【资源介绍】:
本套课程机器学习项目课:基础与搭建项目视频课程,手把手带你搭建一个推荐系统,由来自硅谷的冯沁原老师主讲,课程分为理论课和项目实战课文件大小共计6.8G。课程的目标不是涵盖尽可能多的理论概念,而是讲授最基本的机器学习技术,并立即将它们付诸实践,建立一个真实的推荐系统的项目,本课程会重点关注实战技能和项目的实现;课程专注于在短时间内,帮助已经拥有计算机编程基础经验的同学,获得真正的硬实力
【资源目录】:
├──10. 第三模块:项目课
|   ├──1. 本节代码下载.html  0.12kb
|   ├──1.1 Github代码下载.html  0.16kb
|   ├──2. 本节内容安排.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
├──2. 第一模块:理论课
|   ├──1. 本节内容安排.mp4  4.33M
|   ├──10. 过拟合和交叉验证.mp4  51.28M
|   ├──11. 总结.mp4  5.38M
|   ├──12. 第一模块作业.html  0.14kb
|   ├──13. 第一模块作业解析.mp4  25.64M
|   ├──2. 课程总体框架.mp4  53.16M
|   ├──3. 机器学习基本概念:数据和模型(第一节).mp4  53.81M
|   ├──4. 机器学习基本概念:数据和模型(第二节).mp4  64.41M
|   ├──5. 机器学习基本概念: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. 本节代码下载.html  0.12kb
|   ├──1.1 Github代码下载.html  0.14kb
|   ├──10. 数据清洗示例.mp4  240.14M
|   ├──2. 本节内容安排.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-learn介绍.mp4  295.56M
|   ├──8. 运行逻辑回归(第一节).mp4  62.70M
|   └──9. 运行逻辑回归(第二节).mp4  301.33M
├──4. 第一模块:项目课
|   ├──1. 本节代码下载.html  0.12kb
|   ├──1.1 Github代码下载.html  0.15kb
|   ├──2. Python教程介绍.mp4  157.62M
|   ├──3. Numpy.mp4  136.44M
|   └──4. Pandas.mp4  231.32M
├──5. 第二模块:理论课
|   ├──1. 本节内容安排.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. 第二模块作业.html  0.14kb
|   ├──17. 第二模块作业解析.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. 本节代码下载.html  0.12kb
|   ├──1.1 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 视频中显示的scikit-learn文档(英文).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. 本节代码下载.html  0.12kb
|   ├──1.1 Github代码下载.html  0.15kb
|   ├──10. 尝试自己进行编程.html  0.22kb
|   ├──2. 开始搭建推荐系统项目.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. 项目实现具体细节(第一节).mp4  113.54M
|   ├──6. 项目实现具体细节(第二节).mp4  108.46M
|   ├──7. 代码框架介绍(main.py).mp4  53.55M
|   ├──8. 代码框架介绍(README, Preprocessing).mp4  62.83M
|   └──9. 代码框架介绍(Databaseinterface.py, Webserver.py).mp4  59.47M
├──8. 第三模块:理论课
|   ├──1. 本节内容安排.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. 矩阵因式分解的协同过滤(第一节).mp4  52.17M
|   ├──17. 矩阵因式分解的协同过滤(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. 几种推荐的方式.mp4  26.12M
|   ├──5. 推荐系统算法的输入和输出.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. 本节代码下载.html  0.12kb
|   ├──1.1 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. 提升基准模型(第二节).mp4  99.62M
|   └──9. 奇异值分解(第一节).mp4  125.96M
└──1. 课程设计和结构介绍.html  2.22kb

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