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ittiger机器学习课程：新项目网络资源基础与建设：影视资源规模：6.96 GB 更新：2023-11-13

本课程内容机器学习项目课程：基础和构建新项目在线课程，从零开始与您建立推荐系统，由硅谷冯秦元老师讲授，课程分为基础课程和项目实践课程图片总尺寸6.8G。课程内容的目标不是包含尽可能多的理论概念，而是教授最基本的机器学习算法，并及时采取行动，创建一个真正的推荐系统项目，课程将密切关注实际战斗技能和项目的完成；课程内容致力于帮助具有软件编程基本工作经验的学生获得真正的核心力量

课程大纲

├──2. 第一个模块：基础课程

| ├──1. 本节的具体内容分配.mp4 4.33M

| ├──10. 多重线性和交叉验证.mp4 51.28M

| ├──11. 汇总.mp4 5.38M

| ├──12. 第一模块工作.html 0.14kb

| ├──13. 第一模块工作分析.mp4 25.64M

| ├──2. 整体课程内容框架.mp4 53.16M

| ├──3. 机器学习算法的基本要素：数据与实体模型（第一节）.mp4 53.81M

| ├──4. 机器学习算法的基本要素：数据与实体模型（第二节）.mp4 64.41M

| ├──5. 机器学习算法的基本要素：数据与实体模型（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. 基础模型：K-平均值.mp4 51.15M

| └──9. 性能参数.mp4 35.33M

├──3. 第一模块:实战演练课

| ├──1. 下载这个代码.html 0.12kb

| ├──1.1 下载Github代码下载.html 0.14kb

| ├──10. 数据预处理实例.mp4 240.14M

| ├──2. 本节的具体内容分配.mp4 7.52M

| ├──3. Jupyter Noteboook组装组装.html 0.74kb

| ├──4. 环境配置.mp4 26.13M

| ├──5. 基本上Python操作控制Numpy(第一节).mp4 128.99M

| ├──5.1 Numpy全方位实例教程.html 0.10kb

| ├──6. 基本上Python操作控制Numpy(第二节).mp4 129.74M

| ├──7. Scikit-详细介绍learn.mp4 295.56M

| ├──8. 操作逻辑回归(第一节).mp4 62.70M

| └──9. 操作逻辑回归(第二节).mp4 301.33M

├──4. 第一模块：新项目课

| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb

| ├──1.1 下载Github代码下载.html 0.15kb

| ├──2. 详细介绍Python实例教程.mp4 157.62M

| ├──3. Numpy.mp4 136.44M

| └──4. Pandas.mp4 231.32M

├──5. 第二模块：基础课

| ├──1. 本节的具体内容分配.mp4 3.76M

| ├──10. 决策树(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. 第二模块工作.html 0.14kb

| ├──17. 第二模块工作分析.mp4 38.01M

| ├──2. 决策树算法.mp4 20.96M

| ├──3. 决策树算法算法.mp4 32.57M

| ├──4. 连接点分割.mp4 37.30M

| ├──5. 决策树算法的过程和总结.mp4 18.79M

| ├──6. 测量误差和标准差(第一节).mp4 29.94M

| ├──7. 测量误差和标准差(第二节).mp4 28.34M

| ├──8. 测量误差和标准差(第三节).mp4 41.42M

| └──9. 决策树(第一节).mp4 40.94M

├──6. 第二模块:实战演练课

| ├──1. 下载这个代码.html 0.12kb

| ├──1.1 下载Github代码下载.html 0.14kb

| ├──10. 决策树(第二节).mp4 92.48M

| ├──11. 决策树(第三节).mp4 58.80M

| ├──12. 决策树(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 视频中标注的scikit-learn文本文档(英语).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. 本节的具体内容分配.mp4 6.32M

| ├──3. 自助法(第一节).mp4 108.68M

| ├──4. 自助法(第二节)自助法.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 简要介绍.html 0.12kb

| └──9. 决策树(第一节).mp4 126.49M

├──7. 第二模块：新项目课

| ├──1. 下载这个代码.html 0.12kb

| ├──1.1 下载Github代码下载.html 0.15kb

| ├──10. 尝试自己编写程序.html 0.22kb

| ├──2. 逐步构建推荐系统新项目.html 0.34kb

| ├──3. 项目简介(第一节).mp4 69.66M

| ├──4. 项目简介(第二节).mp4 84.66M

| ├──5. 新项目完成细节(第一节).mp4 113.54M

| ├──6. 新项目完成细节(第二节).mp4 108.46M

| ├──7. 详细介绍代码架构（main.py）.mp4 53.55M

| ├──8. 详细介绍代码架构（README, Preprocessing）.mp4 62.83M

| └──9. 详细介绍代码架构（Databaseinterface.py, Webserver.py）.mp4 59.47M

├──8. 第三模块：基础课

| ├──1. 本节的具体内容分配.mp4 5.14M

| ├──10. 根据具体内容过滤(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. 基于产品的协同过滤(第一节).mp4 13.74M

| ├──15. 基于产品的协同过滤(第二节).mp4 10.81M

| ├──16. 协同过滤引流矩阵因式分解(第一节).mp4 52.17M

| ├──17. 因式分解引流矩阵的协同过滤(第二节).mp4 17.40M

| ├──18. 推荐系统评估.mp4 14.13M

| ├──2. 详细介绍推荐系统(第一节).mp4 40.72M

| ├──3. 详细介绍推荐系统(第二节).mp4 31.73M

| ├──4. 几种介绍方法.mp4 26.12M

| ├──5. 推荐系统算法输入输出.mp4 18.75M

| ├──6. 显式响应和隐式响应.mp4 27.11M

| ├──7. 信任、新颖、多元化商业化.mp4 11.25M

| ├──8. 根据具体内容进行过滤(第一节).mp4 33.67M

| └──9. 根据具体内容过滤(第二节).mp4 40.28M

├──9. 第三模块:实战演练课

| ├──1. 下载这个代码.html 0.12kb

| ├──1.1 下载Github代码下载.html 0.14kb

| ├──10. svd分解(第二节).mp4 61.05M

| ├──11. 引流矩阵随机梯度因式分解而下降.mp4 55.50M

| ├──12. 随机梯度下降的整个改进过程.mp4 109.16M

| ├──2. 本节的具体内容分配.mp4 6.83M

| ├──3. 小玩具问题及基本设置(第一节).mp4 88.17M

| ├──4. 小玩具问题及基本设置(第二节).mp4 122.08M

| ├──5. 预测分析(第一节).mp4 57.55M

| ├──6. 预测分析(第二节).mp4 92.44M

| ├──7. 提高基准模型(第一节).mp4 132.73M

| ├──8. 提高基准模型(第二节).mp4 99.62M

| └──9. svd分解(第一节).mp4 125.96M

├──10. 第三模块：新项目课

| ├──1. 下载这个代码.html 0.12kb

| ├──1.1 下载Github代码下载.html 0.16kb

| ├──2. 本节的具体内容分配.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

└──1. 详细介绍了主题设计材料结构.html 2.22kb