itTiger机器学习课程：基础与搭建项目视频课程课程资源下载

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itTiger机器学习课程：基础与搭建项目视频课程视频资源大小：6.96 GB类型：机器学习 本课程VIP会员可通过网盘转存或下载。此课程由369自学收集& I p整理。

本套课程机器学习项目课：基础与搭建项目视频课程，手把手带你搭建一个推荐系统，由来h | i d自硅谷的冯沁原老师主讲，课程分为理论课和项目实战课文件大小共计6.8G; A u . r。课程的目标不是涵w , H M } k盖尽可能多的理论概念，而是讲授最基本的机器学习技术，并立即将它们付诸实践，建立一个真实的推荐系统的项目，本课程会重点关注m R X N ` m +实E @ c y X ^ n r \战技能和项目的实现；课程专注于F , @ X在短时间内，帮助已经拥有计算机编程基础经验的同学，获得真正的硬实力

课程目录：

├──2. 第一模块：理论课

| ├──1. 本节内容安排.mp4 4.33M

| ├──1v b , t y \ V C0. 过拟合和交叉验证.mp4 51.28M

| ├──11. 总结.mp4 5.38M

| ├──12. 第一模块作业.html 0.14kb

| ├──13. 第一模块作业解析.mp4 25.64M

| ├──2. 课程总体框架.mp4 53.16M

| ├──3. 机器学习基本概念：数据和模型（第一节）.mp4 53.81M

| ├──4. 机器学习基本概念：数据和模型（第二节）.mp4 64.41M

| ├──5. 机器学习基本概念：数据和模型（第三节）.mp4 54.81M

| ├──6. 基本模型：逻辑回归（第一节）.mp4 75.86M

| ├──7. 基本模型：逻@ u W U辑回归（第二节）.mp4 79.50M

| ├─V p w r─8. 基本模型：K-均值.mp4 51.15M

| └──M 8 l9. 性能指l [ n ! – a o标.mp4 35.: t ? ~ } U m33M

├──3. 第一B K g模块：实战课

| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb

| ├──1.1 Github代码下载.0 X c 5 ( 0 Y ?htmlH d ) 0.14kb

| ├──10. 数据清洗示例.mp4 240.14M

| ├──2. 本节内容安排.mp4 7.52M

| ├──3. Jupyter Notebook安装.html 0.74kb

| ├──4. 环境配置.mp4 26.13M

| ├──5. 基本Python操作和Numpy（Z c p / k第一节）.mp4 128.99M

| ├──5.1 全面的Numpy教程.html 0.10kb

| ├──6. 基本Python操F 9 2 k , r E作和Numpy（第二节）.mp4 129.74M

| ├─m : j | V Q p─7. Scikit-learn介绍.mp4 295.56M

| ├─l $ g G M ~ ; ; a─8. 运行逻辑回归（第一节）.mp4 62.70M

| └──9. 运行逻辑回归（第二节）.mp4 301.33M

├──4. 第一模块：项目课

| ├──1. 本节代码下H ! X ~载.html 0.12kb

| ├──1.1 Github代码下载.html 0.15kb

| ├─, f R a : 9 %─2. Python教程介绍.mp4 157.62M

| ├──3. N4 . ) $umpy.mp4 136.44M

| └──4. Pandas.mp4 231.32M

├──5. 第二模块：理论课

| ├──1.K 4 1 i U ! 4 G 本节内容安排.mp4 3.? z o h n R j \ |766 T Q B 1 4 Z %M

| ├──10. 随机森林（第二节）.mpg P # B4 19.58M

| ├──11. 支持向量机（E I Z e [ – z第一节）.mp4 25.59M

| ├──12.t , \ . – 支持向N U ! 3 b w /量机（第二节）.mp4 44.97M

| ├──13R B b ) x. 支持向量机（第三节）.mp4 53.95M

| ├──14. 支持向量机（第四节）.mp4 36.83M

| ├──15.. 5 s @ @ 5 z 支持向量机（第五节）.mp4 30.77M

| ├──16. 第二模块作业.html 0.14kb

| ├──17. 第二v B i : v 4 R D o模块作业解析.mp4 38.01M

| ├──2. 决策树.mp4 20.96M

| ├──3. 决策树的算法.mp4 32.57M

| ├──4. 节点拆分.mp4 37.30M

| ├──5. 决策树的步骤和总结.mp4 18.79M

| ├─? X , A S u m─6. 权衡偏差和方差（第一节）.mp4 29.94M

| ├──7. 权衡偏差和方差（第二节）.mp4 2C G S L O O L _ Y8.34M

| ├──+ Y ) b N Q8. 权衡偏差和方差（第三节）.mp48 \ ] 1 t . C o L 41.42M

| └──9. 随机森林（第一节）.t G k ! l }mp4 40.94M

├──6.( + z \ \ u Z e ! 第二模块：实战课

| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb

| ├──1.1 GiJ V Q e h w ) : ,thub代码下7 S 8 / 7 d 6 K载.html 0.1k : Y I 8 F E L4kb

| ├──10. 随机森林（第二节）.mp4 92.48M

| ├──11. 随机森林（第三节）.mp4R 4 { ) B | 6 58.80M

| ├──12. 随机森B s q } k ) n – ?林G y q b (（第四节）.mp4 35.6U J A E 6 J g2M

| ├──13. 支持向量机（第一节）.mp4 52.98M

| ├──14. 支持向量机（第二节）.mp4 67.87M

| ├──15. 支持向量机（第三节）.mp4 147.10M

| ├──15.1 视频中显示的scikit-learn文档（英文）.html 0.13kb

| ├──16. 支持向量机（第四节）.mp4 77.78M

| ├──17. 支持向量机（第五U ; ) n节）.mp4 56.38M

| ├──2. 本节内容安排.mp4 6.32M

| ├──3. 自助法（第一节）.mp1 ] r W4 108.68M

| ├──4. 自助法（第二节）.mp4 95.07M

| ├──5. 自助法（r x f S第三节）.mp4 64.72M

| ├──6. 单x x W节点树（第一节）.mp4 82.54M

| ├──7. 单节点树（第二节）.mp4 56.b _ I \ ,85M

| ├──8.{ a m [ Y H 单节点树（第三节）.mp4 98.51M

| ├──8.1 Decision` k } X B ( G F St0 E g G 4 B Mump 简单9 b g 9 5介绍.html 0.12kb

| └──9. 随机森林（第一节）.mp4 126.49M

├──7. 第二模块：项目课

| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb

| ├──1.1 Github代码下载.html 0.15kb

| ├──10. 尝试自己进行编程.html 0.: = # c ? h I u22kb

| ├─! d ; .─2. 开始搭建推荐系统项目.html 0.34kb

| ├──3. 项目介绍（第一节）.mp4 69.66M

| ├──4. 项目介绍（第二节）.mp4 84H 7 I / E z `.66M

| ├──5. 项目实现具体G t N u . n细节（第一节）.mp4 113.54M

| ├──6. 项目实现具u 5 } Z – k体细节（第二节）.% n A 5 r 3mp4 108.46M

| ├──7. 代码框架介绍（main.py）.mp4 53.55M

| ├──8. 代码框架介绍（README, Preprocessi| c sng）.mp4 62.83M

| └──9. 代码框架介绍（Databaseinterface.py, W4 V O x U X @e2 ~ 7 O Observer.py）.mp4 59.47M

├──8.M \ N W 第三模块：理论课

| ├──1. 本节内容安排.mp4 5.14M

| ├──10. 基于内容的过滤（第三节）.mp4 12.32M

| ├──11. 基于用户的协同过滤（第一节）.mp4 36.01M

| ├──12. 基于用户的协同过滤（第二节）.mp4 32.87M

| ├──13. 基于7 P L = p w a F 5用户的协同过滤（第三节）.mp4 13.75M

| ├──14. 基于商品的协同过滤（第一节）.mp4 15 t ! + 3 G3.74M

| ├──15. 基于商品的协同过滤（第二节）.mp4 10.81M

| ├──16. 矩阵因式分解的协同过滤（第一节）.mp4 52.17M

| ├──17. 矩阵因式分解的协同过滤（第二节）.mp4 17.40M

| ├──18. 推荐系统的评估.mp4 14.13M

| ├──2. 推荐系统介绍（第一节）.mp4 40.72M

| ├──3. 推荐系统介绍（第二节）.mp4 31.7G / O t d { 53M

| ├──4. 几种推荐的方式.mp4 26.12M

| ├──5. 推荐系统算法的输入和输出.mp4 18.75M

| ├──6. 显式响应和隐式响应.mp4 27.11M

| ├──7. 信任、新颖、多样性和商业0 z J ~ y m J化.mp4 11.25M

| ├──8. 基于内F $ V 5 R x e @ R容的过滤（第一节）.mp4 33.67M

| └──92 ] S m \ a a. 基于内容的过滤（第二节）.mp4 40.28M

├──9. 第@ i D l 2 p J M三模块：实战课

| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb

| ├──1.1 Github代码下载.html 0.14kb

| ├──10. 奇异值分解（第二节）.mp4 61.05M

| ├──11. 矩阵因式分解的随机梯度下\ R X | U降.mp4 55.50M

| ├──12. 随机梯度下降的优化过程.mp4 109.16M

| ├──2. 本节内容安排.mp4 6.83M

| ├──3. 玩具问题及基本设置（第一节）.mp4 88.17M

| ├──4. 玩具问题及基本设置（第二节）.mp4 122.08M

| ├──5. 预测（第一节）.mp4 57.55M

| ├──6. 预测（第二节）.mp4 92.44M

| ├──7. 提升基准模型（第一节）.mp4 132.73} 0 3 N 4M

| ├──8. 提升基准U } ( t 5 B .模型（第二节）.mp4 99.62M~ z 5 r ` g U

| └──9. 奇异值分解（第U p D & # ) s P一节）.mp4 125.96M

├──10. 第三模块：项目课

| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb

| ├──1.1 Github代码下载.html 0.16kb

| ├──2. 本节内容安排.mp4 84.07M

| ├──3. Main.py和Webserver.py.mp4 149.81M

|# 3 & ├──4. RecEngine.py.mp4 164.88M

| ├──5. RecEngine.py、UserAnalyzer.py和Ranker.py.mp4 110.86M

| ├─y L e y a h─6. Learners（第一节）.mp4 150.68M

| ├P g A N──7. Learneru v o ~ + : \s（第二节）.mp4 1* Q K y 8 =63.85M

| ├──8. Models（第一节）.mp4 163.36M

| └──9. Models（第二节）.mp4 189.19M

└──1. 课程设计和结构介绍.html 2.22kb

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