[人工智能与深度学习] 机器学习推荐系统:从基础到搭建项目-Udemy

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2019-7-12 00:16:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
    机器学习项目课:从基础到搭建项目-Udemy
    机器学习推荐系统:从基础到搭建项目-Udemy

    〖课程介绍〗:

    手把手带你搭建一个推荐系统

    〖课程目录〗:
    ├─1. Chapter 1
    │      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
    │      1.1 Github代码下载.html
    │      2. 本节内容安排_v0Oud.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
    │      10. 数据清洗示例.mp4
    │      
    ├─4. 第一模块:项目课
    │      1. 本节代码下载.html
    │      1.1 Github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_uEBhn.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
    │      1.1 Github代码下载.html
    │      2. 本节内容安排_ih2Ze.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)_qV3bJ.mp4
    │      10. 随机森林(第二节)_MXOW2.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
    │      1.1 Github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_DFZtk.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
            1.1 Github代码下载.html
            2. 本节内容安排_zdeLW.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
    │      1.1 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      

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    机器学习推荐系统:从基础到搭建项目-Udemy
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