机器学习工程最佳实战 解密机器学习 理论基础+实战进阶+高级项目深入解析机器学习,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载
资源详情
跟随一线高级工程师解密机器学习，这是一次关于机器学习工程的最佳实战。课程内容分为三个大的部分，分笔是机器学习理论部分，跟随老师打下扎实的基础，基础课程还安排有每次的作业，以及作业的解析。在后续的机器学习实战进阶和高级项目实战部分，会更深入的进行机器学习算法，技术和项目实战，课程的内容安排和技术性都非常的出类拔萃，可以作为同学们非常好的学习参考。
===============课程目录===============
(1)\1.Chapter1；目录中文件数:1个
├─1.课程设计和结构介绍.html
(2)\10.第三模块：项目课；目录中文件数:10个
├─1.本节代码下载.html
├─1.1Github代码下载.html
├─2.本节内容安排.mp4
├─3.Main.py和Webserver.py.mp4
├─4.RecEngine.py.mp4
├─5.RecEngine.py、UserAnalyzer.py和Ranker.py.mp4
├─6.Learners（第一节）.mp4
├─7.Learners（第二节）.mp4
├─8.Models（第一节）.mp4
├─9.Models（第二节）.mp4
(3)\2.第一模块：理论课；目录中文件数:13个
├─1.本节内容安排.mp4
├─10.过拟合和交叉验证.mp4
├─11.总结.mp4
├─12.第一模块作业.html
├─13.第一模块作业解析.mp4
├─2.课程总体框架.mp4
├─3.机器学习基本概念：数据和模型（第一节）.mp4
├─4.机器学习基本概念：数据和模型（第二节）.mp4
├─5.机器学习基本概念：数据和模型（第三节）.mp4
├─6.基本模型：逻辑回归（第一节）.mp4
├─7.基本模型：逻辑回归（第二节）.mp4
├─8.基本模型：K-均值.mp4
├─9.性能指标.mp4
(4)\3.第一模块：实战课；目录中文件数:12个
├─1.本节代码下载.html
├─1.1Github代码下载.html
├─10.数据清洗示例.mp4
├─2.本节内容安排.mp4
├─3.JupyterNotebook安装.html
├─4.环境配置.mp4
├─5.基本Python操作和Numpy（第一节）.mp4
├─5.1全面的Numpy教程.html
├─6.基本Python操作和Numpy（第二节）.mp4
├─7.Scikit-learn介绍.mp4
├─8.运行逻辑回归（第一节）.mp4
├─9.运行逻辑回归（第二节）.mp4
(5)\4.第一模块：项目课；目录中文件数:5个
├─1.本节代码下载.html
├─1.1Github代码下载.html
├─2.Python教程介绍.mp4
├─3.Numpy.mp4
├─4.Pandas.mp4
(6)\5.第二模块：理论课；目录中文件数:17个
├─1.本节内容安排.mp4
├─10.随机森林（第二节）.mp4
├─11.支持向量机（第一节）.mp4
├─12.支持向量机（第二节）.mp4
├─13.支持向量机（第三节）.mp4
├─14.支持向量机（第四节）.mp4
├─15.支持向量机（第五节）.mp4
├─16.第二模块作业.html
├─17.第二模块作业解析.mp4
├─2.决策树.mp4
├─3.决策树的算法.mp4
├─4.节点拆分.mp4
├─5.决策树的步骤和总结.mp4
├─6.权衡偏差和方差（第一节）.mp4
├─7.权衡偏差和方差（第二节）.mp4
├─8.权衡偏差和方差（第三节）.mp4
├─9.随机森林（第一节）.mp4
(7)\6.第二模块：实战课；目录中文件数:20个
├─1.本节代码下载.html
├─1.1Github代码下载.html
├─10.随机森林（第二节）.mp4
├─11.随机森林（第三节）.mp4
├─12.随机森林（第四节）.mp4
├─13.支持向量机（第一节）.mp4
├─14.支持向量机（第二节）.mp4
├─15.支持向量机（第三节）.mp4
├─15.1视频中显示的scikit-learn文档（英文）.html
├─16.支持向量机（第四节）.mp4
├─17.支持向量机（第五节）.mp4
├─2.本节内容安排.mp4
├─3.自助法（第一节）.mp4
├─4.自助法（第二节）.mp4
├─5.自助法（第三节）.mp4
├─6.单节点树（第一节）.mp4
├─7.单节点树（第二节）.mp4
├─8.单节点树（第三节）.mp4
├─8.1DecisionStump简单介绍.html
├─9.随机森林（第一节）.mp4
(8)\7.第二模块：项目课；目录中文件数:11个
├─1.本节代码下载.html
├─1.1Github代码下载.html
├─10.尝试自己进行编程.html
├─2.开始搭建推荐系统项目.html
├─3.项目介绍（第一节）.mp4
├─4.项目介绍（第二节）.mp4
├─5.项目实现具体细节（第一节）.mp4
├─6.项目实现具体细节（第二节）.mp4
├─7.代码框架介绍（main.py）.mp4
├─8.代码框架介绍（README,Preprocessing）.mp4
├─9.代码框架介绍（Databaseinterface.py,Webserver.py）.mp4
(9)\8.第三模块：理论课；目录中文件数:18个
├─1.本节内容安排.mp4
├─10.基于内容的过滤（第三节）.mp4
├─11.基于用户的协同过滤（第一节）.mp4
├─12.基于用户的协同过滤（第二节）.mp4
├─13.基于用户的协同过滤（第三节）.mp4
├─14.基于商品的协同过滤（第一节）.mp4
├─15.基于商品的协同过滤（第二节）.mp4
├─16.矩阵因式分解的协同过滤（第一节）.mp4
├─17.矩阵因式分解的协同过滤（第二节）.mp4
├─18.推荐系统的评估.mp4
├─2.推荐系统介绍（第一节）.mp4
├─3.推荐系统介绍（第二节）.mp4
├─4.几种推荐的方式.mp4
├─5.推荐系统算法的输入和输出.mp4
├─6.显式响应和隐式响应.mp4
├─7.信任、新颖、多样性和商业化.mp4
├─8.基于内容的过滤（第一节）.mp4
├─9.基于内容的过滤（第二节）.mp4
(10)\9.第三模块：实战课；目录中文件数:13个
├─1.本节代码下载.html
├─1.1Github代码下载.html
├─10.奇异值分解（第二节）.mp4
├─11.矩阵因式分解的随机梯度下降.mp4
├─12.随机梯度下降的优化过程.mp4
├─2.本节内容安排.mp4
├─3.玩具问题及基本设置（第一节）.mp4
├─4.玩具问题及基本设置（第二节）.mp4
├─5.预测（第一节）.mp4
├─6.预测（第二节）.mp4
├─7.提升基准模型（第一节）.mp4
├─8.提升基准模型（第二节）.mp4
├─9.奇异值分解（第一节）.mp4
**** Hidden Message *****
页:
[1]