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    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

    [资源简介]

    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
    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
    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
    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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