[百度网盘]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

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
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. Chapter 1；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
├─1.1 Github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
├─1.1 Github代码下载.html
├─10. 数据清洗示例.mp4
├─2. 本节内容安排.mp4
├─3. Jupyter Notebook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
├─1.1 Github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
├─1.1 Github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
├─8.1 Decision Stump 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
├─1.1 Github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
├─1.1 Github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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