机器学习入门 Scikit-learn实现经典小案例
机器学习入门 Scikit-learn实现经典小案例——/机器学习入门 Scikit-learn实现经典小案例/
├──第10章 深度学习
| ├──1 深度学习：图像搜索.mp44.67M
| ├──2 神经网络.mp439.47M
| ├──3 深度学习在计算机视觉中的应用.mp420.11M
| ├──4 深度学习的性能.mp410.22M
| ├──5 计算机视觉中的深度学习.mp44.87M
| ├──6 深度学习的挑战.mp48.89M
| ├──7 迁移学习.mp422.26M
| └──8 深度学习总结(1).mp48.84M
├──第11章 神经网络—案例部分
| ├──0 深度学习实践-获取图像数据.mp430.38M
| ├──1 深度学习实践-构建图像检索的最近邻模型.mp416.58M
| ├──2 深度学习实践-通过查询最近邻模型来检索图像.mp432.11M
| ├──3 深度学习实践-检索和轿车图像最相似的图像.mp48.76M
| └──4 深度学习实践-通过Python和Lanbda函数来显示其他检索图像.mp422.05M
├──第1章 机器学习概述
| ├──1-1 机器学习-导学.mp412.53M
| ├──1-10 Python中的函数.mp49.49M
| ├──1-11 应用GraphCreate Lab.mp413.26M
| ├──1-12 GraphLab Canvas.mp414.69M
| ├──1-13 SFrame中的列操作.mp418.18M
| ├──1-14 SFrame中的apply函数.mp418.00M
| ├──1-2 概述.mp49.26M
| ├──1-3 机器学习示例.mp420.75M
| ├──1-4 本门课使用的工具.mp416.87M
| ├──1-5 本门课的内容.mp44.56M
| ├──1-6 graphlab create的安装.mp410.47M
| ├──1-7 IPython Notebook介绍.mp415.82M
| ├──1-8 python 基本语法.mp422.13M
| └──1-9 条件和循环语句.mp420.81M
├──第2章 回归模型
| ├──2-1 线性回归概述.mp43.15M
| ├──2-2 预测房价.mp410.80M
| ├──2-3 线性回归.mp414.22M
| ├──2-4 加入更高阶的因素.mp411.66M
| ├──2-5 通过训练-测试分离来评估过拟合.mp422.93M
| ├──2-6 训练测试曲线.mp411.75M
| ├──2-7 加入新的特征.mp47.52M
| ├──2-8 其他回归示例.mp414.19M
| └──2-9 回归总结.mp415.29M
├──第3章 回归模型—房价预测进阶案例
| ├──3-1 回归实践-下载和探索房屋销售数据.mp432.48M
| ├──3-2回归实践-把数据拆分成训练集和测试集.mp421.37M
| ├──3-3 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.mp49.17M
| ├──3-4 回归实践-评估模型的误差.mp424.82M
| ├──3-5 回归实践-通过Matplotlib来可视化预测.mp47.56M
| ├──3-6 回归实践-探索学习到的模型系数.mp427.07M
| ├──3-7 回归实践-探索数据的其他特征.mp415.61M
| ├──3-8 回归实践-学习通过更多特征来预测房价的模型.mp414.09M
| ├──3-9 回归实践-应用学习到的模型来预测更多的房价.mp411.41M
| └──更多资源.docx2.43M
├──第4章 分类模型
| ├──1 分类-分析情感.mp42.06M
| ├──10 类别概率.mp412.25M
| ├──11 分类总结.mp47.76M
| ├──2 从主题预测情感.mp435.41M
| ├──3 分类器应用.mp418.80M
| ├──4 线性分类器.mp435.76M
| ├──5 决策边界.mp418.59M
| ├──6 训练和评估分类器.mp413.21M
| ├──7 什么是好的精度.mp423.82M
| ├──8 混淆矩阵.mp421.66M
| └──9 学习曲线.mp426.79M
├──第5章 分类模型—情感分析进阶案例
| ├──5-1 分类实践-获取和探索商品评论数据.mp412.58M
| ├──5-2 分类实践-构建词袋向量.mp416.87M
| ├──5-3 分类实践-探索流行的商品.mp429.16M
| ├──5-4 分类实践-定义评论的正面和负面感情.mp433.93M
| ├──5-5 分类实践-训练情感的分类器.mp416.59M
| ├──5-6 分类实践-通过ROC曲线评估分类器.mp420.79M
| ├──5-7 分类实践-应用模型于商品的最正面和最负面评论.mp428.48M
| └──5-8 分类实践-探索商品的最正面和最负面评价.mp432.19M
├──第6章 聚类和相似度模型
| ├──1 聚类和相似度-文档检索.mp41.84M
| ├──10 其他例子.mp417.70M
| ├──11 聚类和相似度总结.mp414.46M
| ├──2 检索感兴趣的文档.mp43.79M
| ├──3 用于测量相似度的单词计数表示.mp420.72M
| ├──4 应用TF-IDF对于重要单词进行优先级排序.mp49.81M
| ├──5 TF-IDFf文档表示.mp413.36M
| ├──6 检索相似的文档.mp46.64M
| ├──7 文档聚类.mp48.98M
| ├──8 聚类介绍.mp413.12M
| └──9 k-均值.mp411.36M
├──第7章 聚类和相似度模型—维基百科人物相似度案例
| ├──7-1 聚类和相似度实践-获取和探索维基百科数据.mp416.78M
| ├──7-2 聚类和相似度实践-探索单词计数.mp428.37M
| ├──7-3 聚类和相似度实践-计算和探索TF-IDF.mp427.85M
| ├──7-4 聚类和相似度实践-计算维基百科文章的距离.mp417.27M
| ├──7-5 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.mp413.72M
| └──7-6 聚类和相似度实践-实际文档检索的例子.mp415.38M
├──第8章 推荐系统
| ├──1 推荐商品.mp42.82M
| ├──10 通过矩阵分解发现隐藏结构.mp419.82M
| ├──11 特征+矩阵分解.mp410.71M
| ├──12 推荐系统的性能度量.mp418.92M
| ├──13 最优推荐.mp47.17M
| ├──14 准确率-召回率曲线.mp421.88M
| ├──15 推荐系统总结.mp411.76M
| ├──2.mp424.15M
| ├──3 推荐的分类模型.mp412.30M
| ├──4 协同过滤.mp412.43M
| ├──5 流行物品的影响.mp47.80M
| ├──6 正规化同现矩阵.mp415.85M
| ├──7 矩阵补全问题.mp414.48M
| ├──8 通过用户和物品的特征进行推荐.mp420.47M
| └──9 利用矩阵形式预测.mp48.30M
├──第9章 推荐系统—构建推荐系统案例
| ├──9-1 推荐系统实践-获取和探索音乐数据.mp437.57M
| ├──9-2 推荐系统实践-构建和评估基于流行度的音乐推荐系统.mp437.31M
| ├──9-3 推荐系统实践-构建和评估个性化的音乐推荐系统.mp426.24M
| └──9-4 推荐系统实践-召回率来比较推荐模型.mp424.04M
├──机器学习启蒙讲师源码.rar2.63M
├──机器学习启蒙源码.zip289.46kb
└──数据集.rar211.48M
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机器学习入门 Scikit-learn实现经典小案例 谢谢分享啊 6666666666666
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