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标题: 人工智能机器学习项目课：从基础到搭建项目(中文) [打印本页]

作者: itmsf 时间: 2019-7-17 09:05
标题: 人工智能机器学习项目课：从基础到搭建项目(中文)

人工智能机器学习项目课：从基础到搭建项目(中文)

〖课程介绍〗:

课程要求：
            至少对一种编程语言有基本了解
            具有高中数学基础
            最好对Python有基本了解，但不是必需的

      课程介绍：
            这是一门项目课。老师会在课程演示编程的全过程，并带你完成一个推荐系统的项目。完成本课程后，你将对机器学习算法的核心概念有全面深刻的理解。本课程旨在帮助同学们从基础计算机科学知识转向机器学习专业。
            授课老师会将理论与实战相结合，将机器学习算法的相关理论，以及实现每种算法的编程过程，有机地结合在一起进行教学。此外，老师将演示搭建推荐系统的每一个编程步骤，确保您可以在老师的指导下完成项目。如果您正在求职阶段，还可以将这个项目经验添加到简历中，赢得招聘官的青睐！
            这门课是从BitTiger广受欢迎的人工智能直通车课程进行截取的，我们剪辑出了最精华的内容呈现给你。由于原课程是直播授课的形式，讲座中可能会包含少量学生当场的提问和回答。

〖课程目录〗:
1课程设计和结构介绍说明
      22. 本节内容安排[免费试看]00:47
      33. 课程总体框架[免费试看]11:17
      44. 机器学习基本概念：数据和模型（第一节）12:31
      55. 机器学习基本概念：数据和模型（第二节）15:40
      66. 机器学习基本概念：数据和模型（第三节）12:31
      77. 基本模型：逻辑回归（第一节）15:44
      88. 基本模型：逻辑回归（第二节）17:21
      99. 基本模型：K-均值11:13
      1010. 性能指标07:22
      1111. 过拟合和交叉验证10:30
      1212. 总结01:12
      1314. 第一模块作业解析05:55
      1415. 本节代码下载说明
      1516. 本节内容安排02:28
      1617. Jupyter Notebook安装说明
      1718. 环境配置02:27
      1819. 基本Python操作和Numpy（第一节）10:12
      1920. 基本Python操作和Numpy（第二节）10:26
      2021. Scikit-learn介绍[免费试看]23:03
      2122. 运行逻辑回归（第一节）[免费试看]09:46
      2223. 运行逻辑回归（第二节）22:56
      2324. 数据清洗示例17:42
      2425. 本节代码下载说明
      2526. Python教程介绍12:48
      2627. Numpy12:44
      2728. Pandas19:03
      2829. 本节内容安排00:42
      2930. 决策树[免费试看]04:06
      3031. 决策树的算法05:45
      3132. 节点拆分07:56
      3233. 决策树的步骤和总结05:10
      3334. 权衡偏差和方差（第一节）07:17
      3435. 权衡偏差和方差（第二节）05:21
      3536. 权衡偏差和方差（第三节）08:41
      3637. 随机森林（第一节）09:31
      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
      4344. 第二模块作业说明
      4445. 第二模块作业解析07:45
      4546. 本节代码下载说明
      4647. 本节内容安排00:39
      4748. 自助法（第一节）08:06
      4849. 自助法（第二节）07:22
      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
      5253. 单节点树（第三节）07:43
      5354. 随机森林（第一节）10:22
      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）03:28
      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. 开始搭建推荐系统项目说明
      6465. 项目介绍（第一节）08:09
      6566. 项目介绍（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）11:13
      6869. 代码框架介绍（main.py）06:28
      6970. 代码框架介绍（README, Preprocessi07:26
      7071. 代码框架介绍（Databaseinterface.p06:00
      7172. 尝试自己进行编程说明
      7273. 本节内容安排01:45
      7374. 推荐系统介绍（第一节）06:30
      7475. 推荐系统介绍（第二节）05:51
      7576. 几种推荐的方式06:57
      7677. 推荐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. 信任、新颖、多样性和商业化02:49
      7980. 基于内容的过滤（第一节）09:13
      8081. 基于内容的过滤（第二节）11:03
      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
      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
      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. 矩阵因式分解的协同过滤（第一节）10:52
      8889. 矩阵因式分解的协同过滤（第二节）04:08
      8991. 本节代码下载说明
      9092. 本节内容安排02:15
      9193. 玩具问题及基本设置（第一节）10:56
      9294. 玩具问题及基本设置（第二节）12:28
      9395. 预测（第一节）05:23
      9496. 预测（第二节）08:13
      9597. 提升基准模型（第一节）11:28
      9698. 提升基准模型（第二节）09:07
      9799. 奇异值分解（第一节）13:11
      98100. 奇异值分解（第二节）06:18
      99101. 矩阵因式分解的随机梯度下降11:11
      100102. 随机梯度下降的优化过程09:49
      101103. 本节代码下载说明
      102104. 本节内容安排09:24
      103105. Main.py和Webserver.py12:13
      104106. RecEngine.py14:32
      105107. RecEngine.py、UserAnalyzer08:59
      106108. Learners（第一节）12:38
      107109. Learners（第二节）13:54
      108110. Models（第一节）16:05
      109111. Models（第二节）15:47
      110112. 完善项目代码说明

〖视频截图〗:

〖百度网盘下载地址〗:

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作者: versacewj 时间: 2019-7-23 16:59
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作者: yoyo446506766 时间: 2019-8-28 15:12
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作者: cms0315 时间: 2020-6-26 10:02
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作者: pilvi 时间: 2020-10-26 09:16
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作者: stuart 时间: 2020-11-16 23:48
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作者: a99218223 时间: 2020-11-22 21:20
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作者: mage 时间: 2020-11-25 10:56
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作者: god 时间: 2021-3-11 00:02
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作者: 左岸君 时间: 2021-5-29 23:37
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作者: ddaabbiinn 时间: 2021-8-13 22:37
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作者: iyuohz 时间: 2021-10-9 15:39
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作者: lyd723 时间: 2022-6-8 09:30
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作者: 54wuji 时间: 2023-7-1 09:37
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作者: nic2251789 时间: 2023-8-28 16:42
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作者: gdpgdp317 时间: 2023-11-24 09:52
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作者: shitouzcl 时间: 2024-3-22 19:35
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作者: jinlking 时间: 2024-4-12 19:30
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