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机器学习项目课:从基础到搭建项目(中文)

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发表于 2019-7-16 12:28:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程目录〗:
        1课程设想和结构先容说明$ H* R0 Y& J+ x9 x0 P7 U8 o8 i" |
        22. 本节内容放置[免费试看]00:477 \. ?8 }( e, @0 P& ^. Q
        33. 课程整体框架[免费试看]11:17
        44. 机械进修根基概念:数据和模子(第一节)12:31  m. b8 G: I" ^) O! s+ x5 A* k
        55. 机械进修根基概念:数据和模子(第二节)15:40" K/ C9 ?5 c( O0 a8 p% R
        66. 机械进修根基概念:数据和模子(第三节)12:31
        77. 根基模子:逻辑回归(第一节)15:44, k, [$ Q8 R% p4 P  b3 L/ Q
        88. 根基模子:逻辑回归(第二节)17:21
        99. 根基模子:K-均值11:133 {" ^6 T* j6 n9 x" m( @
        1010. 性能目标07:22
        1111. 过拟合和穿插考证10:30
        1212. 总结01:120 |) M! R6 j# ~; Y) C* g" U+ n: N
        1314. 第一模块作业剖析05:55
        1415. 本节代码下载说明- a  r2 e/ x& H0 P
        1516. 本节内容放置02:28: G+ o. Q1 o3 h! y" F. v
        1617. Jupyter Notebook安装说明3 ?% v/ z$ ~, d" P3 j
        1718. 情况设置02:27
        1819. 根基Python操纵和Numpy(第一节)10:123 G! F9 V+ R: B, x+ L! Y5 Z% _
        1920. 根基Python操纵和Numpy(第二节)10:262 y. `8 F1 o. G* b+ m0 a
        2021. Scikit-learn先容[免费试看]23:03, Y4 W8 m# ?3 ^8 R4 _- t
        2122. 运转逻辑回归(第一节)[免费试看]09:46
        2223. 运转逻辑回归(第二节)22:56* W4 J* @6 V! i
        2324. 数据清洗示例17:42
        2425. 本节代码下载说明$ z0 m6 A& V6 I; P( x- F3 D. o
        2526. Python教程先容12:48
        2627. Numpy12:44' S2 u' b6 u8 S! U7 z# a
        2728. Pandas19:03
        2829. 本节内容放置00:42
        2930. 决议树[免费试看]04:060 }8 I4 I; T' F0 l) F/ O7 S
        3031. 决议树的算法05:45% B* G0 P$ ?- P. [% x
        3132. 节点拆分07:56. [& B! ]$ a+ {6 d4 G
        3233. 决议树的步和谐总结05:109 ^* w$ C, y' }/ q
        3334. 权衡误差和方差(第一节)07:17
        3435. 权衡误差和方差(第二节)05:21
        3536. 权衡误差和方差(第三节)08:41
        3637. 随机森林(第一节)09:31- R3 O7 K0 r' B' S5 g# i: a
        3738. 随机森林(第二节)03:34
        3839. 支持向量机(第一节)05:49
        3940. 支持向量机(第二节)09:25
        4041. 支持向量机(第三节)11:58
        4142. 支持向量机(第四节)08:05
        4243. 支持向量机(第五节)06:43, b7 |9 v$ I( W+ b$ z( S- n
        4344. 第二模块作业说明
        4445. 第二模块作业剖析07:45
        4546. 本节代码下载说明  k7 d. B* I4 X" i
        4647. 本节内容放置00:39
        4748. 自助法(第一节)08:065 V( @/ J9 _. I' \* l3 Y+ q" I
        4849. 自助法(第二节)07:226 e6 P& H( h  I
        4950. 自助法(第三节)05:01
        5051. 单节点树(第一节)07:49
        5152. 单节点树(第二节)04:19) n& E# c/ l1 @. A2 q( e9 h
        5253. 单节点树(第三节)07:43' ^0 w, Y& Y% ]* O2 F4 L& e2 c$ Y
        5354. 随机森林(第一节)10:22; a* V* p1 Z1 w4 }( U* k9 [
        5455. 随机森林(第二节)07:38
        5556. 随机森林(第三节)06:04
        5657. 随机森林(第四节)03:280 L3 G( A6 e0 y
        5758. 支持向量机(第一节)04:04
        5859. 支持向量机(第二节)05:59
        5960. 支持向量机(第三节)11:52
        6061. 支持向量机(第四节)07:24
        6162. 支持向量机(第五节)03:34
        6263. 本节代码下载说明
        6364. 起头搭建保举系统项目说明7 P" ~9 Q2 [& N8 Z7 X
        6465. 项目先容(第一节)08:09
        6566. 项目先容(第二节)11:05
        6667. 项目实现具体细节(第一节)10:57
        6768. 项目实现具体细节(第二节)11:137 |& k& B$ x# f
        6869. 代码框架先容(main.py)06:28
        6970. 代码框架先容(README, Preprocessi07:26
        7071. 代码框架先容(Databaseinterface.p06:00
        7172. 尝试自己停止编程说明
        7273. 本节内容放置01:456 j4 }, d- F; m( o+ P9 i
        7374. 保举系统先容(第一节)06:30
        7475. 保举系统先容(第二节)05:519 k; O$ R& b* S5 w
        7576. 几种保举的方式06:57
        7677. 保举系统算法的输入和输出04:42
        7778. 显式响应和隐式响应06:41
        7879. 信赖、新奇、多样性和贸易化02:49: ?; c; x7 `$ E7 ~' w
        7980. 基于内容的过滤(第一节)09:131 }. u2 {# P* b
        8081. 基于内容的过滤(第二节)11:03/ t9 o- b: U. o. G+ S- u! {
        8182. 基于内容的过滤(第三节)03:41
        8283. 基于用户的协同过滤(第一节)10:25; A0 @6 a5 \: B; l  @% V$ E
        8384. 基于用户的协同过滤(第二节)07:50
        8485. 基于用户的协同过滤(第三节)03:19" ?1 e* O" ~* r2 S
        8586. 基于商品的协同过滤(第一节)03:20
        8687. 基于商品的协同过滤(第二节)02:48
        8788. 矩阵因式分化的协同过滤(第一节)10:52
        8889. 矩阵因式分化的协同过滤(第二节)04:08( ]# c4 ^, I/ ?- B+ h# o
        8991. 本节代码下载说明
        9092. 本节内容放置02:15
        9193. 玩具题目及根基设备(第一节)10:56
        9294. 玩具题目及根基设备(第二节)12:28$ ^9 `$ S# a' C2 i: @& }$ g. p2 N
        9395. 猜测(第一节)05:23
        9496. 猜测(第二节)08:13
        9597. 提升基准模子(第一节)11:28+ L4 L, D# o' y
        9698. 提升基准模子(第二节)09:071 Z6 ^9 Z1 e9 ]3 D6 W7 Y
        9799. 奇异值分化(第一节)13:118 v0 {$ u& H) A; p5 ^6 A6 y$ i
        98100. 奇异值分化(第二节)06:18
        99101. 矩阵因式分化的随机梯度下降11:11% d5 J0 E8 y: w
        100102. 随机梯度下降的优化进程09:49
        101103. 本节代码下载说明7 _+ f; ]# X2 }+ _. L- t& p
        102104. 本节内容放置09:24
        103105. Main.py和Webserver.py12:13
        104106. RecEngine.py14:32
        105107. RecEngine.py、UserAnalyzer08:596 Y0 j( q  Q/ ?2 ^
        106108. Learners(第一节)12:38
        107109. Learners(第二节)13:54
        108110. Models(第一节)16:052 p8 }( b& X2 D$ y% P" \$ @* A
        109111. Models(第二节)15:472 T% y1 d; i9 N$ l5 x1 c( J
        110112. 完善项目代码说明1 l" @+ A5 B* Q, k

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发表于 2019-7-16 13:37:22 | 显示全部楼层
论坛视频真全,谢谢分享喽
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发表于 2019-7-16 14:56:57 | 显示全部楼层
非常好非常好非常好非常好非常好非常好非常好
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发表于 2019-7-16 15:14:59 | 显示全部楼层
这个课程不错,赞。。。
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发表于 2019-7-16 18:05:16 | 显示全部楼层
顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶
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发表于 2019-7-16 19:59:07 | 显示全部楼层
这个课程不错,赞。。。
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发表于 2019-7-16 21:55:17 | 显示全部楼层
666666666666666
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发表于 2019-7-16 21:58:53 | 显示全部楼层
感谢分享,正好需要这个课程
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发表于 2019-7-17 08:51:24 | 显示全部楼层
好资源,楼主!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
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发表于 2019-7-17 09:30:07 | 显示全部楼层
Good!支持
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