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        itTiger機器學習課程:基礎與搭建項目視頻課程百度網盤

        曾神C4D瘋狂動力學(第三期)

        曾神C4D瘋狂動力學(第三期)

        itTiger機器學習課程:基礎與搭建項目視頻課程

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        • 視頻資源大?。?.96 GB 更新時間:2023-11-13

        itTiger機器學習課程:基礎與搭建項目視頻課程資源簡介:

        本套課程機器學習項目課:基礎與搭建項目視頻課程,手把手帶你搭建一個推薦系統,由來自硅谷的馮沁原老師主講,課程分為理論課和項目實戰課文件大小共計6.8G。課程的目標不是涵蓋盡可能多的理論概念,而是講授最基本的機器學習技術,并立即將它們付諸實踐,建立一個真實的推薦系統的項目,本課程會重點關注實戰技能和項目的實現;課程專注于在短時間內,幫助已經擁有計算機編程基礎經驗的同學,獲得真正的硬實力

        課程目錄

        ├──2. 第一模塊:理論課

        | ├──1. 本節內容安排.mp4 4.33M

        | ├──10. 過擬合和交叉驗證.mp4 51.28M

        | ├──11. 總結.mp4 5.38M

        | ├──12. 第一模塊作業.html 0.14kb

        | ├──13. 第一模塊作業解析.mp4 25.64M

        | ├──2. 課程總體框架.mp4 53.16M

        | ├──3. 機器學習基本概念:數據和模型(第一節).mp4 53.81M

        | ├──4. 機器學習基本概念:數據和模型(第二節).mp4 64.41M

        | ├──5. 機器學習基本概念:數據和模型(第三節).mp4 54.81M

        | ├──6. 基本模型:邏輯回歸(第一節).mp4 75.86M

        | ├──7. 基本模型:邏輯回歸(第二節).mp4 79.50M

        | ├──8. 基本模型:K-均值.mp4 51.15M

        | └──9. 性能指標.mp4 35.33M

        ├──3. 第一模塊:實戰課

        | ├──1. 本節代碼下載.html 0.12kb

        | ├──1.1 Github代碼下載.html 0.14kb

        | ├──10. 數據清洗示例.mp4 240.14M

        | ├──2. 本節內容安排.mp4 7.52M

        | ├──3. Jupyter Notebook安裝.html 0.74kb

        | ├──4. 環境配置.mp4 26.13M

        | ├──5. 基本Python操作和Numpy(第一節).mp4 128.99M

        | ├──5.1 全面的Numpy教程.html 0.10kb

        | ├──6. 基本Python操作和Numpy(第二節).mp4 129.74M

        | ├──7. Scikit-learn介紹.mp4 295.56M

        | ├──8. 運行邏輯回歸(第一節).mp4 62.70M

        | └──9. 運行邏輯回歸(第二節).mp4 301.33M

        ├──4. 第一模塊:項目課

        | ├──1. 本節代碼下載.html 0.12kb

        | ├──1.1 Github代碼下載.html 0.15kb

        | ├──2. Python教程介紹.mp4 157.62M

        | ├──3. Numpy.mp4 136.44M

        | └──4. Pandas.mp4 231.32M

        ├──5. 第二模塊:理論課

        | ├──1. 本節內容安排.mp4 3.76M

        | ├──10. 隨機森林(第二節).mp4 19.58M

        | ├──11. 支持向量機(第一節).mp4 25.59M

        | ├──12. 支持向量機(第二節).mp4 44.97M

        | ├──13. 支持向量機(第三節).mp4 53.95M

        | ├──14. 支持向量機(第四節).mp4 36.83M

        | ├──15. 支持向量機(第五節).mp4 30.77M

        | ├──16. 第二模塊作業.html 0.14kb

        | ├──17. 第二模塊作業解析.mp4 38.01M

        | ├──2. 決策樹.mp4 20.96M

        | ├──3. 決策樹的算法.mp4 32.57M

        | ├──4. 節點拆分.mp4 37.30M

        | ├──5. 決策樹的步驟和總結.mp4 18.79M

        | ├──6. 權衡偏差和方差(第一節).mp4 29.94M

        | ├──7. 權衡偏差和方差(第二節).mp4 28.34M

        | ├──8. 權衡偏差和方差(第三節).mp4 41.42M

        | └──9. 隨機森林(第一節).mp4 40.94M

        ├──6. 第二模塊:實戰課

        | ├──1. 本節代碼下載.html 0.12kb

        | ├──1.1 Github代碼下載.html 0.14kb

        | ├──10. 隨機森林(第二節).mp4 92.48M

        | ├──11. 隨機森林(第三節).mp4 58.80M

        | ├──12. 隨機森林(第四節).mp4 35.62M

        | ├──13. 支持向量機(第一節).mp4 52.98M

        | ├──14. 支持向量機(第二節).mp4 67.87M

        | ├──15. 支持向量機(第三節).mp4 147.10M

        | ├──15.1 視頻中顯示的scikit-learn文檔(英文).html 0.13kb

        | ├──16. 支持向量機(第四節).mp4 77.78M

        | ├──17. 支持向量機(第五節).mp4 56.38M

        | ├──2. 本節內容安排.mp4 6.32M

        | ├──3. 自助法(第一節).mp4 108.68M

        | ├──4. 自助法(第二節).mp4 95.07M

        | ├──5. 自助法(第三節).mp4 64.72M

        | ├──6. 單節點樹(第一節).mp4 82.54M

        | ├──7. 單節點樹(第二節).mp4 56.85M

        | ├──8. 單節點樹(第三節).mp4 98.51M

        | ├──8.1 Decision Stump 簡單介紹.html 0.12kb

        | └──9. 隨機森林(第一節).mp4 126.49M

        ├──7. 第二模塊:項目課

        | ├──1. 本節代碼下載.html 0.12kb

        | ├──1.1 Github代碼下載.html 0.15kb

        | ├──10. 嘗試自己進行編程.html 0.22kb

        | ├──2. 開始搭建推薦系統項目.html 0.34kb

        | ├──3. 項目介紹(第一節).mp4 69.66M

        | ├──4. 項目介紹(第二節).mp4 84.66M

        | ├──5. 項目實現具體細節(第一節).mp4 113.54M

        | ├──6. 項目實現具體細節(第二節).mp4 108.46M

        | ├──7. 代碼框架介紹(main.py).mp4 53.55M

        | ├──8. 代碼框架介紹(README, Preprocessing).mp4 62.83M

        | └──9. 代碼框架介紹(Databaseinterface.py, Webserver.py).mp4 59.47M

        ├──8. 第三模塊:理論課

        | ├──1. 本節內容安排.mp4 5.14M

        | ├──10. 基于內容的過濾(第三節).mp4 12.32M

        | ├──11. 基于用戶的協同過濾(第一節).mp4 36.01M

        | ├──12. 基于用戶的協同過濾(第二節).mp4 32.87M

        | ├──13. 基于用戶的協同過濾(第三節).mp4 13.75M

        | ├──14. 基于商品的協同過濾(第一節).mp4 13.74M

        | ├──15. 基于商品的協同過濾(第二節).mp4 10.81M

        | ├──16. 矩陣因式分解的協同過濾(第一節).mp4 52.17M

        | ├──17. 矩陣因式分解的協同過濾(第二節).mp4 17.40M

        | ├──18. 推薦系統的評估.mp4 14.13M

        | ├──2. 推薦系統介紹(第一節).mp4 40.72M

        | ├──3. 推薦系統介紹(第二節).mp4 31.73M

        | ├──4. 幾種推薦的方式.mp4 26.12M

        | ├──5. 推薦系統算法的輸入和輸出.mp4 18.75M

        | ├──6. 顯式響應和隱式響應.mp4 27.11M

        | ├──7. 信任、新穎、多樣性和商業化.mp4 11.25M

        | ├──8. 基于內容的過濾(第一節).mp4 33.67M

        | └──9. 基于內容的過濾(第二節).mp4 40.28M

        ├──9. 第三模塊:實戰課

        | ├──1. 本節代碼下載.html 0.12kb

        | ├──1.1 Github代碼下載.html 0.14kb

        | ├──10. 奇異值分解(第二節).mp4 61.05M

        | ├──11. 矩陣因式分解的隨機梯度下降.mp4 55.50M

        | ├──12. 隨機梯度下降的優化過程.mp4 109.16M

        | ├──2. 本節內容安排.mp4 6.83M

        | ├──3. 玩具問題及基本設置(第一節).mp4 88.17M

        | ├──4. 玩具問題及基本設置(第二節).mp4 122.08M

        | ├──5. 預測(第一節).mp4 57.55M

        | ├──6. 預測(第二節).mp4 92.44M

        | ├──7. 提升基準模型(第一節).mp4 132.73M

        | ├──8. 提升基準模型(第二節).mp4 99.62M

        | └──9. 奇異值分解(第一節).mp4 125.96M

        ├──10. 第三模塊:項目課

        | ├──1. 本節代碼下載.html 0.12kb

        | ├──1.1 Github代碼下載.html 0.16kb

        | ├──2. 本節內容安排.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(第一節).mp4 150.68M

        | ├──7. Learners(第二節).mp4 163.85M

        | ├──8. Models(第一節).mp4 163.36M

        | └──9. Models(第二節).mp4 189.19M

        └──1. 課程設計和結構介紹.html 2.22kb

         

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        數據挖掘―miRNA調節網絡的構建

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