教程名稱：機器學習啟蒙
教程內容：
如今機器學習成了大趨勢，某網機器學習啟蒙分享給大家
教程目錄：
┣━第1章 機器學習概述
┃xa0xa0┣━1-1 機器學習-導學
中的函數(shù)
┃xa0xa0┣━1-11 應用GraphCreate Lab
┃xa0xa0┣━1-13 SFrame中的列操作
┃xa0xa0┣━1-14 SFrame中的apply函數(shù)
┃xa0xa0┣━1-2 概述
┃xa0xa0┣━1-3 機器學習示例
┃xa0xa0┣━1-4 本門課使用的工具
┃xa0xa0┣━1-5 本門課的內容
┃xa0xa0┣━1-6 graphlab create的安裝
┃xa0xa0┣━1-7 IPython Notebook介紹
┃xa0xa0┣━1-8 python 基本語法
┃xa0xa0┣━1-9 條件和循環(huán)語句
┣━第2章 回歸模型
┃xa0xa0┣━2-1 線性回歸概述
┃xa0xa0┣━2-10 回歸實踐-下載和探索房屋銷售數(shù)據(jù)
┃xa0xa0┣━2-11 回歸實踐-把數(shù)據(jù)拆分成訓練集和測試集
┃xa0xa0┣━2-12 回歸實踐-學習一個簡單的回歸模型通過房屋大小預測房價
┃xa0xa0┣━2-13 回歸實踐-評估模型的誤差
┃xa0xa0┣━2-14 回歸實踐-通過Matplotlib來可視化預測
┃xa0xa0┣━2-15 回歸實踐-探索學習到的模型系數(shù)
┃xa0xa0┣━2-16 回歸實踐-探索數(shù)據(jù)的其他特征
┃xa0xa0┣━2-17 回歸實踐-學習通過更多特征來預測房價的模型
┃xa0xa0┣━2-18 回歸實踐-應用學習到的模型來預測更多的房價
┃xa0xa0┣━2-2 預測房價
┃xa0xa0┣━2-3 線性回歸
┃xa0xa0┣━2-4 加入更高階的因素
┃xa0xa0┣━2-5 通過訓練-測試分離來評估過擬合
┃xa0xa0┣━2-6 訓練測試曲線
┃xa0xa0┣━2-7 加入新的特征
┃xa0xa0┣━2-8 其他回歸示例
┃xa0xa0┣━2-9 回歸總結
┣━第3章 分類模型
┃xa0xa0┣━3-1 分類-分析情感
┃xa0xa0┣━3-10 類別概率
┃xa0xa0┣━3-11 分類總結
┃xa0xa0┣━3-12 分類實踐-獲取和探索商品評論數(shù)據(jù)
┃xa0xa0┣━3-13 分類實踐-構建詞袋向量
┃xa0xa0┣━3-14 分類實踐-探索流行的商品
┃xa0xa0┣━3-15 分類實踐-定義評論的正面和負面感情
┃xa0xa0┣━3-16 分類實踐-訓練情感的分類器
┃xa0xa0┣━3-17 分類實踐-通過ROC曲線評估分類器
┃xa0xa0┣━3-18 分類實踐-應用模型于商品的最正面和最負面評論
┃xa0xa0┣━3-19 分類實踐-探索商品的最正面和最負面評價
┃xa0xa0┣━3-2 從主題預測情感
┃xa0xa0┣━3-3 分類器應用
┃xa0xa0┣━3-4 線性分類器
┃xa0xa0┣━3-5 決策邊界
┃xa0xa0┣━3-6 訓練和評估分類器
┃xa0xa0┣━3-7 什么是好的精度
┃xa0xa0┣━3-8 混淆矩陣
┃xa0xa0┣━3-9 學習曲線
┣━第4章 聚類和相似度模型
┃xa0xa0┣━4-1 聚類和相似度-文檔檢索
┃xa0xa0┣━4-10 其他例子
┃xa0xa0┣━4-11 聚類和相似度總結
┃xa0xa0┣━4-12 聚類和相似度實踐-獲取和探索維基百科數(shù)據(jù)
┃xa0xa0┣━4-13 聚類和相似度實踐-探索單詞計數(shù)
┃xa0xa0┣━4-14 聚類和相似度實踐-計算和探索TF-IDF
┃xa0xa0┣━4-15 聚類和相似度實踐-計算維基百科文章的距離
┃xa0xa0┣━4-16 聚類和相似度實踐-構建和探索維基百科文章的最近領域模型
┃xa0xa0┣━4-17 聚類和相似度實踐-實際文檔檢索的例子
┃xa0xa0┣━4-2 檢索感興趣的文檔
┃xa0xa0┣━4-3 用于測量相似度的單詞計數(shù)表示
┃xa0xa0┣━4-4 應用TF-IDF對于重要單詞進行優(yōu)先級排序
┃xa0xa0┣━4-5 TF-IDFf文檔表示
┃xa0xa0┣━4-6 檢索相似的文檔
┃xa0xa0┣━4-7 文檔聚類
┃xa0xa0┣━4-8 聚類介紹
┃xa0xa0┣━4-9 k-均值
┣━第5章 推薦系統(tǒng)
┃xa0xa0┣━5-1 推薦商品
┃xa0xa0┣━5-10 通過矩陣分解發(fā)現(xiàn)隱藏結構
┃xa0xa0┣━5-11 特征+矩陣分解
┃xa0xa0┣━5-12 推薦系統(tǒng)的性能度量
┃xa0xa0┣━5-13 最優(yōu)推薦
┃xa0xa0┣━5-14 準確率-召回率曲線
┃xa0xa0┣━5-15 推薦系統(tǒng)總結
┃xa0xa0┣━5-16 推薦系統(tǒng)實踐-獲取和探索音樂數(shù)據(jù)
┃xa0xa0┣━5-17 推薦系統(tǒng)實踐-構建和評估基于流行度的音樂推薦系統(tǒng)
┃xa0xa0┣━5-18 推薦系統(tǒng)實踐-構建和評估個性化的音樂推薦系統(tǒng)
┃xa0xa0┣━5-19 推薦系統(tǒng)實踐-召回率來比較推薦模型
┃xa0xa0┣━5-3 推薦的分類模型
┃xa0xa0┣━5-4 協(xié)同過濾
┃xa0xa0┣━5-5 流行物品的影響
┃xa0xa0┣━5-6 正規(guī)化同現(xiàn)矩陣
┃xa0xa0┣━5-7 矩陣補全問題
┃xa0xa0┣━5-8 通過用戶和物品的特征進行推薦
┃xa0xa0┣━5-9 利用矩陣形式預測
┣━第6章 深度學習
┃xa0xa0┣━6-1 深度學習：圖像搜索
┃xa0xa0┣━6-10 深度學習實踐-構建圖像檢索的最近鄰模型
┃xa0xa0┣━6-11 深度學習實踐-通過查詢最近鄰模型來檢索圖像
┃xa0xa0┣━6-12 深度學習實踐-檢索和轎車圖像最相似的圖像
┃xa0xa0┣━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
┃xa0xa0┣━6-2 神經網絡
┃xa0xa0┣━6-3 深度學習在計算機視覺中的應用
┃xa0xa0┣━6-4 深度學習的性能
┃xa0xa0┣━6-5 計算機視覺中的深度學習
┃xa0xa0┣━6-6 深度學習的挑戰(zhàn)
┃xa0xa0┣━6-7 遷移學習
┃xa0xa0┣━6-8 深度學習總結(1)
┃xa0xa0┣━6-9 深度學習實踐-獲取圖像數(shù)據(jù)
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