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[视频教程] 最新《机器学习入门 Scikit-learn实现经典小案例》视频教程百度云免费下载

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发表于 2020-4-4 16:37:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
只要有python基础,就可以入门机器学习。

机器学习.jpg

这是最新的某课堂《机器学习入门 Scikit-learn实现经典小案例》视频教程视频教程目录如下。
第1章 机器学习概述

1-1  机器学习-导学
1-2  概述
1-3  本门课的内容
1-4  IPython Notebook介绍
1-5  python 基本语法
1-6  条件和循环语句
1-7  Python中的函数
第2章 回归模型—理论

2-1  课前须知。
2-2  线性回归概述
2-3  预测房价
2-4  线性回归
2-5  加入更高阶的因素
2-6  通过训练-测试分离来评估过拟合
2-7  训练测试曲线
2-8  加入新的特征
2-9  其他回归示例
2-10  回归总结
第3章 回归模型—房价预测进阶案例

3-1  进阶案例介绍
3-2  探索房屋数据集
3-3  可视化数据集的特征
3-4  实现回归模型
3-5  应用线性回归模型
3-6  使用sklearn来构建线性回归模型
3-7  评估线性回归模型
3-8  MSE和R2评分
3-9  多项式拟合
第4章 分类模型—理论

4-1  分类-分析情感
4-2  从主题预测情感
4-3  分类器应用
4-4  线性分类器
4-5  决策边界
4-6  训练和评估分类器
4-7  什么是好的精度
4-8  混淆矩阵
4-9  学习曲线
4-10  类别概率
4-11  分类总结
第5章 分类模型—情感分析进阶案例

5-1  情感分析进阶案例-读取数据
5-2  情感分析进阶案例-TFIDF表示
5-3  情感分析进阶案例 - 文本预处理
5-4  情感分析进阶案例 - 分词
5-5  情感分析进阶案例 - 去除停用词
5-6  情感分析进阶案例 - 构建分类器.mp4
第6章 聚类和相似度模型—理论

6-1  聚类和相似度-文档检索
6-2  检索感兴趣的文档
6-3  用于测量相似度的单词计数表示
6-4  应用TF-IDF对于重要单词进行优先级排序
6-5  TF-IDFf文档表示
6-6  检索相似的文档
6-7  文档聚类
6-8  聚类介绍
6-9  k-均值
6-10  其他例子
6-11  聚类和相似度总结
第7章 聚类和相似度模型—维基百科人物相似度案例

7-1  使用pandas来读取维基百科人物数据集
7-2  使用sklearn来进行词袋模型表示
7-3  使用skearn来进行tfidf表示和相似度计算
第8章 推荐系统—理论

8-1  推荐商品
8-2  我们在哪能见到推荐系统
8-3  推荐的分类模型
8-4  协同过滤
8-5  流行物品的影响
8-6  正规化同现矩阵
8-7  矩阵补全问题
8-8  通过用户和物品的特征进行推荐
8-9  利用矩阵形式预测
8-10  通过矩阵分解发现隐藏结构
8-11  特征+矩阵分解
8-12  推荐系统的性能度量
8-13  最优推荐
8-14  准确率-召回率曲线
8-15  推荐系统总结
第9章 推荐系统—构建推荐系统案例

9-1  读取和探索推荐数据
9-2  将样本分成训练集和验证集
9-3  基于用户和商品的推荐
9-4  推荐结果评估
9-5  基于SVD的推荐
第10章 深度学习—理论

10-1  深度学习:图像搜索
10-2  神经网络
10-3  深度学习在计算机视觉中的应用。
10-4  深度学习的性能
10-5  计算机视觉中的深度学习
10-6  深度学习的挑战
10-7  迁移学习
10-8  深度学习总结
第11章 神经网络—案例部分

11-1  神经网络拟合XOR函数
11-2  利用神经网络进行手写识别
第12章 结尾章

12-1  部署机器学习应用
12-2  部署之后发生了什么?
12-3  机器学习的挑战

《机器学习入门 Scikit-learn实现经典小案例》视频教程百度云盘免费下载链接https://pan.baidu.com/s/18aVXYIhE9GNPvY1U9kzsJA
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发表于 2020-4-4 16:37:43 | 显示全部楼层
沙发
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发表于 2020-4-4 16:38:54 | 显示全部楼层
好久没逛论坛了,发现好东西了!
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发表于 2020-4-7 09:16:09 | 显示全部楼层
正学习这个
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发表于 2020-4-9 09:54:13 | 显示全部楼层
谢谢老哥分享
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