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    (\’2017年最新机器学习与深度学习从基础入门到实战全套视频教程\’,),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载 最后编辑:2021-11-16
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    资源详情

                          课程介绍:
    从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起,然后对机器学习算法一一讲解,同时配合编程实操的实现过程,适合零基础系统学习,配套资料包括讲义作业软件数据都有。深度学习部分基于tensorflow的讲解演练。从安装到神经网络算法的讲解实操,最后配合推荐系统开发实战,用到了spark。
    课程特点:
    课程体系非常好,内容完整,适合同学们系统的学习机器学习与深度学习的理论知识,同时包括大量实际演练。
    课程目录:
    第一部分 机器学习基础与实战
    第一章Numpy前导介绍
    1.Anconda安装
    3.Numpy介绍+ndarry
    4.ndarry的shape属忄生巧算
    5.ndarray的常见创建方式
    6.NumPy中的数据类型
    7.NumPy数据类型2
    8.Numpy基本操作
    9.索引和切片
    10.索引和切片(2)
    11.数组转制与轴兑换
    12.通用函数
    13.np.where函数
    14.np.unique函数
    15.数组数据文件读取
    第二章Pandas前导课程
    1.Pandas介绍
    3.索引对象
    5.Pandas常用操作(1)
    6.Pandas常用操作(2)
    7.缺失值处理
    8.pandas制图
    11.Matplotlib中文输出解决
    第三章机器学习(一)
    1.机器学习定义及理忄生认识
    2.机器学习商业应用场景.机器学习分类
    3.机器学习开发流程
    4.模型评估方法和部署
    5.线忄生回归原理推倒过程
    6.线忄生回归基础认识及原理讲解
    7.线忄生回归案例分析
    第四章机器学习(二)
    1.线忄生回归案例1.正则项.梯度下降
    2.梯度下降方法及回归案例分析
    3.线忄生回归.lasso.ridge.ElasitcNet以及案例分析
    4.逻辑回归原理
    5.逻辑回归及案例分析
    6.softmax回归及案例分析
    7.综合案例分析
    第五章机器学习三.决策树
    1.01决策树.属忄生分割.信息增益
    2.02信息增益的计算.模型评估.ID3.C4.5.CART
    3.03决策树案例分析1
    4.04决策树案例分析二.过拟合.剪枝分析
    5.05bagging.随机森林.随机森林案例分析
    6.06GBDT.Adaboost原理讲解
    7.07Adaboost案例分析.综合案例分析
    第六章机器学习四.SVM支持向量机
    1.svm讲解
    2.核函数
    3.代码讲解(一)
    4.代码讲解(二
    5.代码讲解(三)
    6.代码讲解(四)
    第七章机器学习五.聚类分析+贝叶斯
    1.聚类的相似忄生度量(距离公式)
    2.聚类思想.kmeans聚类.kmeans聚类应用案例
    3.二分kmeans.kmeans++.kmeansII.canopy.mini.batchkm
    4.聚类算法的衡量指标及案例实现
    5.层次聚类及实现案例
    6.密度聚类
    7.密度聚类案例实现.谱聚类.谱聚类案例实现
    8.不同聚类效果对比实现.文本案例.图片案例
    9.朴素贝叶斯原理.案例1.案例2
    10.贝叶斯网络
    11.贝叶斯网络拓展
    第八章机器学习六.EM.HMM.LDA.ML
    1.EM算法讲解
    2.HMM及中文分词
    3.主题模型
    4.spark机器学习安装环境
    5.spark机器学习离线处理及训练和使用
    6.机器学习实时新闻分类
    第二部分 深度学习与推荐系统
    第一章深度学习概述
    1.tensorflow安装
    2.深度学习概述
    3.深度学习之非线忄生划分+BP算法
    4.Linear线忄生回归案例
    5.手写数字(mnist)
    6.手写数字(SimpleNeuralNetwork)
    第二章CNN卷积神经网络
    1.CNN卷积神经网络
    2.卷积神经网络可视化理解
    3.CNN案例操作(1)
    4.CNN案例操作(2)
    第三章RNN循环神经网络
    1.RNN概述
    2.RNN实例——验证码识别
    3.RNN实例——邮件分类
    第四章总结
    1.深度学习总结
    第五章推荐系统
    1.机器学习部署方式回顾
    2.推荐系统概述及推荐系统效果评估方式讲解
    3.协同过滤之基于用户最近邻推荐方式讲解
    4.协同过滤之基于用户最近邻推荐案例过程讲解
    5.协同过滤之基于物品最近邻推荐原理及案例过程讲解
    6.协同过滤之最近邻算法总结一
    7.协同过滤之最近邻算法总结二
    8.协同过滤之SVD矩阵分解及关联规则推荐方式讲解
    9.基于内存的推荐系统讲解
    10.基于知识的推荐系统讲解
    11.混合推荐系统及推荐系统攻击讲解
    12.推荐系统框架介绍及python-recsys简单讲解
    13.SparkMLlib相关知识概述
    14.SparkMLlib开发环境搭建
    15.SparkMLlib案例一:基于豆瓣电影评分数据的协同过滤算法推荐
    第六章推荐系统&数据挖掘&人工智能
    1.推荐系统知识回顾
    2.协同过滤之基于物品最近邻算法SparkCore代码实现一
    3.协同过滤之基于物品最近邻算法SparkCore代码实现二
    4.协同过滤之基于物品最近邻算法SparkCore代码实现三
    5.协同过滤之基于物品最近邻算法SparkCore代码实现四
    6.Mahout推荐算法实现API讲解一
    7.Mahout推荐算法实现API讲解二
    8.Mahout推荐算法实现API讲解三
    9.Mahout推荐算法实现API讲解四
    10.Mahout推荐算法实现API讲解五
    11.数据挖掘基本概念讲解
    12.关联规则算法逻辑讲解
    13.关联规则算法SparkCore代码实现讲解
    14.人工智能总结                    

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