机器学习工程最佳实战

11-29 07:50

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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