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    最新机器学习实战 融入全新k近邻算法 项目课程+项目代码+资料
    编程与开发 2020-10-18 阅读(1031) 收藏
    下载价格: 5.20 V
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    课程介绍 课程目录

    最新机器学习一线高级项目课程,不仅仅有高级的项目,而在项目进行的同时融入了非常多全新的机器学习及相关技术。课程融入全新的k近邻算法,Bagging、Boosting、AdaBoost、k-means聚类等等,课程没有基础的部分教学,需要同学们已经有扎实的机器学习基础后才能进行进修学习。课程以周为单位,渐进的深入项目,并且课程每周都有任务的总结与作业布置,可以让同学们更加的贴近课程,让学习更有效率,是每位机器学习或相关算法工程师必修的全新高级项目课程。

    课程文件目录:

    00  第一周:绪论和准备

    01  第一周:学习k-近邻算法

    02  第一周项目作业打卡日

    03  第一周:天池 o2o 优惠券使用预测比赛 – 初级

    04  第一周:本周任务简单总结

    05  第二周:学习决策树的构造

    06  第二周:测试和存储决策树

    07  第二周:项目作业打卡日

    08  第二周:天池 o2o 比赛 – 使用决策树模型

    09  第二周:本周任务简单总结

    11  第三周:文本分类与垃圾邮件过滤

    12  第三周:直播答疑日

    13  第三周:项目作业打卡日

    14  第三周:天池 o2o 比赛 – 使用朴素贝叶斯模型

    15  第三周:本周任务简单总结

    16  第四周:逻辑回归

    17  第四周:项目作业打卡日

    18  第四周:天池 o2o 比赛 – 使用逻辑回归模型

    19  第四周:本周任务简单总结

    20  第四周:支持向量机基本原理

    21  第五周:SMO算法

    22  第五周:核函数

    23  直播答疑

    24  第五周:项目作业打卡日

    25  第五周:使用支持向量机模型

    26  第五周:本周任务简单总结

    27  第六周:Bagging、Boosting、AdaBoost

    28  第六周:AdaBoost 实现、非均衡分类

    29  第六周:项目作业打卡日

    30  第六周:天池 o2o 比赛 – 使用 AdaBoost 模型

    31  第六周:本周任务简单总结

    32  第七周:线性回归

    33  第七周:项目作业打卡日

    34  第七周:正则化、偏差与方差

    35  直播答疑

    36  第七周:CART 树

    37  第八周:树剪枝

    38  第八周:模型树

    40  第八周:项目作业打卡日

    41  第八周: 天池 o2o 优惠券使用预测比赛(进阶)

    42  第八周:本周任务简单总结

    43  第九周:k-means 聚类

    44  第九周:二分 k-means 聚类

    45  第九周:项目作业打卡日+直播问题收集日

    46  第九周:本周任务简单总结

    47  第十周:降维 PCA

    49  第十周:奇异值分解 SVD+直播答疑

    50  第十周:项目作业打卡日2

    51  第十周:项目作业打卡日3

    52  第十周:本周任务简单总结

    详细课程目录

    (1)\00  第一周:绪论和准备;目录中文件数:4个

    ├─(1) ziliao 2.docx

    ├─(2) 【《机器学习实战》训练营】——绪论.mp4

    ├─(3) 资料 3.docx

    ├─(4) 资料.pdf

    (2)\01  第一周:学习k-近邻算法;目录中文件数:2个

    ├─(5) kecheng.pdf

    ├─(6) 资料.docx

    (3)\02  第一周项目作业打卡日;目录中文件数:1个

    ├─(7) 资料.docx

    (4)\03  第一周:天池 o2o 优惠券使用预测比赛 – 初级;目录中文件数:3个

    ├─(8) 03.docx

    ├─(9) 代码 数据集.txt

    ├─(10) 天池 o2o 优惠券使用预测比赛 – 初级.mp4

    (5)\04  第一周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个

    ├─(11) 自来哦.docx

    (6)\05  第二周:学习决策树的构造;目录中文件数:5个

    ├─(12) 【作业讲解】——约会网站配对.mp4

    ├─(13) 【作业讲解】—手写识别系统.mp4

    ├─(14) 代码.txt

    ├─(15) 如何构造决策树.mp4

    ├─(16) 资料.docx

    (7)\06  第二周:测试和存储决策树;目录中文件数:1个

    ├─(17) 资料.docx

    (8)\07  第二周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个

    ├─(18) 资料.pdf

    (9)\08  第二周:天池 o2o 比赛 – 使用决策树模型;目录中文件数:1个

    ├─(19) 资料.docx

    (10)\09  第二周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个

    ├─(20) 资料.docx

    (11)\11  第三周:文本分类与垃圾邮件过滤;目录中文件数:1个

    ├─(21) 资料.docx

    (12)\12  第三周:直播答疑日;目录中文件数:1个

    ├─(22) 第三周:直播答疑日.mp4

    (13)\13  第三周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个

    ├─(23) 资料.docx

    (14)\14  第三周:天池 o2o 比赛 – 使用朴素贝叶斯模型;目录中文件数:1个

    ├─(24) 资料.docx

    (15)\15  第三周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个

    ├─(25) 资料.docx

    (16)\16  第四周:逻辑回归;目录中文件数:4个

    ├─(26) Python项目:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件.mp4

    ├─(27) 交叉熵.mp4

    ├─(28) 梯度下降法.mp4

    ├─(29) 资料.pdf

    (17)\17  第四周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个

    ├─(30) 新建 Microsoft Word 文档.docx

    (18)\18  第四周:天池 o2o 比赛 – 使用逻辑回归模型;目录中文件数:1个

    ├─(31) 18.docx

    (19)\19  第四周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个

    ├─(32) 19.docx

    (20)\20  第四周:支持向量机基本原理;目录中文件数:4个

    ├─(33) 20.docx

    ├─(34) 支持向量机.mp4

    ├─(35) 支持向量机xia.mp4

    ├─(36) 最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4

    (21)\21  第五周:SMO算法;目录中文件数:3个

    ├─(37) 21  SMO 算法.docx

    ├─(38) Python项目:从疝气病症预测病马的死亡率.mp4

    ├─(39) SMO算法理论推导.mp4

    (22)\22  第五周:核函数;目录中文件数:2个

    ├─(40) 新建 Microsoft Word 文档.docx

    ├─(41) 核函数.mp4

    (23)\23  直播答疑;目录中文件数:1个

    ├─(42) zhi播答疑.mp4

    (24)\24  第五周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个

    ├─(43) 新建 Microsoft Word 文档.docx

    (25)\25  第五周:使用支持向量机模型;目录中文件数:1个

    ├─(44) 新建 Microsoft Word 文档.docx

    (26)\26  第五周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个

    ├─(45) 新建 Microsoft Word 文档.docx

    (27)\27  第六周:Bagging、Boosting、AdaBoost;目录中文件数:3个

    ├─(46) AdaBoost 算法推导过程.mp4

    ├─(47) Python 项目:手写识别问题回顾.mp4

    ├─(48) 第六周:Bagging、Boosting、AdaBoost.docx

    (28)\28  第六周:AdaBoost 实现、非均衡分类;目录中文件数:1个

    ├─(49) 第六周:AdaBoost 实现、非均衡分类.docx

    (29)\29  第六周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个

    ├─(50) 第六周:项目作业打卡日.docx

    (30)\30  第六周:天池 o2o 比赛 – 使用 AdaBoost 模型;目录中文件数:1个

    ├─(51) 第六周:天池 o2o 比赛 – 使用 AdaBoost 模型.docx

    (31)\31  第六周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个

    ├─(52) 第六周:本周任务简单总结.docx

    (32)\32  第七周:线性回归;目录中文件数:2个

    ├─(53) Python项目:在一个较难数据集上应用 AdaBoost.mp4

    ├─(54) 第七周:线性回归.docx

    (33)\33  第七周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个

    ├─(55) 第七周:项目作业打卡日.docx

    (34)\34  第七周:正则化、偏差与方差;目录中文件数:1个

    ├─(56) 第七周:正则化、偏差与方差.docx

    (35)\35  直播答疑;目录中文件数:1个

    ├─(57) 直播.mp4

    (36)\36  第七周:CART 树;目录中文件数:3个

    ├─(58) CART树的构建.mp4

    ├─(59) 第七周:CART 树.docx

    ├─(60) 预测鲍鱼的年龄.mp4

    (37)\37  第八周:树剪枝;目录中文件数:2个

    ├─(61) 树剪枝.mp4

    ├─(62) 第八周:树剪枝.docx

    (38)\38  第八周:模型树;目录中文件数:1个

    ├─(63) 第八周:模型树.docx

    (39)\40  第八周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个

    ├─(64) 第八周:项目作业打卡日.docx

    (40)\41  第八周: 天池 o2o 优惠券使用预测比赛(进阶);目录中文件数:2个

    ├─(65) 天池o2o优惠券使用预测比赛解析(进阶).mp4

    ├─(66) 第八周: 天池 o2o 优惠券使用预测比赛(进阶).docx

    (41)\42  第八周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个

    ├─(67) 第八周:本周任务简单总结.docx

    (42)\43  第九周:k-means 聚类;目录中文件数:2个

    ├─(68) 普通树回归与模型树回归的比较.mp4

    ├─(69) 第九周:k-means 聚类.pdf

    (43)\44  第九周:二分 k-means 聚类;目录中文件数:2个

    ├─(70) 二分K-Means聚类.mp4

    ├─(71) 第九周:二分 k-means 聚类.docx

    (44)\45  第九周:项目作业打卡日+直播问题收集日;目录中文件数:1个

    ├─(72) 第九周:项目作业打卡日+直播问题收集日.docx

    (45)\46  第九周:本周任务简单总结;目录中文件数:2个

    ├─(73) 对地理坐标进行聚类.mp4

    ├─(74) 第九周:本周任务简单总结.docx

    (46)\47  第十周:降维 PCA;目录中文件数:2个

    ├─(75) PCA.mp4

    ├─(76) 第十周:降维 PCA.docx

    (47)\49  第十周:奇异值分解 SVD+直播答疑;目录中文件数:3个

    ├─(77) SVD.mp4

    ├─(78) zhibo .mp4

    ├─(79) 新建 Microsoft Word 文档.docx

    (48)\50  第十周:项目作业打卡日2;目录中文件数:2个

    ├─(80) 利用PCA对半导体制造数据降维.mp4

    ├─(81) 第十周:项目作业打卡日2.docx

    (49)\51  第十周:项目作业打卡日3;目录中文件数:1个

    ├─(82) 第十周:项目作业打卡日3.docx

    (50)\52  第十周:本周任务简单总结;目录中文件数:4个

    ├─(83) 基于 SVD 的图像压缩.mp4

    ├─(84) 第十周:本周任务简单总结.pdf

    ├─(85) 课程资源导读必看.pdf

    ├─(86) 餐馆菜肴推荐引擎.mp4




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