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
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
[*]2.JupyterNoteBook
[*]3.Numpy介绍+ndarry
[*]4.ndarry的shape属性巧算
[*]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
[*]2.Series
[*]3.索引对象
[*]4.DataFrame
[*]5.Pandas常用操作（1）
[*]6.Pandas常用操作（2）
[*]7.缺失值处理
[*]8.pandas制图
[*]9.Matplotlib（1）
[*]10.Matplotlib（2）
[*]11.Matplotlib中文输出解决
第三章机器学习（一）
[*]1.机器学习定义及理性认识
[*]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.线性回归原理推倒过程
[*]6.线性回归基础认识及原理讲解
[*]7.线性回归案例分析
第四章机器学习（二）
[*]1.线性回归案例1.正则项.梯度下降
[*]2.梯度下降方法及回归案例分析
[*]3.线性回归.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.属性分割.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.聚类的相似性度量（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.深度学习之非线性划分+BP算法
[*]4.Linear线性回归案例
[*]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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啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 6666666666 这是什么东东啊 看帖回帖是美德！:lol 支持一下:lol 学习了，谢谢分享、、、 么有分，谁能送我点积分啊::>_<:: 正需要，支持楼主大人了！ 相当不错，感谢无私分享精神！