（一） (2).mp4 [45.9 MB]
3-6 考试通过实战（二） (2).mp4 [40.0 MB]
3-1 分类问题介绍 (2).mp4 [27.9 MB]
3-4 实战准备 (2).mp4 [20.8 MB]
3-2 逻辑回归（1） (2).mp4 [20.4 MB]
3-3 逻辑回归（2） (2).mp4 [21.9 MB]
3-7 芯片检测实战 (2).mp4 [77.0 MB]
3-8【学习任务】商业异常消费数据预测【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.docx [29.3 KB]
3-9 【讨论】关于分类模型搭建得思考.docx [13.3 KB]
📁 第9章 深度学习之循环神经网络
9-4 实战准备 (2).mp4 [35.0 MB]
9-5 实战（一）RNN股价预测 (2).mp4 [47.9 MB]
9-2 循环神经网络RNN (2).mp4 [22.1 MB]
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (2).mp4 [78.9 MB]
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (2).mp4 [42.2 MB]
9-3 不同类型的RNN模型 (2).mp4 [26.1 MB]
9-1 序列数据案例 (2).mp4 [18.0 MB]
9-6 实战（二）RNN股价预测 (2).mp4 [31.5 MB]
📁 第1章 人工智能时代，人人都应该学会利用AI这个工具
1-1 课程导学.mp4 [336.6 MB]
1-5 环境配置及Python语法实操.mp4 [116.0 MB]
1-2 内容快速概览.mp4 [118.5 MB]
1-4 环境及工具包介绍.mp4 [96.5 MB]
1-3 人工智能介绍.mp4 [105.3 MB]
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操.mp4 [121.3 MB]
📁 第5章 机器学习其他常用技术
5-6 实战（1）.mp4 [88.2 MB]
5-7 实战（2）.mp4 [79.4 MB]
5-2 决策树（2）.mp4 [83.1 MB]
5-4 主成分分析.mp4 [97.0 MB]
5-8 实战（3）.mp4 [123.0 MB]
5-5 实战准备.mp4 [115.8 MB]
5-1 决策树（1）.mp4 [70.7 MB]
5-3 异常检测【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [87.2 MB]
📁 第4章 机器学习之聚类
4-3 实战准备【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [51.1 MB]
4-5 Kmeans实战（2）.mp4 [61.0 MB]
4-1 无监督学习.mp4 [101.9 MB]
4-4 Kmeans实战（1）【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [68.6 MB]
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift.mp4 [111.3 MB]
4-6 KNN-Meanshift.mp4 [89.8 MB]
📁 第2章 机器学习之线性回归
2-6 【讨论题】关于房价预测得思考.txt [557.0 B]
2-5 多因子线性回归实战.mp4 [133.1 MB]
2-1 机器学习介绍.mp4 [93.1 MB]
2-2 线性回归.mp4 [144.8 MB]
2-3 线性回归实战准备.mp4 [73.2 MB]
2-4 单因子线性回归实战.mp4 [90.9 MB]