机器学习启蒙

资源介绍 教程名称：机器学习启蒙教程内容：如今机器学习成了大趋势，某网机器学习启蒙分享给大家教程目录：┣━第1章 机器学习概述 ┃xa0xa0┣━1-1 机器学习-导学中的函数 ┃xa0xa0┣━1-11 应用GraphCreate Lab ┃xa0xa0┣━1-13 SFrame中的列操作 ┃xa0xa0┣━1-14 SFrame中的apply函数 ┃xa0xa0┣━1-2 概述 ┃xa0xa0┣━1-3 机器学习示例 ┃xa0xa0┣━1-4 本门课使用的工具 ┃xa0xa0┣━1-5 本门课的内容 ┃xa0xa0┣━1-6 graphlab create的安装 ┃xa0xa0┣━1-7 IPython Notebook介绍 ┃xa0xa0┣━1-8 python 基本语法 ┃xa0xa0┣━1-9 条件和循环语句 ┣━第2章 回归模型 ┃xa0xa0┣━2-1 线性回归概述 ┃xa0xa0┣━2-10 回归实践-下载和探索房屋销售数据 ┃xa0xa0┣━2-11 回归实践-把数据拆分成训练集和测试集 ┃xa0xa0┣━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 ┃xa0xa0┣━2-13 回归实践-评估模型的误差 ┃xa0xa0┣━2-14 回归实践-通过Matplotlib来可视化预测 ┃xa0xa0┣━2-15 回归实践-探索学习到的模型系数 ┃xa0xa0┣━2-16 回归实践-探索数据的其他特征 ┃xa0xa0┣━2-17 回归实践-学习通过更多特征来预测房价的模型 ┃xa0xa0┣━2-18 回归实践-应用学习到的模型来预测更多的房价 ┃xa0xa0┣━2-2 预测房价 ┃xa0xa0┣━2-3 线性回归 ┃xa0xa0┣━2-4 加入更高阶的因素 ┃xa0xa0┣━2-5 通过训练-测试分离来评估过拟合 ┃xa0xa0┣━2-6 训练测试曲线 ┃xa0xa0┣━2-7 加入新的特征 ┃xa0xa0┣━2-8 其他回归示例 ┃xa0xa0┣━2-9 回归总结 ┣━第3章 分类模型 ┃xa0xa0┣━3-1 分类-分析情感 ┃xa0xa0┣━3-10 类别概率 ┃xa0xa0┣━3-11 分类总结 ┃xa0xa0┣━3-12 分类实践-获取和探索商品评论数据 ┃xa0xa0┣━3-13 分类实践-构建词袋向量 ┃xa0xa0┣━3-14 分类实践-探索流行的商品 ┃xa0xa0┣━3-15 分类实践-定义评论的正面和负面感情 ┃xa0xa0┣━3-16 分类实践-训练情感的分类器 ┃xa0xa0┣━3-17 分类实践-通过ROC曲线评估分类器 ┃xa0xa0┣━3-18 分类实践-应用模型于商品的最正面和最负面评论 ┃xa0xa0┣━3-19 分类实践-探索商品的最正面和最负面评价 ┃xa0xa0┣━3-2 从主题预测情感 ┃xa0xa0┣━3-3 分类器应用 ┃xa0xa0┣━3-4 线性分类器 ┃xa0xa0┣━3-5 决策边界 ┃xa0xa0┣━3-6 训练和评估分类器 ┃xa0xa0┣━3-7 什么是好的精度 ┃xa0xa0┣━3-8 混淆矩阵 ┃xa0xa0┣━3-9 学习曲线 ┣━第4章 聚类和相似度模型 ┃xa0xa0┣━4-1 聚类和相似度-文档检索 ┃xa0xa0┣━4-10 其他例子 ┃xa0xa0┣━4-11 聚类和相似度总结 ┃xa0xa0┣━4-12 聚类和相似度实践-获取和探索维基百科数据 ┃xa0xa0┣━4-13 聚类和相似度实践-探索单词计数 ┃xa0xa0┣━4-14 聚类和相似度实践-计算和探索TF-IDF ┃xa0xa0┣━4-15 聚类和相似度实践-计算维基百科文章的距离 ┃xa0xa0┣━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 ┃xa0xa0┣━4-17 聚类和相似度实践-实际文档检索的例子 ┃xa0xa0┣━4-2 检索感兴趣的文档 ┃xa0xa0┣━4-3 用于测量相似度的单词计数表示 ┃xa0xa0┣━4-4 应用TF-IDF对于重要单词进行优先级排序 ┃xa0xa0┣━4-5 TF-IDFf文档表示 ┃xa0xa0┣━4-6 检索相似的文档 ┃xa0xa0┣━4-7 文档聚类 ┃xa0xa0┣━4-8 聚类介绍 ┃xa0xa0┣━4-9 k-均值 ┣━第5章 推荐系统 ┃xa0xa0┣━5-1 推荐商品 ┃xa0xa0┣━5-10 通过矩阵分解发现隐藏结构 ┃xa0xa0┣━5-11 特征+矩阵分解 ┃xa0xa0┣━5-12 推荐系统的性能度量 ┃xa0xa0┣━5-13 最优推荐 ┃xa0xa0┣━5-14 准确率-召回率曲线 ┃xa0xa0┣━5-15 推荐系统总结 ┃xa0xa0┣━5-16 推荐系统实践-获取和探索音乐数据 ┃xa0xa0┣━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 ┃xa0xa0┣━5-18 推荐系统实践-构建和评估个性化的音乐推荐系统 ┃xa0xa0┣━5-19 推荐系统实践-召回率来比较推荐模型 ┃xa0xa0┣━5-3 推荐的分类模型 ┃xa0xa0┣━5-4 协同过滤 ┃xa0xa0┣━5-5 流行物品的影响 ┃xa0xa0┣━5-6 正规化同现矩阵 ┃xa0xa0┣━5-7 矩阵补全问题 ┃xa0xa0┣━5-8 通过用户和物品的特征进行推荐 ┃xa0xa0┣━5-9 利用矩阵形式预测 ┣━第6章 深度学习 ┃xa0xa0┣━6-1 深度学习：图像搜索 ┃xa0xa0┣━6-10 深度学习实践-构建图像检索的最近邻模型 ┃xa0xa0┣━6-11 深度学习实践-通过查询最近邻模型来检索图像 ┃xa0xa0┣━6-12 深度学习实践-检索和轿车图像最相似的图像 ┃xa0xa0┣━6-13 深度学习实践-通过Python和Lanbda函数来显示其他检索图像 ┃xa0xa0┣━6-2 神经网络 ┃xa0xa0┣━6-3 深度学习在计算机视觉中的应用 ┃xa0xa0┣━6-4 深度学习的性能 ┃xa0xa0┣━6-5 计算机视觉中的深度学习 ┃xa0xa0┣━6-6 深度学习的挑战 ┃xa0xa0┣━6-7 迁移学习 ┃xa0xa0┣━6-8 深度学习总结(1) ┃xa0xa0┣━6-9 深度学习实践-获取图像数据 ┣━数据集.rar ┣━机器学习启蒙源码.zip ┣━机器学习启蒙讲师源码.zip ┣━机器学习数据素材

来源：搜素材网素材

搜素材网所有素材均为本站用户上传,仅供学习与参考，请勿用于商业用途,如有侵犯您的版权请联系客服服务QQ
本站提供各类html5响应式模板,前端js素材,网站模板,后台模板素材,程序源码素材。
由于技术有限本站不提供安装服务与bug修复，各类源码只提供分享服务，感谢您的理解。
如果对本站有任何意见请点击右侧侧边栏的反馈意见，我们会及时处理。