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• 課程目標

• 這是一門項目課。老師會在課程演示編程的全過程，并帶你完成一個推薦系統的項目。完成本課程后，你將對機器學習算法的核心概念有全面深刻的理解。本授課老師會將理論與實戰相結合，幫助同學們從基礎計算機科學知識轉向機器學習專業。

• 適用人群

• 這門課對于有計算機科學或者軟件工程的相關背景的同學來說，是一門很好的課程，可以幫助您有效地將機器學習

• 課程簡介

• 課程介紹

  這是一門項目課。老師會在課程演示編程的全過程，并帶你完成一個推薦系統的項目。完成本課程后，你將對機器學習算法的核心概念有全面深刻的理解。本課程旨在幫助同學們從基礎計算機科學知識轉向機器學習專業。
  
  
  
  授課老師會將理論與實戰相結合，將機器學習算法的相關理論，以及實現每種算法的編程過程，有機地結合在一起進行教學。此外，老師將演示搭建推薦系統的每一個編程步驟，確保您可以在老師的指導下完成項目。如果您正在求職階段，還可以將這個項目經驗添加到簡歷中，贏得招聘官的青睞！
  
  
  
  這門課是從BitTiger廣受歡迎的人工智能直通車課程進行截取的，我們剪輯出了最精華的內容呈現給你。由于原課程是直播授課的形式，講座中可能會包含少量學生當場的提問和回答。

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  為什么我要選擇BitTiger？

  BitTiger是來自硅谷的終身學習平臺，我們的教學團隊有上百名來自世界頂尖科技公司的資深技術專家和教育創新者。在BitTiger的過去三年中，我們已經教學過數千名學生。我們的學生已經在 京東，騰訊，百度，谷歌和Facebook等世界知名公司工作。現在，我們**嘗試視頻課程的形式，與世界分享知識。

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  為什么我要上這門課？

  機器學習和人工智能正在給我們工作方式帶來本質性的改變：通過自動化任務，使預測變得更準確，并能允許在短時間內處理大量數據集。本課程帶您走向科技的前沿，通過搭建一個推薦系統的項目，更好地抓住新興的機會，成為一名優秀的數據科學家、人工智能工程師、機器學習工程師或算法工程師。
  
  
  
  首先，老師將詳細講解每種算法的理論基礎，以及模型之間的技術權衡，幫助你更好地理解算法模型，攻克較難的面試問題。 其次，課程還將幫助您搭建和實施一個真正的推薦系統。由于推薦系統是電子商務、O2O和其他互聯網行業中非常通用的應用，這個項目將為您贏得面試官的青睞！

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  誰應該報名這門課？

  這門課對于有計算機科學或者軟件工程的相關背景的同學來說，是一門很好的課程，可以幫助您有效地將機器學習添加到現有的技能組合中，并為您申請相關工作做好準備。 如果您正在尋找實用的編程示范和項目搭建，這門課將非常適合您，您可以快速實施自己的算法，并構建所需的項目經驗。

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  課程的內容安排是什么樣的？

  該課程分為三個模塊：

   

  第1模塊 – 機器學習基礎知識

   

  第2模塊 – 高級機器學習模型+項目開始

   

  第3模塊 – 推薦系統的優化+項目完成

   

  每個模塊由三節大課組成：

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  上完這門課程會獲得什么？

  本課程將帶你探索當下**的機器學習技術，及在真實數據集上的實際應用，并帶你完成一個完整的推薦系統的項目。同學們完成課程和項目搭建之后，不僅能真正理解機器學習的核心概念，掌握相關的Python編程技能，以及復雜的算法，還能將機器學習的項目經歷添加到簡歷中，獲得面試官的青睞。這門課以課程為基礎，專注于在短時間內，幫助已經擁有計算機編程基礎經驗的同學，獲得真正的硬實力。

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  還在等什么？立即注冊，開始您的刷題之旅，掌握軟件工程師職業生涯所需的算法技能！

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  要求為何？

  我將從這門課程中學到什麼？

  目標受眾為何？

  • 對機器學習及其實際應用感興趣的同學

  • 具有計算機科學基礎背景、并希望專注于機器學習的同學

  • 正在準備機器學習相關職位面試的同學

  • 學習過機器學習基礎知識、但希望通過真正的行業項目，認識更高級的模型和實際應用的同學

  • 希望可以學會機器學習相關技能、從而轉到相關行業的同學

  • 掌握機器學習的核心概念及相關的Python編程技能

  • 理解不同模型類型在技術上的權衡，通常用作解答人工智能、機器學習和算法工程師職位面試中的問題

  • 真正理解機器學習的核心和基礎：數據建模，數據清理，過度擬合，交叉驗證和性能指標等

  • 掌握建模技術：K-means和邏輯回歸等

  • 掌握更復雜的算法：SVM，隨機森林和決策樹等

  • 掌握Python在機器學習領域的核心工具：Sckit-learn，Numpy和Pandas等

  • 如果您正在求職階段，完成本課程您將獲得一個推薦系統項目，適合電子商務，O2O和許多互聯網行業公司的求職

  • 至少對一種編程語言有基本了解

  • 具有高中數學基礎

  • **對Python有基本了解，但不是必需的

  • 理論課：老師會介紹算法的理論基礎，系統設計和技術權衡

  • 實戰課：教師會在編程時會共享屏幕，展示實現每個算法的具體步驟

  • 代碼課：教師會逐步帶領你完成推薦系統的項目

  • 掌握推薦系統背后的理論，包括：推薦系統設計，基于內容的過濾和協同過濾

  • 在老師的帶領下建立推薦系統

  • 熟悉不同的模型間如何協同工作，從而掌握優化推薦系統的準確性的方法。涉及到的模型包括：K近鄰模型，聚類模型，相似度模型等

  • 實現更復雜的算法，包括：SVM，隨機森林和決策樹

  • 了解決策樹模型的細微差別，包括：單節點樹和節點拆分

  • 使用優化器改進模型，包括：bootstrap聚合和偏差變化權衡

  • 掌握基本的機器學習概念，包括：數據準備，建模，性能指標，過度擬合和交叉驗證

  • 掌握機器學習所需的Python工具，包括：Numpy，Scikit-Learn和Pandas

  • 學習建模基礎知識并部署基本模型，包括：Logistic回歸和K-Means

1課程設計和結構介紹說明

22. 本節內容安排[免費試看]00:47

33. 課程總體框架[免費試看]11:17

44. 機器學習基本概念：數據和模型（第一節）12:31

55. 機器學習基本概念：數據和模型（第二節）15:40

66. 機器學習基本概念：數據和模型（第三節）12:31

77. 基本模型：邏輯回歸（第一節）15:44

88. 基本模型：邏輯回歸（第二節）17:21

99. 基本模型：K-均值11:13

1010. 性能指標07:22

1111. 過擬合和交叉驗證10:30

1212. 總結01:12

1314. 第一模塊作業解析05:55

1415. 本節代碼下載說明

1516. 本節內容安排02:28

1617. Jupyter Notebook安裝說明

1718. 環境配置02:27

1819. 基本Python操作和Numpy（第一節）10:12

1920. 基本Python操作和Numpy（第二節）10:26

2021. Scikit-learn介紹[免費試看]23:03

2122. 運行邏輯回歸（第一節）[免費試看]09:46

2223. 運行邏輯回歸（第二節）22:56

2324. 數據清洗示例17:42

2425. 本節代碼下載說明

2526. Python教程介紹12:48

2627. Numpy12:44

2728. Pandas19:03

2829. 本節內容安排00:42

2930. 決策樹[免費試看]04:06

3031. 決策樹的算法05:45

3132. 節點拆分07:56

3233. 決策樹的步驟和總結05:10

3334. 權衡偏差和方差（第一節）07:17

3435. 權衡偏差和方差（第二節）05:21

3536. 權衡偏差和方差（第三節）08:41

3637. 隨機森林（第一節）09:31

3738. 隨機森林（第二節）03:34

3839. 支持向量機（第一節）05:49

3940. 支持向量機（第二節）09:25

4041. 支持向量機（第三節）11:58

4142. 支持向量機（第四節）08:05

4243. 支持向量機（第五節）06:43

4344. 第二模塊作業說明

4445. 第二模塊作業解析07:45

4546. 本節代碼下載說明

4647. 本節內容安排00:39

4748. 自助法（第一節）08:06

4849. 自助法（第二節）07:22

4950. 自助法（第三節）05:01

5051. 單節點樹（第一節）07:49

5152. 單節點樹（第二節）04:19

5253. 單節點樹（第三節）07:43

5354. 隨機森林（第一節）10:22

5455. 隨機森林（第二節）07:38

5556. 隨機森林（第三節）06:04

5657. 隨機森林（第四節）03:28

5758. 支持向量機（第一節）04:04

5859. 支持向量機（第二節）05:59

5960. 支持向量機（第三節）11:52

6061. 支持向量機（第四節）07:24

6162. 支持向量機（第五節）03:34

6263. 本節代碼下載說明

6364. 開始搭建推薦系統項目說明

6465. 項目介紹（第一節）08:09

6566. 項目介紹（第二節）11:05

6667. 項目實現具體細節（第一節）10:57

6768. 項目實現具體細節（第二節）11:13

6869. 代碼框架介紹（main.py）06:28

6970. 代碼框架介紹（README, Preprocessi07:26

7071. 代碼框架介紹（Databaseinterface.p06:00

7172. 嘗試自己進行編程說明

7273. 本節內容安排01:45

7374. 推薦系統介紹（第一節）06:30

7475. 推薦系統介紹（第二節）05:51

7576. 幾種推薦的方式06:57

7677. 推薦系統算法的輸入和輸出04:42

7778. 顯式響應和隱式響應06:41

7879. 信任、新穎、多樣性和商業化02:49

7980. 基于內容的過濾（第一節）09:13

8081. 基于內容的過濾（第二節）11:03

8182. 基于內容的過濾（第三節）03:41

8283. 基于用戶的協同過濾（第一節）10:25

8384. 基于用戶的協同過濾（第二節）07:50

8485. 基于用戶的協同過濾（第三節）03:19

8586. 基于商品的協同過濾（第一節）03:20

8687. 基于商品的協同過濾（第二節）02:48

8788. 矩陣因式分解的協同過濾（第一節）10:52

8889. 矩陣因式分解的協同過濾（第二節）04:08

8991. 本節代碼下載說明

9092. 本節內容安排02:15

9193. 玩具問題及基本設置（第一節）10:56

9294. 玩具問題及基本設置（第二節）12:28

9395. 預測（第一節）05:23

9496. 預測（第二節）08:13

9597. 提升基準模型（第一節）11:28

9698. 提升基準模型（第二節）09:07

9799. 奇異值分解（第一節）13:11

98100. 奇異值分解（第二節）06:18

99101. 矩陣因式分解的隨機梯度下降11:11

100102. 隨機梯度下降的優化過程09:49

101103. 本節代碼下載說明

102104. 本節內容安排09:24

103105. Main.py和Webserver.py12:13

104106. RecEngine.py14:32

105107. RecEngine.py、UserAnalyzer08:59

106108. Learners（第一節）12:38

107109. Learners（第二節）13:54

108110. Models（第一節）16:05

109111. Models（第二節）15:47

110112. 完善項目代碼說明