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[机器学习] 人工智能机器学习项目课:从基础到搭建项目(中文)

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    发表于 2019-7-17 09:05:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
    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      

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