本课程机器学习项目课程:基础和建设项目视频课程,携手带您建立推荐系统,由硅谷冯秦元老师讲授,课程分为理论课程和项目实际战斗课程文件总规模6.8G。本课程的目标不是涵盖尽可能多的理论概念,而是教授最基本的机器学习技术,并立即付诸实践,建立一个真正的推荐系统项目。本课程将重点关注实践技能和项目的实现;本课程专注于帮助具有计算机编程基础经验的学生在短时间内获得真正的硬实力

课程目录

├──2. 第一个模块:理论课

| ├──1. 本节的内容安排.mp4 4.33M

| ├──10. 过拟合和交叉验证.mp4 51.28M

| ├──11. 总结.mp4 5.38M

| ├──12. 第一模块操作.html 0.14kb

| ├──13. 第一模块作业分析.mp4 25.64M

| ├──2. 整体课程框架.mp4 53.16M

| ├──3. 机器学习的基本概念:数据和模型(第一节).mp4 53.81M

| ├──4. 机器学习的基本概念:数据和模型(第二节).mp4 64.41M

| ├──5. 机器学习的基本概念:数据和模型(第三节).mp4 54.81M

| ├──6. 基本模型:逻辑回归(第一节).mp4 75.86M

| ├──7. 基本模型:逻辑回归(第二节).mp4 79.50M

| ├──8. 基本模型:K-均值.mp4 51.15M

| └──9. 性能指标.mp4 35.33M

├──3. 第一模块:实战课

| ├──1. 下载本节代码.html 0.12kb

| ├──1.1 下载Github代码下载.html 0.14kb

| ├──10. 数据清洗示例.mp4 240.14M

| ├──2. 本节的内容安排.mp4 7.52M

| ├──3. Jupyter Notebook安装.html 0.74kb

| ├──4. 环境配置.mp4 26.13M

| ├──5. 基本Python操作和Numpy(第一节).mp4 128.99M

| ├──5.1 全面的Numpy教程.html 0.10kb

| ├──6. 基本Python操作和Numpy(第二节).mp4 129.74M

| ├──7. Scikit-介绍learn.mp4 295.56M

| ├──8. 操作逻辑回归(第一节).mp4 62.70M

| └──9. 操作逻辑回归(第二节).mp4 301.33M

├──4. 第一模块:项目课

| ├──1. 下载本节代码.html 0.12kb

| ├──1.1 下载Github代码下载.html 0.15kb

| ├──2. Python教程介绍介绍.mp4 157.62M

| ├──3. Numpy.mp4 136.44M

| └──4. Pandas.mp4 231.32M

├──5. 第二个模块:理论课

| ├──1. 本节的内容安排.mp4 3.76M

| ├──10. 随机森林(第二节).mp4 19.58M

| ├──11. 支持向量机(第一节).mp4 25.59M

| ├──12. 支持向量机(第二节).mp4 44.97M

| ├──13. 支持向量机(第三节).mp4 53.95M

| ├──14. 支持向量机(第四节).mp4 36.83M

| ├──15. 支持向量机(第五节).mp4 30.77M

| ├──16. 第二个模块操作.html 0.14kb

| ├──17. 第二个模块操作分析.mp4 38.01M

| ├──2. 决策树.mp4 20.96M

| ├──3. 决策树的算法.mp4 32.57M

| ├──4. 节点拆分.mp4 37.30M

| ├──5. 决策树的步骤和总结.mp4 18.79M

| ├──6. 权衡偏差和方差(第一节).mp4 29.94M

| ├──7. 权衡偏差和方差(第二节).mp4 28.34M

| ├──8. 权衡偏差和方差(第三节).mp4 41.42M

| └──9. 随机森林(第一节).mp4 40.94M

├──6. 第二模块:实战课

| ├──1. 下载本节代码.html 0.12kb

| ├──1.1 下载Github代码下载.html 0.14kb

| ├──10. 随机森林(第二节).mp4 92.48M

| ├──11. 随机森林(第三节).mp4 58.80M

| ├──12. 随机森林(第四节).mp4 35.62M

| ├──13. 支持向量机(第一节).mp4 52.98M

| ├──14. 支持向量机(第二节).mp4 67.87M

| ├──15. 支持向量机(第三节).mp4 147.10M

| ├──15.1 scikit-learn文档(英文)显示在视频中.html 0.13kb

| ├──16. 支持向量机(第四节).mp4 77.78M

| ├──17. 支持向量机(第五节).mp4 56.38M

| ├──2. 本节的内容安排.mp4 6.32M

| ├──3. 自助法(第一节).mp4 108.68M

| ├──4. 自助法(第二节).mp4 95.07M

| ├──5. 自助法(第三节).mp4 64.72M

| ├──6. 单节点树(第一节).mp4 82.54M

| ├──7. 单节点树(第二节).mp4 56.85M

| ├──8. 单节点树(第三节).mp4 98.51M

| ├──8.1 Decision Stump 简单介绍.html 0.12kb

| └──9. 随机森林(第一节).mp4 126.49M

├──7. 第二模块:项目课

| ├──1. 下载本节代码.html 0.12kb

| ├──1.1 下载Github代码下载.html 0.15kb

| ├──10. 试着自己编程.html 0.22kb

| ├──2. 开始建设推荐系统项目.html 0.34kb

| ├──3. 项目介绍(第一节).mp4 69.66M

| ├──4. 项目介绍(第二节).mp4 84.66M

| ├──5. 具体细节(第一节)项目实现.mp4 113.54M

| ├──6. 具体细节(第二节)项目实现.mp4 108.46M

| ├──7. 介绍代码框架(main.py).mp4 53.55M

| ├──8. 介绍代码框架(README, Preprocessing).mp4 62.83M

| └──9. 介绍代码框架(Databaseinterface.py, Webserver.py).mp4 59.47M

├──8. 第三个模块:理论课

| ├──1. 本节的内容安排.mp4 5.14M

| ├──10. 基于内容的过滤(第三节).mp4 12.32M

| ├──11. 基于用户的协同过滤(第一节).mp4 36.01M

| ├──12. 基于用户的协同过滤(第二节).mp4 32.87M

| ├──13. 基于用户的协同过滤(第三节).mp4 13.75M

| ├──14. 基于商品的协同过滤(第一节).mp4 13.74M

| ├──15. 基于商品的协同过滤(第二节).mp4 10.81M

| ├──16. 协同过滤(第一节)矩阵因式分解.mp4 52.17M

| ├──17. 协同过滤矩阵因式分解(第二节).mp4 17.40M

| ├──18. 推荐系统的评估.mp4 14.13M

| ├──2. 推荐系统介绍(第一节).mp4 40.72M

| ├──3. 推荐系统介绍(第二节).mp4 31.73M

| ├──4. 推荐的方法有几种.mp4 26.12M

| ├──5. 输入和输出推荐系统算法.mp4 18.75M

| ├──6. 显式响应和隐式响应.mp4 27.11M

| ├──7. 信任、新颖、多样性和商业化.mp4 11.25M

| ├──8. 基于内容的过滤(第一节).mp4 33.67M

| └──9. 基于内容的过滤(第二节).mp4 40.28M

├──9. 第三模块:实战课

| ├──1. 下载本节代码.html 0.12kb

| ├──1.1 下载Github代码下载.html 0.14kb

| ├──10. 奇异值分解(第二节).mp4 61.05M

| ├──11. 矩阵因式分解的随机梯度下降.mp4 55.50M

| ├──12. 随机梯度下降的优化过程.mp4 109.16M

| ├──2. 本节的内容安排.mp4 6.83M

| ├──3. 玩具问题及基本设置(第一节).mp4 88.17M

| ├──4. 玩具问题及基本设置(第二节).mp4 122.08M

| ├──5. 预测(第一节).mp4 57.55M

| ├──6. 预测(第二节).mp4 92.44M

| ├──7. 提升基准模型(第一节).mp4 132.73M

| ├──8. 提高基准模型(第二节).mp4 99.62M

| └──9. 奇异值分解(第一节).mp4 125.96M

├──10. 第三模块:项目课

| ├──1. 下载本节代码.html 0.12kb

| ├──1.1 下载Github代码下载.html 0.16kb

| ├──2. 本节的内容安排.mp4 84.07M

| ├──3. Main.py和Webserver.py.mp4 149.81M

| ├──4. RecEngine.py.mp4 164.88M

| ├──5. RecEngine.py、UserAnalyzer.py和Ranker.py.mp4 110.86M

| ├──6. Learners(第一节).mp4 150.68M

| ├──7. Learners(第二节).mp4 163.85M

| ├──8. Models(第一节).mp4 163.36M

| └──9. Models(第二节).mp4 189.19M

└──1. 介绍课程设计和结构.html 2.22kb

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