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教程名称：机器学习启蒙教程内容：如今机器学习成了大趋势，某网机器学习启蒙分享给大家教程目录：┣━第1章机器学习概述
        ┃xa0xa0┣━1-1机器学习-导学中的函数
        ┃xa0xa0┣━1-11应用GraphCreateLab
        ┃xa0xa0┣━1-13SFrame中的列操作
        ┃xa0xa0┣━1-14SFrame中的apply函数
        ┃xa0xa0┣━1-2概述
        ┃xa0xa0┣━1-3机器学习示例
        ┃xa0xa0┣━1-4本门课使用的工具
        ┃xa0xa0┣━1-5本门课的内容
        ┃xa0xa0┣━1-6graphlabcreate的安装
        ┃xa0xa0┣━1-7IPythonNotebook介绍
        ┃xa0xa0┣━1-8python基本语法
        ┃xa0xa0┣━1-9条件和循环语句
        ┣━第2章回归模型
        ┃xa0xa0┣━2-1线忄生回归概述
        ┃xa0xa0┣━2-10回归实践-下载和探索房屋销售数据
        ┃xa0xa0┣━2-11回归实践-把数据拆分成训练集和测试集
        ┃xa0xa0┣━2-12回归实践-学习一个简单的回归模型通过房屋大小预测房价
        ┃xa0xa0┣━2-13回归实践-评估模型的误差
        ┃xa0xa0┣━2-14回归实践-通过Matplotlib来可视化预测
        ┃xa0xa0┣━2-15回归实践-探索学习到的模型系数
        ┃xa0xa0┣━2-16回归实践-探索数据的其他特征
        ┃xa0xa0┣━2-17回归实践-学习通过更多特征来预测房价的模型
        ┃xa0xa0┣━2-18回归实践-应用学习到的模型来预测更多的房价
        ┃xa0xa0┣━2-2预测房价
        ┃xa0xa0┣━2-3线忄生回归
        ┃xa0xa0┣━2-4加入更高阶的因素
        ┃xa0xa0┣━2-5通过训练-测试分离来评估过拟合
        ┃xa0xa0┣━2-6训练测试曲线
        ┃xa0xa0┣━2-7加入新的特征
        ┃xa0xa0┣━2-8其他回归示例
        ┃xa0xa0┣━2-9回归总结
        ┣━第3章分类模型
        ┃xa0xa0┣━3-1分类-分析情感
        ┃xa0xa0┣━3-10类别概率
        ┃xa0xa0┣━3-11分类总结
        ┃xa0xa0┣━3-12分类实践-获取和探索商品评论数据
        ┃xa0xa0┣━3-13分类实践-构建词袋向量
        ┃xa0xa0┣━3-14分类实践-探索流行的商品
        ┃xa0xa0┣━3-15分类实践-定义评论的正面和负面感情
        ┃xa0xa0┣━3-16分类实践-训练情感的分类器
        ┃xa0xa0┣━3-17分类实践-通过ROC曲线评估分类器
        ┃xa0xa0┣━3-18分类实践-应用模型于商品的最正面和最负面评论
        ┃xa0xa0┣━3-19分类实践-探索商品的最正面和最负面评价
        ┃xa0xa0┣━3-2从主题预测情感
        ┃xa0xa0┣━3-3分类器应用
        ┃xa0xa0┣━3-4线忄生分类器
        ┃xa0xa0┣━3-5决策边界
        ┃xa0xa0┣━3-6训练和评估分类器
        ┃xa0xa0┣━3-7什么是好的精度
        ┃xa0xa0┣━3-8混淆矩阵
        ┃xa0xa0┣━3-9学习曲线
        ┣━第4章聚类和相似度模型
        ┃xa0xa0┣━4-1聚类和相似度-文档检索
        ┃xa0xa0┣━4-10其他例子
        ┃xa0xa0┣━4-11聚类和相似度总结
        ┃xa0xa0┣━4-12聚类和相似度实践-获取和探索维基百科数据
        ┃xa0xa0┣━4-13聚类和相似度实践-探索单词计数
        ┃xa0xa0┣━4-14聚类和相似度实践-计算和探索TF-IDF
        ┃xa0xa0┣━4-15聚类和相似度实践-计算维基百科文章的距离
        ┃xa0xa0┣━4-16聚类和相似度实践-构建和探索维基百科文章的最近领域模型
        ┃xa0xa0┣━4-17聚类和相似度实践-实际文档检索的例子
        ┃xa0xa0┣━4-2检索感兴趣的文档
        ┃xa0xa0┣━4-3用于测量相似度的单词计数表示
        ┃xa0xa0┣━4-4应用TF-IDF对于重要单词进行优先级排序
        ┃xa0xa0┣━4-5TF-IDFf文档表示
        ┃xa0xa0┣━4-6检索相似的文档
        ┃xa0xa0┣━4-7文档聚类
        ┃xa0xa0┣━4-8聚类介绍
        ┃xa0xa0┣━4-9k-均值
        ┣━第5章推荐系统
        ┃xa0xa0┣━5-1推荐商品
        ┃xa0xa0┣━5-10通过矩阵分解发现隐藏结构
        ┃xa0xa0┣━5-11特征+矩阵分解
        ┃xa0xa0┣━5-12推荐系统的忄生能度量
        ┃xa0xa0┣━5-13最优推荐
        ┃xa0xa0┣━5-14准确率-召回率曲线
        ┃xa0xa0┣━5-15推荐系统总结
        ┃xa0xa0┣━5-16推荐系统实践-获取和探索音乐数据
        ┃xa0xa0┣━5-17推荐系统实践-构建和评估基于流行度的音乐推荐系统
        ┃xa0xa0┣━5-18推荐系统实践-构建和评估个忄生化的音乐推荐系统
        ┃xa0xa0┣━5-19推荐系统实践-召回率来比较推荐模型
        ┃xa0xa0┣━5-3推荐的分类模型
        ┃xa0xa0┣━5-4协同过滤
        ┃xa0xa0┣━5-5流行物品的影响
        ┃xa0xa0┣━5-6正规化同现矩阵
        ┃xa0xa0┣━5-7矩阵补全问题
        ┃xa0xa0┣━5-8通过用户和物品的特征进行推荐
        ┃xa0xa0┣━5-9利用矩阵形式预测
        ┣━第6章深度学习
        ┃xa0xa0┣━6-1深度学习：图像搜索
        ┃xa0xa0┣━6-10深度学习实践-构建图像检索的最近邻模型
        ┃xa0xa0┣━6-11深度学习实践-通过查询最近邻模型来检索图像
        ┃xa0xa0┣━6-12深度学习实践-检索和轿车图像最相似的图像
        ┃xa0xa0┣━6-13深度学习实践-通过Python和Lanbda函数来显示其他检索图像
        ┃xa0xa0┣━6-2神经网络
        ┃xa0xa0┣━6-3深度学习在计算机视觉中的应用
        ┃xa0xa0┣━6-4深度学习的忄生能
        ┃xa0xa0┣━6-5计算机视觉中的深度学习
        ┃xa0xa0┣━6-6深度学习的挑战
        ┃xa0xa0┣━6-7迁移学习
        ┃xa0xa0┣━6-8深度学习总结(1)
        ┃xa0xa0┣━6-9深度学习实践-获取图像数据
        ┣━数据集.rar
        ┣━机器学习启蒙源码.zip
        ┣━机器学习启蒙讲师源码.zip
        ┣━机器学习数据素材

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