教程名稱：
xa0 xa0 xa0 2017年最新機器學習實戰(zhàn)啟蒙全套視頻教程配全套數(shù)據(jù)集與文檔
教程內(nèi)容：
xa0 xa0 以Python為主講語言并通過真實案例讓你快速入門機器學習。課程僅為基礎(chǔ)教程適合于無任何基礎(chǔ)的學員可以通過本教程很好的學習機器學習并快速入門。建議你在學習之前對Python的語法進行了解畢竟在人工智能領(lǐng)域Python作為主力語言還是非常有必要掌握的。課程基于Python機器學習庫并且包含相對較為完善的資料和機器算法操作便捷的同時提供高效的數(shù)據(jù)挖掘與分析。所以這套課程是相當適合作為機器學習的入門課程。
教程目錄：
數(shù)據(jù)集.rar
機器學習啟蒙源碼.zip
機器學習啟蒙講師源碼.zip
第1章 機器學習概述
1-1 機器學習-導(dǎo)學
1-10 Python中的函數(shù)
1-11 應(yīng)用GraphCreate Lab
1-13 SFrame中的列操作
1-14 SFrame中的apply函數(shù)
1-2 概述
1-3 機器學習示例
1-4 本門課使用的工具
1-5 本門課的內(nèi)容
1-6 graphlab create的安裝
1-7 IPython Notebook介紹
1-8 python 基本語法
1-9 條件和循環(huán)語句
第2章 回歸模型
2-1 線性回歸概述
2-10 回歸實踐-下載和探索房屋銷售數(shù)據(jù)
2-11 回歸實踐-把數(shù)據(jù)拆分成訓練集和測試集
2-12 回歸實踐-學習一個簡單的回歸模型通過房屋大小預(yù)測房價
2-13 回歸實踐-評估模型的誤差
2-14 回歸實踐-通過Matplotlib來可視化預(yù)測
2-15 回歸實踐-探索學習到的模型系數(shù)
2-16 回歸實踐-探索數(shù)據(jù)的其他特征
2-17 回歸實踐-學習通過更多特征來預(yù)測房價的模型
2-18 回歸實踐-應(yīng)用學習到的模型來預(yù)測更多的房價
2-2 預(yù)測房價
2-3 線性回歸
2-4 加入更高階的因素
2-5 通過訓練-測試分離來評估過擬合
2-6 訓練測試曲線
2-7 加入新的特征
2-8 其他回歸示例
2-9 回歸總結(jié)
第3章 分類模型
3-1 分類-分析情感
3-10 類別概率
3-11 分類總結(jié)
3-12 分類實踐-獲取和探索商品評論數(shù)據(jù)
3-13 分類實踐-構(gòu)建詞袋向量
3-14 分類實踐-探索流行的商品
3-15 分類實踐-定義評論的正面和負面感情
3-16 分類實踐-訓練情感的分類器
3-17 分類實踐-通過ROC曲線評估分類器
3-18 分類實踐-應(yīng)用模型于商品的最正面和最負面評論
3-19 分類實踐-探索商品的最正面和最負面評價
3-2 從主題預(yù)測情感
3-3 分類器應(yīng)用
3-4 線性分類器
3-5 決策邊界
3-6 訓練和評估分類器
3-7 什么是好的精度
3-8 混淆矩陣
3-9 學習曲線
第4章 聚類和相似度模型
4-1 聚類和相似度-文檔檢索
4-10 其他例子
4-11 聚類和相似度總結(jié)
4-12 聚類和相似度實踐-獲取和探索維基百科數(shù)據(jù)
4-13 聚類和相似度實踐-探索單詞計數(shù)
4-14 聚類和相似度實踐-計算和探索TF-IDF
4-15 聚類和相似度實踐-計算維基百科文章的距離
4-16 聚類和相似度實踐-構(gòu)建和探索維基百科文章的最近領(lǐng)域模型
4-17 聚類和相似度實踐-實際文檔檢索的例子
4-2 檢索感興趣的文檔
4-3 用于測量相似度的單詞計數(shù)表示
4-4 應(yīng)用TF-IDF對于重要單詞進行優(yōu)先級排序
4-5 TF-IDFf文檔表示
4-6 檢索相似的文檔
4-7 文檔聚類
4-8 聚類介紹
4-9 k-均值
第5章 推薦系統(tǒng)
5-1 推薦商品
5-10 通過矩陣分解發(fā)現(xiàn)隱藏結(jié)構(gòu)
5-11 特征+矩陣分解
5-12 推薦系統(tǒng)的性能度量
5-13 最優(yōu)推薦
5-14 準確率-召回率曲線
5-15 推薦系統(tǒng)總結(jié)
5-16 推薦系統(tǒng)實踐-獲取和探索音樂數(shù)據(jù)
5-17 推薦系統(tǒng)實踐-構(gòu)建和評估基于流行度的音樂推薦系統(tǒng)
5-18 推薦系統(tǒng)實踐-構(gòu)建和評估個性化的音樂推薦系統(tǒng)
5-19 推薦系統(tǒng)實踐-召回率來比較推薦模型
5-2 我們在哪能見到推薦系統(tǒng)【此章節(jié)有密碼】
5-2小節(jié)播放器.exe
5-3 推薦的分類模型
5-4 協(xié)同過濾
5-5 流行物品的影響
5-6 正規(guī)化同現(xiàn)矩陣
5-7 矩陣補全問題
5-8 通過用戶和物品的特征進行推薦
5-9 利用矩陣形式預(yù)測
第6章 深度學習
6-1 深度學習：圖像搜索
6-10 深度學習實踐-構(gòu)建圖像檢索的最近鄰模型
6-11 深度學習實踐-通過查詢最近鄰模型來檢索圖像
6-12 深度學習實踐-檢索和轎車圖像最相似的圖像
6-13 深度學習實踐-通過Python和Lanbda函數(shù)來顯示其他檢索圖像
6-2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6-3 深度學習在計算機視覺中的應(yīng)用
6-4 深度學習的性能
6-5 計算機視覺中的深度學習
6-6 深度學習的挑戰(zhàn)
6-7 遷移學習
6-8 深度學習總結(jié)(1)
6-9 深度學習實踐-獲取圖像數(shù)據(jù)
