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BitTiger机器学习课程:基础与搭建项目视频课程
课程内容:
├──2. 第一模块:理论课
| ├──1. 本节内容安排 .mp4 4.33M
| ├──10. 过拟合和交叉验证 .mp4 51.28M
| ├──11. 总结 .mp4 5.38M
| ├──12. 第一模块作业.html 0.14kb
| ├──13. 第一模块作业解析 .mp4 25.64M
| ├──2. 课程总体框架 .mp4 53.16M
| ├──3. 机器学习基本概念:数据和模型(第一节) .mp4 53.81M
| ├──4. 机器学习基本概念:数据和模型(第二节) .mp4 64.41M
| ├──5. 机器学习基本概念:数据和模型(第三节) .mp4 54.81M
| ├──6. 基本模型:逻辑回归(第一节) .mp4 75.86M
| ├──7. 基本模型:逻辑回归(第二节) .mp4 79.50M
| ├──8. 基本模型:K-均值 .mp4 51.15M
| └──9. 性能指标 .mp4 35.33M
├──3. 第一模块:实战课
| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html 0.14kb
| ├──10. 数据清洗示例 .mp4 240.14M
| ├──2. 本节内容安排 .mp4 7.52M
| ├──3. Jupyter Notebook安装.html 0.74kb
| ├──4. 环境配置 .mp4 26.13M
| ├──5. 基本Python操作和Numpy(第一节) .mp4 128.99M
| ├──5.1 全面的Numpy教程.html 0.10kb
| ├──6. 基本Python操作和Numpy(第二节) .mp4 129.74M
| ├──7. Scikit-learn介绍 .mp4 295.56M
| ├──8. 运行逻辑回归(第一节) .mp4 62.70M
| └──9. 运行逻辑回归(第二节) .mp4 301.33M
├──4. 第一模块:项目课
| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html 0.15kb
| ├──2. Python教程介绍 .mp4 157.62M
| ├──3. Numpy .mp4 136.44M
| └──4. Pandas .mp4 231.32M
├──5. 第二模块:理论课
| ├──1. 本节内容安排 .mp4 3.76M
| ├──10. 随机森林(第二节) .mp4 19.58M
| ├──11. 支持向量机(第一节) .mp4 25.59M
| ├──12. 支持向量机(第二节) .mp4 44.97M
| ├──13. 支持向量机(第三节) .mp4 53.95M
| ├──14. 支持向量机(第四节) .mp4 36.83M
| ├──15. 支持向量机(第五节) .mp4 30.77M
| ├──16. 第二模块作业.html 0.14kb
| ├──17. 第二模块作业解析 .mp4 38.01M
| ├──2. 决策树 .mp4 20.96M
| ├──3. 决策树的算法 .mp4 32.57M
| ├──4. 节点拆分 .mp4 37.30M
| ├──5. 决策树的步骤和总结 .mp4 18.79M
| ├──6. 权衡偏差和方差(第一节) .mp4 29.94M
| ├──7. 权衡偏差和方差(第二节) .mp4 28.34M
| ├──8. 权衡偏差和方差(第三节) .mp4 41.42M
| └──9. 随机森林(第一节) .mp4 40.94M
├──6. 第二模块:实战课
| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html 0.14kb
| ├──10. 随机森林(第二节) .mp4 92.48M
| ├──11. 随机森林(第三节) .mp4 58.80M
| ├──12. 随机森林(第四节) .mp4 35.62M
| ├──13. 支持向量机(第一节) .mp4 52.98M
| ├──14. 支持向量机(第二节) .mp4 67.87M
| ├──15. 支持向量机(第三节) .mp4 147.10M
| ├──15.1 视频中显示的scikit-learn文档(英文).html 0.13kb
| ├──16. 支持向量机(第四节) .mp4 77.78M
| ├──17. 支持向量机(第五节) .mp4 56.38M
| ├──2. 本节内容安排 .mp4 6.32M
| ├──3. 自助法(第一节) .mp4 108.68M
| ├──4. 自助法(第二节) .mp4 95.07M
| ├──5. 自助法(第三节) .mp4 64.72M
| ├──6. 单节点树(第一节) .mp4 82.54M
| ├──7. 单节点树(第二节) .mp4 56.85M
| ├──8. 单节点树(第三节) .mp4 98.51M
| ├──8.1 Decision Stump 简单介绍.html 0.12kb
| └──9. 随机森林(第一节) .mp4 126.49M
├──7. 第二模块:项目课
| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html 0.15kb
| ├──10. 尝试自己进行编程.html 0.22kb
| ├──2. 开始搭建推荐系统项目.html 0.34kb
| ├──3. 项目介绍(第一节) .mp4 69.66M
| ├──4. 项目介绍(第二节) .mp4 84.66M
| ├──5. 项目实现具体细节(第一节) .mp4 113.54M
| ├──6. 项目实现具体细节(第二节) .mp4 108.46M
| ├──7. 代码框架介绍(main.py) .mp4 53.55M
| ├──8. 代码框架介绍(README, Preprocessing) .mp4 62.83M
| └──9. 代码框架介绍(Databaseinterface.py, Webserver.py) .mp4 59.47M
├──8. 第三模块:理论课
| ├──1. 本节内容安排 .mp4 5.14M
| ├──10. 基于内容的过滤(第三节) .mp4 12.32M
| ├──11. 基于用户的协同过滤(第一节) .mp4 36.01M
| ├──12. 基于用户的协同过滤(第二节) .mp4 32.87M
| ├──13. 基于用户的协同过滤(第三节) .mp4 13.75M
| ├──14. 基于商品的协同过滤(第一节) .mp4 13.74M
| ├──15. 基于商品的协同过滤(第二节) .mp4 10.81M
| ├──16. 矩阵因式分解的协同过滤(第一节) .mp4 52.17M
| ├──17. 矩阵因式分解的协同过滤(第二节) .mp4 17.40M
| ├──18. 推荐系统的评估 .mp4 14.13M
| ├──2. 推荐系统介绍(第一节) .mp4 40.72M
| ├──3. 推荐系统介绍(第二节) .mp4 31.73M
| ├──4. 几种推荐的方式 .mp4 26.12M
| ├──5. 推荐系统算法的输入和输出 .mp4 18.75M
| ├──6. 显式响应和隐式响应 .mp4 27.11M
| ├──7. 信任、新颖、多样性和商业化 .mp4 11.25M
| ├──8. 基于内容的过滤(第一节) .mp4 33.67M
| └──9. 基于内容的过滤(第二节) .mp4 40.28M
├──9. 第三模块:实战课
| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html 0.14kb
| ├──10. 奇异值分解(第二节) .mp4 61.05M
| ├──11. 矩阵因式分解的随机梯度下降 .mp4 55.50M
| ├──12. 随机梯度下降的优化过程 .mp4 109.16M
| ├──2. 本节内容安排 .mp4 6.83M
| ├──3. 玩具问题及基本设置(第一节) .mp4 88.17M
| ├──4. 玩具问题及基本设置(第二节) .mp4 122.08M
| ├──5. 预测(第一节) .mp4 57.55M
| ├──6. 预测(第二节) .mp4 92.44M
| ├──7. 提升基准模型(第一节) .mp4 132.73M
| ├──8. 提升基准模型(第二节) .mp4 99.62M
| └──9. 奇异值分解(第一节) .mp4 125.96M
├──10. 第三模块:项目课
| ├──1. 本节代码下载.html 0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html 0.16kb
| ├──2. 本节内容安排 .mp4 84.07M
| ├──3. Main.py和Webserver.py .mp4 149.81M
| ├──4. RecEngine.py .mp4 164.88M
| ├──5. RecEngine.py、UserAnalyzer.py和Ranker.py .mp4 110.86M
| ├──6. Learners(第一节) .mp4 150.68M
| ├──7. Learners(第二节) .mp4 163.85M
| ├──8. Models(第一节) .mp4 163.36M
| └──9. Models(第二节) .mp4 189.19M
常见问题FAQ
- 视频课程的格式是什么?
- 视频不加密,网盘在线学习,课程免费更新,持续更新
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- 2024-03-04Hi,初次和大家见面了,请多关照!