机器学习项目课：从基础到搭建项目，资源教程下载

　　

       课程名称

            机器学习项目课：从基础到搭建项目，资源教程下载

       课程目录

      ├─1.Chapter1

　　│1.课程设计和结构介绍.html

　　├─2.第一模块：理论课

　　│1.本节内容安排.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

　　│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

　　│

　　├─3.第一模块：实战课

　　│1.本节代码下载.html

　　│1.1Github代码下载.html

　　│2.本节内容安排_QbFYn.mp4

　　│3.JupyterNotebook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

　　│10.数据清洗示例.mp4

　　│

　　├─4.第一模块：项目课

　　│1.本节代码下载.html

　　│1.1Github代码下载.html

　　│2.Python教程介绍.mp4

　　│3.Numpy.mp4

　　│4.Pandas.mp4

　　│

　　├─5.第二模块：理论课

　　│1.本节内容安排_0PhXV.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

　　│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

　　│

　　├─6.第二模块：实战课

　　│1.本节代码下载.html

　　│1.1Github代码下载.html

　　│2.本节内容安排_fZMuY.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

　　│8.1DecisionStump简单介绍.html

　　│9.随机森林（第一节）_K1VIJ.mp4

　　│10.随机森林（第二节）_A9gcM.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

　　│

　　├─7.第二模块：项目课

　　│1.本节代码下载.html

　　│1.1Github代码下载.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

　　│10.尝试自己进行编程.html

　　│

　　├─8.第三模块：理论课

　　│1.本节内容安排_zDQZ0.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.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

　　│

　　└─9.第三模块：实战课

　　1.本节代码下载.html

　　1.1Github代码下载.html

　　2.本节内容安排_VqzyO.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

　　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

　　│

　　├─10.第三模块：项目课

　　│1.本节代码下载.html

　　│1.1Github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

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