机器学习项目课：基础与搭建项目视频课程

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课程文件目录：V-2651：机器高级实战项目[6.8G]

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

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更多课程：VIPC6.COM.url

课程说明与解压密码.txt

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.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.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.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）.mp4

10. 随机森林（第二节）.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.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.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

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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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