最新机器学习实战 融入全新k近邻算法 全套机器学习项目课程+项目代码+资料
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
下载地址
建议:资源来源于网络公开文件,所有资料仅供学习交流,资源优质建议支持正版。
赞助:所收取费用仅用来维系网站运营,性质为用户友情赞助,并非售卖文件费用。
侵权:如分享内容侵犯了您的权益,请联系管理员邮zliao8@126.com删除处理。
知了资源网⎛⎝资源站⎠⎞ » 最新机器学习实战 融入全新k近邻算法 全套机器学习项目课程+项目代码+资料