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    智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程 涵盖Word2vec项目应用

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    智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程 涵盖Word2vec项目应用
    智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程 涵盖Word2vec项目应用
    智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程 涵盖Word2vec项目应用

    智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程 涵盖Word2vec项目应用
    智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程 涵盖Word2vec项目应用
    智能机器人开发课程基于两大课程内容部分组成,第一部分是机器学习喻Kaggle深度应用课程,本部分内容包括了kaggle案例实战课程,机器学习应用班,机器学习实战课程及课程资料,还安排有机器学习高级项目,这项目中就包括了自然语言处理和视觉聊天机器人项目。第二部分课程内容有NLP到Word2vec实战,自动聊天机器人项目班,自然语言处理班内容,完全掌握课程设置的内容,同学们就可以独自进行初级的智能机器人开发实战了。
    ==============课程目录===============
    机器学习深度应用课程目录:
    (1)\kaggle案例实战班
    (2)\机器学习应用班
    (3)\机器学习视频
    (4)\机器学习资料
    (5)\机器学习项目班
    (6)\kaggle案例实战班\视频
    ├─第一课 通过kaggle经典案例掌握机器学习算法的通用流程.TS
    ├─第七课 电商推荐与销量预测案例实战.TS
    ├─第三课 计算广告实战:排序与CTR预估问题.TS
    ├─第二课 经济金融案例实战:房价与股市预测.TS
    ├─第五课 通过能源预测与分配案例实战机器学习的完整流程.TS
    ├─第八课 金融风控案例的完整分析与实战.TS
    ├─第六课 深度学习比赛:猫狗分辨与人脸表情识别.TS
    ├─第四课 通过KDD2013比赛实战NLP问题.TS
    (7)\kaggle案例实战班\资料;目录中文件数:0个
    (8)\机器学习应用班\视频;目录中文件数:10个
    ├─第10课 社交网络在工业界的应用.TS
    ├─第1课 数学基础.TS
    ├─第2课 随机森林及其应用.TS
    ├─第3课 特征工程与模型调优.TS
    ├─第4课 推荐系统与案例.TS
    ├─第5课 CTR预估.TS
    ├─第6课 NLP应用基础.TS
    ├─第7课 深度学习在NLP中的应用.TS
    ├─第8课 图像检索与相关应用.TS
    ├─第9课 计算机视觉中的物体检测.TS
    (9)\机器学习应用班\资料;目录中文件数:0个
    (10)\机器学习第九期\视频
    ├─凸优化.TS
    ├─微积分.TS
    ├─概率论.TS
    ├─第10课 聚类.TS
    ├─第11课 聚类与推荐系统实战.TS
    ├─第12课 贝叶斯网络.TS
    ├─第13课 隐马尔科夫模型HMM.TS
    ├─第14课 主题模型.TS
    ├─第15课 神经网络初步.ts
    ├─第16课 卷积神经网络与计算机视觉.TS
    ├─第17课 循环神经网络与自然语言处理.TS
    ├─第18课 深度学习实践.TS
    ├─第1课 回归问题与应用.TS
    ├─第2课 决策树与树集成模型.TS
    ├─第3课 SVM.TS
    ├─第4课 最大熵与EM算法(上).TS
    ├─第4课 最大熵与EM算法(下).TS
    ├─第5课 机器学习中的特征工程处理.TS
    ├─第6课 多算法组合与模型最优化.TS
    ├─第7课 sklearn与机器学习实战.TS
    ├─第8课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.TS
    ├─第9课 电商推荐系统.TS
    ├─线性代数.TS
    (11)\机器学习\资料
    (12)\机器学习\视频
    ├─第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.TS
    ├─第11课 用户画像与推荐系统.TS
    ├─第12课 聚类.TS
    ├─第13课 聚类与推荐系统实战.TS
    ├─第14课 贝叶斯网络.TS
    ├─第15课 隐马尔科夫模型HMM.TS
    ├─第16课 主题模型.TS
    ├─第17课 神经网络初步.TS
    ├─第18课 卷积神经网络与计算机视觉.TS
    ├─第19课 循环神经网络与自然语言处理.TS
    ├─第20课 深度学习实践.TS
    ├─第3课 回归问题与应用.TS
    ├─第4课 决策树、随机森林、GBDT.TS
    ├─第5课 SVM.TS
    ├─第7课 机器学习中的特征工程处理.TS
    ├─第8课 多算法组合与模型最优化.TS
    ├─第9课 sklearn与机器学习实战.TS
    (13)\机器学习第八期\资料
    (14)\机器学习项目班\视频
    ├─第10课 金融反欺诈模型训练.TS
    ├─第1课 音乐推荐系统_(上).TS
    ├─第2课 音乐推荐系统_(下).TS
    ├─第3课 神经网络实现机器翻译.TS
    ├─第4课 基于pytorch的风格转换.TS
    ├─第5课 文本主题与分类_(上).TS
    ├─第6课 文本主题与分类_(下).TS
    ├─第7课 电商点击率预估_(上).TS
    ├─第8课 电商点击率预估_(下).TS
    ├─第9课 视觉聊天机器人.TS
    (15)\机器学习项目班\资料
    (16)\kaggle案例实战班\资料\相关资料
    ├─DSB2017-kaggle肺癌检测第一名解决方案和代码.zip
    (17)\kaggle案例实战班\资料\第1课
    ├─blending.py
    ├─homework_1.ipynb
    ├─homework_2.ipynb
    ├─第1课 机器学习算法、工具与流程概述.pdf
    (18)\kaggle案例实战班\资料\第2课
    ├─资料与代码.zip
    (19)\kaggle案例实战班\资料\第3课
    ├─第3课 排序与CTR预估.pdf
    ├─资料和代码.zip
    (20)\kaggle案例实战班\资料\第4课
    ├─代码及资料.zip
    ├─第4课 通过KDD2013比赛实战NLP问题.pdf
    (21)\kaggle案例实战班\资料\第5课
    ├─代码及资料.zip
    ├─第5课 能源预测与分配问题.pdf
    (22)\kaggle案例实战班\资料\第6课
    ├─代码及资料.zip
    (23)\kaggle案例实战班\资料\第7课
    ├─代码及资料.zip
    ├─第7课 推荐与销量预测相关问题.pdf
    (24)\kaggle案例实战班\资料\第8课
    ├─PPD_RiskControl_Competition.zip
    ├─金融风控大赛解决方案.pdf
    (25)\机器学习应用班\资料\相关资料
    ├─Ali_power_prediction_Data_processing_and_tree_based_model_modelling.ipynb
    ├─ffm.pdf
    ├─小世界网络与无标度网络的社区结构研究.pdf
    ├─推荐系统3个案例.zip
    ├─机器学习应用班index(update_all)-By远洋.docx
    (26)\机器学习应用班\资料\第10课
    ├─第10课 社交网络在工业界的应用.pdf
    ├─第10课 社交网络在工业界的应用.zip
    (27)\机器学习应用班\资料\第1课
    ├─第1课 数学基础_课堂笔记.pdf
    (28)\机器学习应用班\资料\第2课
    ├─第2课 随机森林及其应用.pdf
    (29)\机器学习应用班\资料\第3课
    ├─Feature_engineering_and_model_tuning.zip
    ├─Kaggle event recommendation competition.ipynb
    ├─Kaggle event推荐比赛思路.pdf
    ├─Kaggle event推荐比赛数据百度云盘地址.txt
    ├─第3课 特征工程与模型调优.pdf
    (30)\机器学习应用班\资料\第4课
    ├─推荐系统3个案例.zip
    ├─第4课 推荐系统.pdf
    (31)\机器学习应用班\资料\第5课
    ├─CTR资料.zip
    ├─寒老师汇总CTR资源.txt
    ├─第5课 分类排序与CTR预估.pdf
    (32)\机器学习应用班\资料\第6课
    ├─naive_bayes-master.zip
    ├─第6课 自然语言处理应用基础.pdf
    (33)\机器学习应用班\资料\第7课
    ├─第7课 深度学习在自然语言处理的应用.pdf
    (34)\机器学习应用班\资料\第8课
    ├─第8课 图像检索与那些相关的应用.pdf
    (35)\机器学习应用班\资料\第9课
    ├─第9课 计算机视觉中的物体检测.pdf
    (36)\机器学习第九期\资料\4次数学预习课讲义
    ├─凸优化简介.pdf
    ├─微分学与梯度下降法.pdf
    ├─概率论.pdf
    ├─线性代数基础_.pdf
    (37)\机器学习第九期\资料\GPU使用方法
    ├18VIP WIN下GPU服务器使用方法.pdf
    ├18VIPMac便捷连接远程GPU服务器.pdf
    (38)\机器学习第九期\资料\天池电力AI大赛数据及代码
    ├─Tianchi_power_baseline_bramble.ipynb
    (39)\机器学习第九期\资料\学员课程笔记;目录中文件数:14个
    ├─linux笔记.png
    ├─Sklearn与机器学习实战.png
    ├─机器学习第9期全.png
    ├─多算法组合与模型最优.png
    ├─深度学习解决文本大规模分类.png
    ├─特征工程.png
    ├─第10课——聚类算法.png
    ├─第12课 贝叶斯网络.png
    ├─第13课 隐马可夫链HMM.png
    ├─第14课  主题模型LDA.png
    ├─第15课 深度学习初步.png
    ├─第16课 卷积神经网络与计算机视觉.png
    ├─第9课 推荐系统原理与应用.png
    ├─高级工具库xgboost LightGBM与建模实战.png
    (40)\机器学习第九期\资料\第10课
    ├─数据&代码.zip
    ├─第十课 聚类.pdf
    (41)\机器学习第九期\资料\第11课
    ├─kaggle_recommendation_competitions.zip
    (42)\机器学习第九期\资料\第12课
    ├─第12课 贝叶斯网络.pdf
    (43)\机器学习第九期\资料\第13课
    ├─HMM_POS_TAG.htm

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