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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

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-6-3 04:27:14 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

    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




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