2019机器学习项目课 李老师手把手带你用Python搭建一个完整的推荐项目

作者: admin 分类: Python教程合集 发布时间: 2019-06-26 03:01

『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_QbFYn.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_0PhXV.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_fZMuY.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)_K1VIJ.mp4
│ 10. 随机森林(第二节)_A9gcM.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_zDQZ0.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_VqzyO.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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