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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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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versacewj

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