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[Python人工智能] 【223】慕课网 机器学习启蒙

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【223】慕课网 机器学习启蒙
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【课程目录】
├──第1章 机器学习概述  
|   ├──1-1 机器学习-导学.mp4  16.65M
|   ├──1-10 Python中的函数.mp4  9.49M
|   ├──1-11 应用GraphCreate Lab.mp4  13.26M
|   ├──1-12 GraphLab Canvas.mp4  14.69M
|   ├──1-13 SFrame中的列操作.mp4  18.18M
|   ├──1-14 SFrame中的apply函数.mp4  18.00M
|   ├──1-2 概述.mp4  12.72M
|   ├──1-3 机器学习示例.mp4  20.75M
|   ├──1-4 本门课使用的工具.mp4  16.87M
|   ├──1-5 本门课的内容.mp4  4.56M
|   ├──1-6 graphlab create的安装.mp4  10.47M
|   ├──1-7 IPython Notebook介绍.mp4  15.82M
|   ├──1-8 python 基本语法.mp4  22.13M
|   └──1-9 条件和循环语句.mp4  20.81M
├──第2章 回归模型  
|   ├──2-1 线性回归概述.mp4  3.15M
|   ├──2-10 回归实践-下载和探索房屋销售数据.mp4  32.48M
|   ├──2-11 回归实践-把数据拆分成训练集和测试集.mp4  21.37M
|   ├──2-12 回归实践-学习一个简单的回归模型通过房屋大小预测房价.mp4  9.17M
|   ├──2-13 回归实践-评估模型的误差.mp4  24.82M
|   ├──2-14 回归实践-通过Matplotlib来可视化预测.mp4  7.56M
|   ├──2-15 回归实践-探索学习到的模型系数.mp4  27.07M
|   ├──2-16 回归实践-探索数据的其他特征.mp4  15.61M
|   ├──2-17 回归实践-学习通过更多特征来预测房价的模型.mp4  14.09M
|   ├──2-18 回归实践-应用学习到的模型来预测更多的房价.mp4  11.41M
|   ├──2-2 预测房价.mp4  10.80M
|   ├──2-3 线性回归.mp4  14.22M
|   ├──2-4 加入更高阶的因素.mp4  11.66M
|   ├──2-5 通过训练-测试分离来评估过拟合.mp4  22.93M
|   ├──2-6 训练测试曲线.mp4  11.75M
|   ├──2-7 加入新的特征.mp4  7.52M
|   ├──2-8 其他回归示例.mp4  14.19M
|   └──2-9 回归总结.mp4  15.29M
├──第3章 分类模型  
|   ├──3-1 分类-分析情感.mp4  2.06M
|   ├──3-10 类别概率.mp4  12.25M
|   ├──3-11 分类总结.mp4  7.76M
|   ├──3-12 分类实践-获取和探索商品评论数据.mp4  12.58M
|   ├──3-13 分类实践-构建词袋向量.mp4  16.87M
|   ├──3-14 分类实践-探索流行的商品.mp4  29.16M
|   ├──3-15 分类实践-定义评论的正面和负面感情.mp4  33.93M
|   ├──3-16 分类实践-训练情感的分类器.mp4  16.59M
|   ├──3-17 分类实践-通过ROC曲线评估分类器.mp4  20.79M
|   ├──3-18 分类实践-应用模型于商品的最正面和最负面评论.mp4  28.48M
|   ├──3-19 分类实践-探索商品的最正面和最负面评价.mp4  32.19M
|   ├──3-2 从主题预测情感.mp4  35.41M
|   ├──3-3 分类器应用.mp4  18.80M
|   ├──3-4 线性分类器.mp4  35.76M
|   ├──3-5 决策边界.mp4  18.59M
|   ├──3-6 训练和评估分类器.mp4  13.21M
|   ├──3-7 什么是好的精度.mp4  23.82M
|   ├──3-8 混淆矩阵.mp4  21.66M
|   └──3-9 学习曲线.mp4  26.79M
├──第4章 聚类和相似度模型  
|   ├──4-1 聚类和相似度-文档检索.mp4  1.84M
|   ├──4-10 其他例子.mp4  17.70M
|   ├──4-11 聚类和相似度总结.mp4  14.46M
|   ├──4-12 聚类和相似度实践-获取和探索维基百科数据.mp4  22.03M
|   ├──4-13 聚类和相似度实践-探索单词计数.mp4  31.93M
|   ├──4-14 聚类和相似度实践-计算和探索TF-IDF.mp4  27.85M
|   ├──4-15 聚类和相似度实践-计算维基百科文章的距离.mp4  17.27M
|   ├──4-16 聚类和相似度实践-构建和探索维基百科文章的最近领域模型.mp4  13.72M
|   ├──4-17 聚类和相似度实践-实际文档检索的例子.mp4  15.38M
|   ├──4-2 检索感兴趣的文档.mp4  3.79M
|   ├──4-3 用于测量相似度的单词计数表示.mp4  20.72M
|   ├──4-4 应用TF-IDF对于重要单词进行优先级排序.mp4  9.81M
|   ├──4-5 TF-IDFf文档表示.mp4  13.36M
|   ├──4-6 检索相似的文档.mp4  6.64M
|   ├──4-7 文档聚类.mp4  8.98M
|   ├──4-8 聚类介绍.mp4  13.12M
|   └──4-9 k-均值.mp4  11.36M
├──第5章 推荐系统  
|   ├──5-1 推荐商品.mp4  2.82M
|   ├──5-10 通过矩阵分解发现隐藏结构.mp4  19.82M
|   ├──5-11 特征+矩阵分解.mp4  10.71M
|   ├──5-12 推荐系统的性能度量.mp4  18.92M
|   ├──5-13 最优推荐.mp4  7.17M
|   ├──5-14 准确率-召回率曲线.mp4  21.88M
|   ├──5-15 推荐系统总结.mp4  11.76M
|   ├──5-16 推荐系统实践-获取和探索音乐数据.mp4  37.57M
|   ├──5-17 推荐系统实践-构建和评估基于流行度的音乐推荐系统.mp4  37.31M
|   ├──5-18 推荐系统实践-构建和评估个性化的音乐推荐系统.mp4  26.24M
|   ├──5-19 推荐系统实践-召回率来比较推荐模型.mp4  24.04M
|   ├──5-3 推荐的分类模型.mp4  12.30M
|   ├──5-4 协同过滤.mp4  12.43M
|   ├──5-5 流行物品的影响.mp4  7.80M
|   ├──5-6 正规化同现矩阵.mp4  15.85M
|   ├──5-7 矩阵补全问题.mp4  14.48M
|   ├──5-8 通过用户和物品的特征进行推荐.mp4  20.47M
|   ├──5-9 利用矩阵形式预测.mp4  8.30M
|   └──5.2.mp4  24.15M
├──第6章 深度学习  
|   ├──6-1 深度学习:图像搜索.mp4  4.67M
|   ├──6-10 深度学习实践-构建图像检索的最近邻模型.mp4  16.58M
|   ├──6-11 深度学习实践-通过查询最近邻模型来检索图像.mp4  32.11M
|   ├──6-12 深度学习实践-检索和轿车图像最相似的图像.mp4  8.76M
|   ├──6-13 深度学习实践-通过Python和Lanbda函数来显示其他检索图像.mp4  22.05M
|   ├──6-2 神经网络.mp4  39.47M
|   ├──6-3 深度学习在计算机视觉中的应用.mp4  20.11M
|   ├──6-4 深度学习的性能.mp4  10.22M
|   ├──6-5 计算机视觉中的深度学习.mp4  4.87M
|   ├──6-6 深度学习的挑战.mp4  8.89M
|   ├──6-7 迁移学习.mp4  22.26M
|   ├──6-8 深度学习总结(1).mp4  8.84M
|   └──6-9 深度学习实践-获取图像数据.mp4  30.38M
├──本教程由猴哥教程网提供:www.hougejiaocheng.com  1.16kb
├──机器学习启蒙讲师源码.zip  289.46kb
├──机器学习启蒙源码.zip  289.46kb
├──机器学习数据素材.txt  0.06kb
├──看前必读.txt  1.16kb
└──数据集.rar  211.48M


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zhuduotao | 10-11 10:37:30 | 显示全部楼层
我就看一看
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dengchicheng | 1-11 16:15:13 | 显示全部楼层
wo jiu kanyikan
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